MongoDB: qué es, características y para qué sirve esta base de datos NoSQL

Si alguna vez has tenido que crear una base de datos y modificarla, serás consciente de las dificultades con las que se encuentra cualquier persona a la hora tener que enfrentar esa tremenda gesta. Es por ello que, más allá de las bases de datos relacionales o SQL (Lenguaje de Consulta Estructurada), existen otras que no se agrupan por tablas y son, por lo tanto, más flexibles. Hablamos de las llamadas bases de datos no relacionales o NoSQL. Precisamente es ahí donde entra MongoDB.

¿Qué es MongoDB y cómo funciona?

MongoDB es un sistema de base de datos NoSQL o no relacionales, que utiliza documentos flexibles en lugar del modelo relacional clásico. Es decir, que para almacenar y consultar información, los datos no los organiza en tablas con filas y columnas, sino que usa colecciones formadas por documentos en formato BSON. Esta es una variante binaria de JSON que puede trabajar con estructuras complejas de manera eficiente.

La base de su funcionamiento es que los datos se deben adaptar a las necesidades reales que tengan las aplicaciones. En particular, cuando estas cambian con rapidez o trabajan con volúmenes muy grandes de información. Por eso, con la base de datos MongoDB no es necesario definir un esquema fijo antes de empezar a trabajar. Y además, es posible modificar la estructura de los documentos sin afectar al conjunto. Su arquitectura está pensada para que la carga se distribuya entre varios nodos, de ahí que sea eficaz para proyectos que necesitan crecer sin perder rendimiento.

Características principales de MongoDB

Las principales características de MongoDB son las siguientes:

Esquema flexible y documentos JSON

Una de las características de MongoDB más importantes es su capacidad para almacenar documentos que tienen estructuras diferentes dentro de una misma colección. Puesto que los datos se representan en documentos JSON, su lectura y manipulación se vuelve más sencilla. Y gracias a esta flexibilidad, resulta más fácil desarrollar e iterar con rapidez.

Escalabilidad horizontal (Sharding)

Con MongoDB, los datos se pueden distribuir en varios servidores mediante sharding, para ganar en crecimiento horizontal. Es decir, que cuando el volumen aumenta, se pueden agregar más nodos para que el rendimiento siga siendo bueno.

Alta disponibilidad con replicación

MongoDB conserva réplicas de los datos en distintos nodos, para que haya una continuidad del servicio en el caso de que alguno de ellos deje de funcionar. La replicación ofrece tolerancia a los fallos.

Lenguaje de consulta MQL

MongoDB Query Language (MQL) es un lenguaje expresivo que sirve para hacer consultas complejas sobre documentos de forma intuitiva. Es una forma de trabajar similar a la de JSON.

Integración con múltiples lenguajes de programación

Con Mongo DB se pueden usar diferentes lenguajes de programación, ya que cuenta con diferentes drivers oficiales para ello. Por tanto, facilita el trabajo del programador porque podrá trabajar con lenguajes como JavaScript, C++ o PHP.

¿Para qué sirve MongoDB?

Las bases relacionales o SQL se componen de tablas que cuentan con registros o filas y campos o columnas. Por el contrario, MongoDB se centra en el uso de colecciones, las cuales son un conjunto de documentos que, a su vez, contienen una estructura JSON y, dentro, unas claves que funcionan como campos.

Una vez que ya conocemos cómo funciona MongoDB, debemos empezar a pensar en qué podemos usarlo y si es apto para las mismas funciones que una base de datos relacional. Es normal creer que sí es más sencillo de utilizar que cualquier sistema de gestión de datos SQL. Lo lógico sería utilizarlo siempre, ya que la flexibilidad y rapidez que nos aporta ahorraría tiempo de desarrollo y nos permitiría implementar sistemas de trabajo más ágiles. Sin embargo, y aunque MongoDB puede emplearse en la mayoría de los proyectos, no soporta las transacciones, por lo que no nos serviría para usarlo en estos casos. Solo garantiza operaciones atómicas en el ámbito de documentos.

No obstante, prácticamente cualquier proyecto que no necesite transacciones permite usar MongoDB:

• Creación de tiendas online.

• Desarrollo de juegos.

• Creación de aplicaciones.

• Manejo de estadísticas en tiempo real.

• Administración de contenidos en sistemas con grandes cantidades de documentos.

Y muchos otros proyectos que se desarrollan en la actualidad, especialmente en aquellos que necesiten de escalabilidad, ya que gracias a sus sencillas opciones de replicación obtendremos un sistema que escala de forma horizontal y sin demasiados problemas.

Otra cosa a tener en cuenta es que aunque en las colecciones de MongoDB no se precise de un esquema definido, deberíamos intentar crear uno para poder seguirlo nosotros. De esta manera, mejoraremos el rendimiento de nuestra aplicación.

Diferencias entre MongoDB y bases de datos SQL

Las bases de datos SQL y MongoDB representan dos enfoques distintos para gestionar la información. Sobre todo en el Big Data, en el que los datos crecen rápido y tienen estructuras muy variadas. Las primeras siguen un modelo relacional en el que los datos se organizan en tablas conectadas mediante claves, para que la estructura sea clara. Este sistema funciona muy bien cuando los datos son estables y las relaciones entre ellos están bien definidas. MongoDB, por el contrario, utiliza documentos flexibles que pueden variar en estructura, incluso dentro de la misma colección.

Otra diferencia importante es el modo de escalar. En SQL, para poder crecer hay que añadir más potencia a un único servidor. Pero en MongoDB, se escala horizontalmente a través de múltiples nodos. Esta arquitectura es eficaz en aplicaciones que deben procesar grandes volúmenes de información o responder a demandas que van cambiando en el tiempo. Por otra parte, mientras SQL utiliza el lenguaje estándar SQL para consultas, MongoDB trabaja con MQL.

Ejemplos reales del uso de MongoDB

Algunos ejemplos de MongDB reales son estos:

Netflix: personalización de contenido en tiempo real

Netflix utiliza MongoDB para analizar los patrones de visualización de sus usuarios y hacer recomendaciones en tiempo real. Puede trabajar con datos semiestructurados y por eso procesa fácilmente las preferencias, tendencias y comportamientos de millones de usuarios.

eBay: gestión de datos de productos y usuarios

En eBay, MongoDB almacena información relacionada con productos, búsquedas, historial de usuarios y análisis de mercado. Al ser flexible, funciona bien en este entorno en el que el catálogo cambia constantemente.

Uber: geolocalización y disponibilidad de conductores

En Uber, MongoDB respalda las funciones de geolocalización, disponibilidad de vehículos y tiempos estimados. Su arquitectura distribuida soporta operaciones que requieren respuestas rápidas y actualización continua.

Gobierno y sector público: análisis de datos masivos

Distintas instituciones públicas trabajan con MongoDB para proyectos de analítica avanzada, como evaluación de servicios, gestión de registros o detección de patrones en grandes volúmenes de datos administrativos.

Startups que adoptan MongoDB por su flexibilidad

Muchas startups lo eligen porque permite iterar rápido, cambiar modelos de datos sin interrupciones y escalar cuando el proyecto crece. Además, lo combinan con técnicas de analítica predictiva. Su coste operativo inicial también resulta atractivo.

Ventajas y desventajas de MongoDB

Ventajas: velocidad, flexibilidad y escalabilidad

Las ventajas de MongoDB son la rapidez en operaciones de lectura y escritura, especialmente en sistemas distribuidos. Favorece el desarrollo ágil por su esquema flexible y la adaptación de estructuras según evolucionan los requisitos. Además, es compatible con Python para el análisis de datos. Y por la escalabilidad horizontal, el aumento del tráfico no afecta al rendimiento.

Desventajas: consumo de memoria y curva de aprendizaje

Los documentos más grandes pueden aumentar el consumo de memoria. Por otra parte, se necesita tiempo para llegar a comprender cómo funcionan las prácticas de modelado y distribución de datos, sobre todo si se viene del mundo SQL.

Cuándo es mejor optar por MongoDB o por SQL

MongoDB es adecuado para proyectos en constante evolución, aplicaciones con datos heterogéneos o sistemas que necesitan escalar rápido. SQL sigue siendo preferible en transacciones complejas, modelos muy estructurados o cuando se necesita una coherencia alta.

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