MongoDB

MongoDB: todo sobre la base de datos NoSQL orientada a documentos

rebeca

rebeca

4 min

MongoDB es una base de datos NoSQL orientada a documentos. Se diferencia de las bases de datos relacionales por su flexibilidad y rendimiento. Descubre todo lo que necesitas saber sobre esta herramienta imprescindible para la ingeniería de datos.

MongoDB es una base de datos NoSQL orientada a documentos que apareció a mediados de la década de 2000. Se utiliza para almacenar volúmenes masivos de datos.

A diferencia de una base de datos relacional SQL tradicional, MongoDB no se basa en tablas y columnas. Los datos se almacenan como colecciones y documentos.

Los documentos son pares value/key que sirven como unidad básica de datos. Las colecciones contienen conjuntos de documentos y funciones. Son el equivalente a las tablas en las bases de datos relacionales clásicas. 

Las características de MongoDB

Cada base de datos MongoDB contiene colecciones, que a su vez contienen documentos. Cada documento es diferente y puede tener un número variable de campos. El tamaño y el contenido de cada documento también varían.

La estructura de un documento corresponde a la forma en que los desarrolladores construyen sus clases y objetos en el lenguaje de programación utilizado. En general, las clases no son filas y columnas, sino que tienen una estructura clara formada por pares Value/key.

Los documentos no tienen un esquema predefinido y los campos pueden añadirse a voluntad. El modelo de datos disponible en MongoDB facilita la representación de relaciones jerárquicas u otras estructuras complejas.

Otra característica importante de MongoDB es la
elasticidad de sus entornos
. Muchas empresas tienen clusters de más de 100 nodos para bases de datos que contienen millones de documentos. 

La arquitectura de MongoDB y sus componentes

La arquitectura de MongoDB se basa en varios componentes principales. En primer lugar, “_id” es un campo obligatorio para cada documento. Representa un valor único y puede considerarse como la clave principal del documento para identificarlo dentro de la colección. 


Un documento es el equivalente a un registro en una base de datos
tradicional. Se compone de campos de nombre y valor. Cada campo es una asociación entre un nombre y un valor y es similar a una columna en una base de datos relacional.

Una colección es un grupo de documentos de MongoDB, y se corresponde con una tabla creada con cualquier otro RDMS como Oracle o MS SQL en una base de datos relacional. No tiene una estructura predefinida.

Una base de datos es un contenedor de colecciones, al igual que un RDMS es un contenedor de tablas para las bases de datos relacionales. Cada uno tiene su propio conjunto de archivos en el sistema de archivos. Un servidor MongoDB puede almacenar múltiples bases de datos.

Por último, JSON (JavaScript Object Notation) es un formato de texto plano para expresar datos estructurados. Está soportado por muchos lenguajes de programación.  

¿Por qué utilizar MongoDB? ¿Cuáles son las ventajas?

MongoDB tiene varias ventajas importantes. En primer lugar, esta base de datos NoSQL orientada a documentos es muy flexible y se adapta a los casos de uso concretos de una empresa.

Las consultas ad hoc permiten encontrar campos específicos dentro de los documentos. También es posible crear índices para mejorar el rendimiento de las búsquedas. Se puede indexar cualquier campo.

Otra ventaja es la posibilidad de crear “conjuntos de réplicas” formados por dos o más instancias de MongoDB. Cada miembro puede actuar como réplica secundaria o primaria en cualquier momento.


La réplica primaria
es el servidor principal, que interactúa con el cliente y realiza todas las operaciones de lectura y escritura. Las réplicas secundarias mantienen una copia de los datos. Así, en caso de fallo de la réplica primaria, el cambio a la secundaria se realiza automáticamente. Este sistema garantiza una alta disponibilidad.

Por último, el concepto de sharding permite el escalado horizontal al distribuir los datos entre múltiples instancias de MongoDB. La base de datos puede ejecutarse en varios servidores, y esto permite equilibrar la carga o duplicar los datos para mantener el sistema en funcionamiento en caso de fallo del hardware.

Debido a estas numerosas ventajas, MongoDB es ahora una herramienta muy utilizada en el campo de la ingeniería de datos. Es una solución imprescindible para los ingenieros de datos.  

MongoDB vs RDBMS: ¿cuáles son las diferencias?

Hay varias diferencias importantes entre MongoDB y RDBMS (sistema de gestión de bases de datos relacionales). Como ya se ha mencionado, los datos no se almacenan en tablas, sino en colecciones de documentos. Estos documentos sustituyen a las filas de RDBMS. Contienen campos de pares valor/clave, que a su vez sustituyen a las columnas.

Además, la integridad de los datos no es una restricción en MongoDB. Los datos no necesitan ser “normalizados” antes de su uso como en un RDBMS. Esto es una ventaja real, ya que la restricción de normalización puede degradar el rendimiento a medida que la base de datos crece.  

Modelado de datos en MongoDB

A diferencia de las bases de datos SQL, MongoDB no implica ninguna restricción en cuanto a la estructura de los documentos. Los datos no tienen un esquema preconcebido, y es esta flexibilidad la que hace que MongoDB sea tan potente y eficiente.


El modelado de los datos
y la estructura de los documentos sólo deben responder a las necesidades del usuario. Es importante tener en cuenta las necesidades de la aplicación y, por tanto, qué datos y tipos de datos se necesitarán.

Si se esperan muchas consultas, es pertinente utilizar índices en el modelo de datos para mejorar la eficiencia de las consultas. Por último, si se producen frecuentes adiciones, actualizaciones y eliminaciones de datos, conviene utilizar los índices y el sistema de fragmentación para mejorar la eficacia global del entorno.  

¿Por qué y cómo aprender a utilizar MongoDB?

MongoDB es una de las herramientas indispensables para la ingeniería de datos. Para aprender a utilizarla, puedes inscribirte a los cursos de formación de DataScientest.

La formación de Data Engineer le enseñará el trabajo de un ingeniero de datos, y en particular cómo construir pipelines de adquisición y procesamiento automático de datos. En el módulo “base de datos”, aprenderá a utilizar MongoDB, pero también Cassandra, Elastic Search, Neo4J y el lenguaje SQL.

Si ya eres un Data Scientist y quieres aprender a poner en producción modelos de Machine Learning, puedes recurrir a nuestra formación de Machine Learning Engineer. MongoDB es una de las herramientas que aprenderás a utilizar.  

Ya sabes todo sobre MongoDB. Conoce otras herramientas de ingeniería de datos, como la plataforma de contenerización Docker o el Cloud Data Warehouse de Snowflake. 

dataframe
Machine Learning [ES]

¿Qué es un DataFrame?

Pandas es una de las principales librerías de Python, que es un lenguaje de programación orientado a objetos de alto nivel muy popular entre los

Lire plus »