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MongoDB
¿Qué es MongoDB?
MongoDB es la plataforma de base de datos moderna, de propósito general líder, diseñada para liberar el poder del software y los datos para los desarrolladores y las aplicaciones que construyen. Con sede en Nueva York, con oficinas en América del Norte, Europa y Asia-Pacífico, estamos cerca de donde usted hace negocios. Tiene más de 4,900 clientes en más de 85 países. La plataforma de base de datos MongoDB se ha descargado más de 30 millones de veces y ha habido más de 730,000 registros de MongoDB University.
Al ofrecer lo mejor de las bases de datos tradicionales, así como la flexibilidad, escala y rendimiento que las aplicaciones actuales requieren, permitimos que los innovadores implementen aplicaciones tan grandes como puedan soñar. Desde startups hasta empresas, para los más modernos y críticos, ésta es la base de datos para ideas gigantes.
También proporciona una serie de soluciones para desbloquear el valor de los datos en tiempo real de su organización, ya sea que necesite funcionar en las instalaciones o en la nube pública o privada.
Contáctenos para conocer más sobre:
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Características de MongoDB
Software similares a MongoDB
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26 comentarios
Tiempo utilizando el software
Frecuencia de utilización del Software
Rol del usuario
Tiene un uso muy practico y su instalación no es nada complicada, se complementa muy muy bien con el Golang.
Hasta la versión 3.4 la búsqueda de texto dentro de una cadena de String con cierto parámetros especiales se complico mucho su uso.
Tiempo utilizando el software
Frecuencia de utilización del Software
Rol del usuario
Estuctura de datos muy sencilla e intuituva
Facilidad para hacer Joins
Integracion absoluta y completa con NodeJS
desempeno no se degrada por el tamano de la base de datos
velocidades de respuesta instantaneas
Ninguno, sencillamente perfecto
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La simpleza.
Apoyo en la comunidad.
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Rapidez en implementación.
Ágil para usar (javascript).
En laboratorio experimente perdida de datos por temas de concurrencia.
Aumente en capacidad para obtener un rendimiento.
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Fácil de aprender
Multiplataforma (Alterné entre Windows y Linux)
Versión Comercial y Community (Free)
No encontré IDEs intuitivas para utilizar la herramienta
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- Se aprender un nuevo lenguaje para realizar búsquedas.
- Facil de aprender
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- Fácil de aprender.
- Rápido en las consultas con los índices adecuados.
- Todavía está flojo el tema de JOINS, no está optimizado, demora mucho en tablas con gran cantidad de registros.
- El tema de textIndex es bueno, pero falta darle más fuerza.
- El Map Reduce puede que sea más eficiente que un lookup, pero puede ser más sencillo.
- Aún no hay muchas IDEs intuitivas para que la herramienta pueda explotarse fácilmente.
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Documentos en JSON
Buen desempeño
Fácil integración con sistemas en la nube
Hay pocas opciones para GUIs de administración
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- Fácil de aprender
- Multiplataforma, Windows, Linux.
- Versión Comercial y Community (Free)
- La estructura de Datos se adapta muy bien a los modelos de datos usados con Json.
- Tiempo de respuesta rápido.
- En algunos casos cuando los modelos de datos tienen muchos niveles o relaciones complejas, la estructura de Colecciones y Documentos se complica y no es la mejor opción.
- Los ids autogenerados son muy extensos e incrementan el tamaño de la data en los modelos Json.
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Búsqueda de información rápida
Registro de datos rápido y masivo
Mucha documentación
La rapidez para hacer CRUD
No lo utilizo para guardar relación entre tablas porr obvias razones
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rapidez
querys
map reduce
Instalacion sencilla
Buena Performance
Alta escalabilida
- falta de ejemplos
- servidor atlas muy excesivo
- soporte de atlas demasiado costo para simple administracion
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Es Javascript, BSON, curva de aprendizaje muy baja.
Velocidad de respuesta súper veloz si se configura correctamente los indices.
Puedes tener mas de un índice o índices combinados.
Posibilidad de usar Map/Reduce.
Consultas avanzadas (agregaciones) que permiten ir transformando la data a medida que va pasando por "Pipes" (Similar al concepto de observables de RXJS)
Todas los demás pros anteriormente mencionados por los demás ;-)
A pesar que ahora es posible realizar "INNER JOINS" ($lookup), el costo es muy elevado y hace que consulta excesivamente lenta (en mi experiencia).
No es posible crear relaciones (recordemos que es una BD No relacional), por tanto, no existe el concepto de integridad referencial como lo conocemos en SQL.
Consume mucha RAM, pero va cediendo a medida que otros procesos vayan necesitando.
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Documentacion completa
Instalacion sencilla
Buena Performance
Alta escalabilidad
Facil implementacion
No tiene la parte transnacional muy importante en ciertos proyectos ( Rollbacks, etc )
Costo del servidor atlas es un poco elevado
No tiene version free en sus servidores atlas como para pruebas
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Sencillo de utilizar.
Documentación completa
Modelo de datos flexible (estructura parecida al Json)
Gran velocidad
Manejar grandes cantidades de datos
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Fácil uso
Usa json, una estructura muy conocida
Fácil de aprender
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- Desde la versión 3 puedo hacer consultas más complejas
- Ejecutar scripts
- Curva de aprendizaje corta
- Documentación completa
- Estándar no-sql: cada motor de base de datos maneja su propio estándar.
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La facilidad de uso e implementación.
El manejo de JSON hace uniforme el uso de este en todo el proyecto.
La capacidad de escalar el proyecto sin esfuerzo.
Comunidad sólida.
Al menos el 80% de proyectos van bien con una base de datos relacional, por lo que no se llega a aprovechar todo el potencial de mongo.
Encontrar el balance entre la potencia de cada cluster vs la cantidad de clústeres suele ser un arte.
Debido a que no soporta ACID, un fallo al momento de organizar la arquitectura de los datos puede costarte mucho y al final ralentizar toda tu aplicación.
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Facilidad: que los datos se almacenen en bson es lo mejor que pudieron crear
Uniformidad: en mi caso soy desarrollador FullStack usando angular 6 y node js y se compaginan idelamente
Revolucionario: ha cambiado la forma de ver o almacenar la data
IDS: los ids que he probado siento que les falta mucho
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Fácil de usar.
Excelente documentación en línea.
Comunidad sólida.
Rápido en obtención de datos.
Potabilidad sencilla a través de líneas de comando.
No existe una herramienta CASE completa como SQL Server u Oracle capaz de hacer "visual" las operaciones con MongoDB.
Mucho espacio en disco.
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- Rápido y elegante, definitivamente trabajar con json lo hace todo fácil
- Spring + mongoDB es una gran combinación
- La comunidad es bastante efectiva
- La migración es algo tediosa, no solo por el cambio de tecnología sino la adaptación a no relacional
- He usado un par de tools, al final escogí robomongo pero no me convenció del todo, al parecer estas tools tratan de comportarse como interfaces de data relacional y no como lo que deberían ser.
- No transact
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Fácil de usar. La mayoría de frameworks tienen conectores para mongoDB. Incluso si no usas un framework para manejar la conexión con los MongoDB Drivers es muy fácil manejar todo.
Gran comunidad. La comunidad de mongoDB es grande. Casi todo los problemas que puedas tener ya están solucionados por alguien más si buscas en recursos como Stack Overflow.
Sandbox para practicar GRATIS. MongoDB Atlas es una de las varias opciones que dan una versión gratuita de la DB implementada en servidores de diferentes regiones e incluso con replication listo. Con un par de clicks tienes todo listo para empezar a usar la DB en 2minutos.
Además tienes herramientas como Studio 3T o Compass que te permiten conectarte directamente a la DB todo muy fácil y rápido.
Y ahora con el Change Stream te ahorras mucho código y recursos :D
Obviamente, al no ser una DB relacional, si en algún momento necesitas relaciones vas a sufrir. Puedes hacer relaciones entre colecciones con MongoDB pero realmente ralentiza mucho la respuesta.
Si quieres montar la DB por ti mismo desde 0, necesitas algo de trabajo para configurar tus cluster para sharding y replication. Algunas otras DB tienen interfaces o CLI sencillas que te permiten saltarte esto.
Con volúmenes medianos de trafico para la escritura ya empiezas a necesitar clusters grandes. Así que en rendimiento no me parece tan bueno. Peor si tienes relaciones.
Si haces trabajar con mucha data a la DB, funciones como aggregation por ejemplo, pueden ralentizar muchísimo a la DB. Es recomendable no usarlas o que las use el sistema para ciertos casos controlados. Si de alguna manera un usuario puede desencadenar una función en la DB como aggregation estás frito.
Tiempo utilizando el software
Frecuencia de utilización del Software
Rol del usuario
Fácil aprendizaje
Permite guardar cualquier estructura de datos
No tiene soporte para transacciones
Tiempo utilizando el software
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Rol del usuario
Mongo DB es una base de datos NO SQL orientada a documentos(JSON) por lo cual es bien facil manipular la data, la curva de aprendizaje no es tan grande y cuenta con varios layer como Mongoose que te facilita el desarrollo. Al ser un base de datos NO SQL el performance es bueno para grande cantidades de peticiones pero bajo un costo y en base a su diseño se presta para el sharding incrementando su performance para un trafico muy grande.
Al ser NO SQL sacrifica la transaccionalidad para ganar performance lo cual causa que las transacciones no sean garantizadas.
No hay procedimientos almacenados por lo que la logica de negocios se debe añadir diracmente en lo modelos de la aplicacion.
Se debe diseñar bien el modelo de datos a guardar pues si no se diseña bien puede haber duplicacion de informacion
Tiempo utilizando el software
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Rol del usuario
La estructura de los datos, es muy sencilla de entender.
Es muy rápido y fácil de realizar análisis de los datos.
Sus métodos son fáciles de inplementar.
La manipulación de los datos es menos complejo que con una base de datos tradicional.
Falta un poco más de documentación en la parte de las funciones con el Aggregate
Monto Atlas es un poco compleja de utilizar.