MongoDB
¿Qué es MongoDB?
Detalle del software
Idiomas
Español
Inglés
Portugués
Modelo de Precios
Prueba Gratuita
Versión Gratuita
Pago Mensual
Pago anual
Pago de única vez
Despliegue
Nube, SaaS, Web
Instalado - Windows
Instalado - Mac
Instalado - Linux
Dispositivo móvil - iOS Nativo
Dispositivo móvil - Android Nativo
Software similares a MongoDB
Revisiones
7.9
Puntaje Total
Puntaje de usuarios
Funcionalidades
8.5
Usabilidad
8.5
Servicio al cliente
6.9
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
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 de Uso
Frecuencia
Rol
- Equipo de configuración e implementación
- Ayudé a elegir el Software
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
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
- Administrador
- Equipo de configuración e implementación
- Ayudé a elegir el Software
La simpleza.
Apoyo en la comunidad.
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
- Administrador
- Equipo de configuración e implementación
- Ayudé a elegir el Software
Rapidez en implementación.
Ágil para usar (javascript).
En laboratorio experimente perdida de datos por temas de concurrencia.
Aumente en capacidad para obtener un rendimiento.
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
Fácil de aprender
Multiplataforma (Alterné entre Windows y Linux)
Versión Comercial y Community (Free)
No encontré IDEs intuitivas para utilizar la herramienta
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
- Se aprender un nuevo lenguaje para realizar búsquedas.
- Facil de aprender
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
- Equipo de configuración e implementación
- 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.
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
- Administrador
- Equipo de configuración e implementación
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
Documentos en JSON
Buen desempeño
Fácil integración con sistemas en la nube
Hay pocas opciones para GUIs de administración
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
- Equipo de configuración e implementación
- 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.
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
- Administrador
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
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
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
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
- Administrador
- Ayudé a elegir el Software
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.
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
- Administrador
- Equipo de configuración e implementación
- Ayudé a elegir el Software
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
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
Sencillo de utilizar.
Documentación completa
Modelo de datos flexible (estructura parecida al Json)
Gran velocidad
Manejar grandes cantidades de datos
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
- Equipo de configuración e implementación
Fácil uso
Usa json, una estructura muy conocida
Fácil de aprender
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
- Equipo de configuración e implementación
- 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.
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
- Administrador
- Equipo de configuración e implementación
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.
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
- Administrador
- Equipo de configuración e implementación
- Ayudé a elegir el Software
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
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
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.
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
- Equipo de configuración e implementación
- 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
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
- Administrador
- Equipo de configuración e implementación
- Ayudé a elegir el Software
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 de Uso
Frecuencia
Rol
- Equipo de configuración e implementación
Fácil aprendizaje
Permite guardar cualquier estructura de datos
No tiene soporte para transacciones
Tiempo de Uso
Frecuencia
Rol
- Equipo de configuración e implementación
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 de Uso
Frecuencia
Rol
- Equipo de configuración e implementación
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.