¿Qué es MongoDB? Conceptos clave, casos de uso y buenas prácticas

Si alguna vez has luchado con esquemas de bases de datos rígidos o problemas de escalado torpes, no estás solo. Ahí es donde entra MongoDB. Como base de datos NoSQL flexible y de alto rendimiento, MongoDB ha cambiado la forma en que los desarrolladores piensan sobre el almacenamiento y el trabajo con datos. Aún recuerdo la primera vez que lo utilicé: la consulta de documentos de tipo JSON era intuitiva. 

En este artículo, te explicaré qué es MongoDB, por qué es tan popular y cómo puedes utilizarlo.

¿Qué es MongoDB?

MongoDB es una base de datos NoSQL de código abierton diseñada para trabajar con datos orientados a documentos. En lugar de filas y columnas tradicionales, almacena los datos en documentos flexibles similares a JSON, lo que lo hace ideal para aplicaciones que necesitan evolucionar rápidamente.

El nombre "MongoDB" viene de humongous, lo que te indica que está construido para manejar cantidades masivas de datos.  Fue lanzado en 2009 por la gente de 10gen (ahora MongoDB Inc.), y no ha dejado de crecer desde entonces. MongoDB es perfecto para manejar grandes conjuntos de datos distribuidos manteniendo un alto rendimiento.

MongoDB viene en varios sabores, dependiendo de lo que necesites. Existe la Edición Comunidad gratuita, que es estupenda para proyectos pequeños. Y si no quieres ocuparte de la infraestructura, MongoDB Atlas es un servicio en la nube totalmente gestionado que funciona en AWS, Google Cloud y Azure. Esta flexibilidad ha ayudado realmente a MongoDB a despegar en distintos sectores.

> Si eres nuevo en MongoDB y las bases de datos NoSQL, consulta este tutorial NoSQL para principiantes para comprender los conceptos básicos antes de sumergirte más a fondo. También puedes explorar los cursos más amplios Introducción a NoSQL y Conceptos NoSQL para ver cómo encaja MongoDB en el ecosistema NoSQL más amplio.

Características de MongoDB

MongoDB viene repleto de características que lo convierten en la opción preferida de los desarrolladores que trabajan con aplicaciones modernas de uso intensivo de datos. Vamos a repasarlos en esta sección.

Almacenamiento orientado a documentos

MongoDB almacena los datos en colecciones de documentos similares a JSON utilizando un formato llamado BSON (JSON binario). 

JSON es un formato legible por humanos, basado en texto, que admite tipos de datos básicos como cadenas, números y matrices. BSON, su homólogo binario, amplía JSON con tipos adicionales como fechas, datos binarios y formatos numéricos precisos (por ejemplo, enteros, flotantes).

Mientras que JSON es ideal para la legibilidad, BSON está optimizado para el almacenamiento, la velocidad y el manejo avanzado de datos, por lo que es el formato preferido para MongoDB.  

Cuando interactúan con MongoDB, los desarrolladores trabajan con las estructuras de datos nativas de su lenguaje de programación (por ejemplo, objetos de JavaScript o diccionarios de Python). El controlador de MongoDB se encarga de la conversión entre estas estructuras y BSON, garantizando un almacenamiento y recuperación de datos sin fisuras.

Cómo almacena MongoDB los datos como BSON. Fuente de la imagene: MongoDB. 

Diseño sin esquema

MongoDB organiza los datos en colecciones y documentos:

• Una colección agrupa documentos relacionados, similar a una tabla pero más flexible. Las colecciones no imponen un esquema, de modo que los documentos pueden tener estructuras y campos diferentes. Las colecciones existen dentro de las bases de datos MongoDB, y cada base de datos puede contener varias colecciones.
• Documentos es la unidad básica de datos, formada por pares campo-valor. Los documentos pueden contener cadenas, números, fechas, matrices e incluso otros documentos incrustados. Esto permite modelos de datos sofisticados que representan relaciones complejas dentro de un único documento, lo que se ajusta a cómo se estructuran los objetos en la mayoría de los lenguajes de programación.

El diseño sin esquemas de MongoDB es una de sus características más potentes, ya que ofrece una flexibilidad excepcional para manejar datos diversos y en evolución. 

A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, en las que añadir un nuevo campo requiere alterar toda la estructura de la tabla, MongoDB permite que los documentos de una misma colección tengan campos y estructuras completamente diferentes. Esto elimina la necesidad de esquemas rígidos y facilita el almacenamiento de datos variados sin forzar la uniformidad.

Veamos más de cerca cómo funcionan los cambios de esquema en MongoDB frente a las bases de datos relacionales tradicionales:

En una base de datos relacional, si quieres añadir un nuevo campo (por ejemplo, discount_price) a una tabla products, tendrías que hacerlo:

1. Modifica el esquema de la tabla para añadir la nueva columna.
2. Actualiza cada fila, aunque la mayoría de las filas no utilicen el nuevo campo, lo que da lugar a tablas dispersas con muchas columnas vacías.

En MongoDB, puedes añadir simplemente el campo discount_price sólo a los documentos relevantes de la colección products. Por ejemplo:

// Document 1
{
  "_id": 1,
  "name": "Laptop",
  "price": 1200
}

// Document 2
{
  "_id": 2,
  "name": "Smartphone",
  "price": 800,
  "discount_price": 750  // New field added only where needed
}

Esta flexibilidad tiene un valor incalculable en entornos en rápida evolución, donde las necesidades de datos cambian con frecuencia. Permite a los desarrolladores adaptarse rápidamente sin tiempos de inactividad ni migraciones complejas, lo que hace que MongoDB sea ideal para el desarrollo ágil y las aplicaciones modernas.

Alto rendimiento

MongoDB está diseñado para el almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, por lo que es ideal para aplicaciones que exigen velocidad y escalabilidad. 

Una de sus características clave es el uso de archivos mapeados en memoria, que permiten al sistema operativo manejar la caché de forma eficiente, reduciendo la latencia y mejorando las operaciones de lectura/escritura. MongoDB también admite varios tipos de indexación, como índices de campo único, compuestos, geoespaciales, de texto y hash, para acelerar el rendimiento de las consultas.

MongoDB ofrece un motor de almacenamiento en memoria para casos de uso de latencia ultrabaja, que permite un acceso más rápido a los datos al mantenerlo todo en RAM. Además, el optimizador de consultas de MongoDB garantiza una ejecución eficiente de las consultas seleccionando automáticamente los mejores índices y planes de ejecución. 

Estas características, combinadas con escalado horizontal mediante fragmentación, hacen de MongoDB una opción sólida para aplicaciones de alto rendimiento, como análisis en tiempo real, aplicaciones móviles y sistemas IoT.

Cómo empezar con MongoDB

Si eres nuevo en MongoDB, no te preocupes: configurarlo es sencillo, y puedes elegir entre una instalación local o una opción en la nube. Exploremos aquí estas opciones.

Installing MongoDB

1. Instala MongoDB localmente: Puedes instalar la MongoDB Community Edition en tu máquina local descargándola dem el sitio web oficial de MongoDB. Las instrucciones de instalación de Instestán disponibles para Windows, macOS y Linux, y el proceso de instalación suele implicar sólo unos pocos pasos. Esta opción te da un control total sobre tu entorno y es ideal para el desarrollo y las pruebas.

2. Utiliza MongoDB Atlas (basado en la nube): Si prefieres saltarte la configuración local, MongoDB Atlas es una gran alternativa . Es el servicio en la nube totalmente gestionado de MongoDB, y funciona en AWS, Azure y Google Cloud. Atlas se encarga de la infraestructura por ti: las copias de seguridad, el escalado y las actualizaciones se gestionan automáticamente. Además, hay un generoso nivel gratuito, lo que facilita empezar sin coste alguno.

Tanto si prefieres el control de una instalación local como la comodidad de la nube, MongoDB te facilita la elección del camino que mejor se adapte a tu flujo de trabajo.

Conexión a MongoDB

Una vez instalado MongoDB, el siguiente paso es conectarse a él, ya sea para realizar pruebas rápidas en el shell o para integrarlo en tus aplicaciones.

Utilizando el shell de Mongo:

Puedes conectarte a MongoDB utilizando el Mongo shell, una interfaz de línea de comandos para interactuar con la base de datos. Simplemente ejecuta mongosh en tu terminal para iniciar el intérprete de comandos.

mongosh

Esto inicia el intérprete de comandos y te conecta a tu instancia local de MongoDB por defecto.

Conectarse desde una aplicación:

Para el desarrollo de aplicaciones, puedes conectarte mediante lenguajes de programación como Python, JavaScript (Node.js) o Java utilizando los controladores oficiales de MongoDB. Por ejemplo, en Python, puedes utilizar la biblioteca pymongo para establecer una conexión:

from pymongo import MongoClient

uri = "your_mongodb_connection_string"
client = MongoClient(uri)

try:
    # Test the connection
    client.admin.command('ping')
    print("Connected to MongoDB!")
except Exception as e:
    print(e)
finally:
    client.close()

Sustituye "your_mongodb_connection_string" por tu URI de conexión local o Atlas. Una vez conectado, estás listo para empezar a insertar y consultar documentos.

> ¿Trabajar en Python? Este curso de Introducción al uso de MongoDB para la ciencia de datos con Python es un excelente lugar para aprender a conectar, consultar y analizar datos de MongoDB utilizando Python.

Comandos básicos de MongoDB

MongoDB proporciona un conjunto de comandos para interactuar con bases de datos, colecciones y documentos. Aquí tienes algunos comandos básicos para empezar:

• Cambia a una base de datos:

use myDatabase

Este comando cambia a una base de datos llamada myDatabase. Si aún no existe, MongoDB lo creará cuando añadas datos por primera vez.

• Crea una colección:

db.createCollection("myCollection")

Crea una nueva colección llamada myCollection dentro de la base de datos actual.

• Inserta un documento:

db.myCollection.insertOne({ name: "Alice", age: 30 })

Añade un nuevo documento a la colección myCollection.

• Busca documentos:

db.myCollection.find({ age: { $gt: 25 } })

Recupera todos los documentos en los que el campo age sea mayor que 25.

Estos comandos son sólo la punta del iceberg: MongoDB tiene potentes capacidades de consulta, indexación y agregación. Puedes explorar la lista completa de comandoss en la documentación oficial de MongoDB. 

> Si buscas una guía práctica más detallada, este tutorial de MongoDB sobre cómo configurar y consultar bases de datos MongoDB te guiará a través de los pasos siguientesEste tutorial de MongoDB sobre cómo configurar y consultar bases de datos MongoDB te guía paso a paso por la configuración y las operaciones básicas. te guía paso a paso por la configuración y las operaciones básicas.

Buenas prácticas para utilizar MongoDB

¿Quieres aprovechar MongoDB al máximo? Estas buenas prácticas pueden ayudarte a aumentar el rendimiento, evitar los errores más comunes y crear aplicaciones que se escalen sin problemas.

Indexación

Una indexación adecuada es esencial para optimizar el rendimiento de MongoDB. He aquí algunas estrategias clave para garantizar la eficacia de tus índices:

• Utiliza índices compuestos: En lugar de crear índices separados para campos individuales, combina los campos consultados con frecuencia en un único índice compuesto. Por ejemplo, si consultas a menudo por last_name y first_name, un índice compuesto sobre ambos campos será más eficaz.
• Evita la sobreindexación: Aunque los índices mejoran el rendimiento de lectura, añaden sobrecarga a las operaciones de escritura y consumen almacenamiento. Controla regularmente y elimina los índices no utilizados para mantener la eficacia.
• Utiliza índices parciales: Reduce el tamaño y la sobrecarga del índice indexando sólo los documentos que coincidan con criterios específicos: por ejemplo, indexa sólo los usuarios activos o los documentos en los que exista un determinado campo.
• Optimizar para campos de baja cardinalidad: Ten cuidado al indexar campos con pocos valores únicos (por ejemplo, status o gender). Los índices compuestos pueden ayudar, pero asegúrate de que los campos combinados tengan una cardinalidad alta.
• Controla el uso del índice: Utiliza herramientas como MongoDB Compass o Atlas Data Explorer para visualizar el uso de los índices e identificar los que no se utilizan. Esto ayuda a liberar recursos y mejorar el rendimiento.

> Consulta las mejores prácticas de rendimiento de MongoDB para la indexación para profundizar en las estrategias que funcionan.

Modelado de datos

Un modelado de datos eficaz es crucial para optimizar el rendimiento y la escalabilidad de MongoDB. El modelo orientado a documentos de MongoDB ofrece flexibilidad en la estructuración de los datos, pero requiere una planificación cuidadosa para garantizar la eficiencia. 

He aquí algunas buenas prácticas para el modelado de datos en MongoDB:

• Utiliza documentos incrustados para datos a los que se accede frecuentemente de forma conjunta o que tienen una relación de uno a uno o de uno a muchos. Por ejemplo, almacenar el perfil de un usuario junto con sus pedidos recientes en un único documento puede reducir la necesidad de uniones y mejorar el rendimiento de las consultas.
• Utiliza referencias (enlace) para los datos a los que se accede juntos con menos frecuencia o que tienen una relación de muchos a muchos. Este enfoque evita la duplicación de datos y reduce el tamaño de los documentos. Por ejemplo, un catálogo de productos puede vincularse a pedidos utilizando una referencia product_id.
• Diseño para patrones de consulta. Estructura tus colecciones y documentos en función de cómo se vayan a consultar los datos. Por ejemplo, si tu aplicación recupera con frecuencia perfiles de usuario junto con sus pedidos, incrustar los pedidos dentro del documento de usuario puede simplificar las consultas.
• Evita los documentos grandes y profundamente anidados. Aunque la incrustación es potente, evita crear documentos demasiado grandes o profundamente anidados, ya que pueden afectar al rendimiento y hacer más complejas las consultas. En su lugar, equilibra la incrustación con la referenciación cuando sea apropiado.
• Utiliza las matrices con prudencia. Las matrices son estupendas para almacenar listas de datos relacionados, pero evita el crecimiento ilimitado. Por ejemplo, almacenar los 10 últimos pedidos de un usuario en una matriz está bien, pero almacenar todo su historial de pedidos puede provocar problemas de rendimiento.
• Normalizar para cargas de trabajo con mucha escritura. Para las aplicaciones con mucha escritura, normaliza tus datos para reducir la duplicación y mejorar el rendimiento de la escritura. Utiliza referencias para enlazar datos relacionados en lugar de incrustarlos.
• Desnormalizar para cargas de trabajo de lectura intensiva. Para aplicaciones de lectura intensiva, desnormaliza tus datos para minimizar la necesidad de uniones y mejorar el rendimiento de la lectura. Incrusta datos de acceso frecuente en los documentos.

Copia de seguridad

Proteger tu despliegue de MongoDB es fundamental para garantizar la integridad, disponibilidad y cumplimiento de los datos. Aquí tienes una guía para implantar prácticas sólidas de copia de seguridad y protección.

• Utiliza las herramientas nativas de MongoDB: Aprovecha mongodump y mongorestore para crear y restaurar copias de seguridad. Estas herramientas te permiten exportar e importar datos en formato BSON, garantizando su compatibilidad y coherencia. Para soluciones de copia de seguridad más avanzadas, considera la recuperación puntual mediante copias de seguridad oplog (Ops Manager). Esto te permite restaurar tu base de datos a un momento concreto, minimizando la pérdida de datos.
• Activa la autenticación: Activa siempre la autenticación en los entornos de producción para evitar accesos no autorizados. MongoDB admite SCRAM (Salted Challenge Response Authentication Mechanism) para una autenticación segura basada en contraseña.
• Control de acceso basado en roles (RBAC): Implementa RBAC para conceder a los usuarios sólo los permisos necesarios. Sigue el principio del menor privilegio para minimizar los riesgos de seguridad.
• Vincular a interfaces privadas: Configura MongoDB para que se enlace sólo a interfaces de red privadas, evitando la exposición a la Internet pública.
• Activa TLS/SSL: Utiliza TLS/SSL para encriptar los datos en tránsito, garantizando una comunicación segura entre los clientes y la base de datos.
• Implementa listas blancas de IP y VPNs: Restringe el acceso a tus instancias de MongoDB permitiendo sólo direcciones IP de confianza. Para mayor seguridad, utiliza VPNs para crear túneles seguros para acceder a las bases de datos de producción.

• Cifrado en reposo: Habilita el cifrado en reposo utilizando el soporte nativo de MongoDB en el motor de almacenamiento WiredTiger. Esto protege los datos sensibles almacenados en el disco.
• Encriptación a nivel de campo del cliente: Para requisitos de alta seguridad, utiliza la encriptación a nivel de campo en el lado del cliente para encriptar campos específicos antes de enviarlos a la base de datos. Esto garantiza que ni siquiera los administradores de la base de datos puedan acceder a información sensible.

Conclusión

Tanto si estás construyendo un pequeño proyecto paralelo como una aplicación empresarial a gran escala, MongoDB te ofrece la flexibilidad y la potencia necesarias para trabajar con los datos en tus propios términos. Su modelo basado en documentos, su diseño de esquema dinámico y su capacidad para escalar sin esfuerzo lo convierten en la opción preferida de los desarrolladores modernos. Si entiendes cómo utilizarlo eficazmente -y sigues las mejores prácticas- estarás en el buen camino para crear aplicaciones rápidas, flexibles y preparadas para el futuro.

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