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BasesNoSQL_MongoDB

Bases de Datos NoSQL: MongoDB

Una vez decides emprender el camino del conocimiento de las Bases de Datos Big Data es necesario tener  presente que conceptualmente son diferentes a las bases de datos relacionales.  Entre ellas las bases de tipo documental como MongoDB que por su composición es una muy buena opción con la cual puedes empezar en este mundo, aunque veremos cambios conceptuales tendremos una visión clara de cómo nos podemos beneficiar de su uso.

Bases de Datos Documentales

Como hemos visto anteriormente, estas bases permiten almacenar estructuras de datos las cuales llamamos documentos que pueden ser de distintos tipos como XML, YAML y JSON principalmente, la gran ventaja es que los documentos no necesariamente deben seguir una misma estructura de manera que fácilmente podremos crear aplicaciones dinámicas y escalables.

Existen distintas bases de datos NoSQL documentales tales como: CouchDB, OrientDB, RavenDB, Terrastore, entre otras, hoy vamos a ver una base que goza de uan buena posición en el RankingDB  y desde que empezó a tenido un considerable crecimiento incluyendo una comunidad cada vez más grande, hablaremos de MongoDB.

¿Qué es MongoDB?

Es una base de datos NoSQL  cuya principal característica es almacenar la información en estructura documental más exactamente lo que conocemos como JSON (Java Script Object Notation), aunque internamente son almacenados en formato BSON (Que vendría siendo la representación binaria de cada documento).

La ventaja al almacenar los datos en formato documental es que gozamos de una ventaja muy interesante frente a las bases tradicionales y es precisamente disponer de un esquema dinámico, cómo así?… pues que no es necesario que todos los documentos almacenados tengan la misma estructura o el mismo esquema, veamos un ejemplo:

ejemplo-documentos-en-NoSQL
Ejemplo de documentos en base de datos NoSQL

En la anterior imagen podemos observar dos documentos con información de dos facturas y su respectivo detalle, como vemos ambos tienen internamente un array de documentos llamado “ítem”, el cual uno tiene dos objetos y el otro solo uno…de igual manera el primero tiene un array adicional de cadenas llamado “intereses” el cual no tiene el segundo.

Esta característica es muy interesante debido a que aparte de administrar y gestionar el espacio de almacenamiento en una sola operación podríamos obtener una gran cantidad de  información.

Nomenclatura RDBMS vs MongoDB

Veamos la nomenclatura de los distintos términos de los componentes de ambos tipos de bases:

Nomenclatura MongDB vs RDBMS
Nomenclatura MongDB vs RDBMS

Como podemos observar en la tabla anterior, ambos tipos de bases de datos manejan casi los mismos componentes..

Un aspecto muy importante a tener en cuenta es que los documentos no pueden exceder los 16 MB de tamaño, pero al mismo tiempo existe otra funcionalidad llamada GridFS cuya finalidad es extender dicha limitante para permitir almacenar documentos de GB o incluso TB (Podrías usar ésta opción en caso de que desees leer porciones de archivos de gran tamaño sin necesidad de tener que cargar todo su contenido en memoria).

Familiarizarnos con los términos no es tan complicado pues la lógica sigue la misma estructura que conocemos, por el contrario una de las principales diferencias y gracias a que MongoDB no soporta Joins debido a su estructura de datos desnormalizada, son los distintos metodos a tener presente en el modelado de datos los cuales veremos en el siguiente apartado.

Modelando datos en MongoDB

Como comenté anteriormente, debemos cambiar un poco nuestra lógica de modelado de datos…venimos de definir nuestros modelos de datos teniendo en mente siempre los requerimientos de la información solicitada y por supuesto las Formas de Normalización donde lo normal es llegar hasta la 3FN o incluso 4 y 5FN (Aunque existen muchos aspectos más pero viniendo al tema tratado resalto estas por el momento).

Debemos centrarnos en identificar el camino más corto para recuperar la mayor cantidad de información posible

Hasta aquí todos estamos familiarizados, por el contrario en MongoDB diseñamos nuestros modelos analizando y teniendo en mente el cómo vamos a recuperar la información, a que me refiero?…como observaste en la primer imagen (Ejemplo de documentos en base de datos NoSQL) podemos ver fácilmente que podemos almacenar distintos tipos de información en un solo documento, si lo llevamos a un modelo relacional fácilmente tendríamos las siguientes tablas: Factura, Detalle Factura , Cliente, Tipo de Pago, Intereses, Ítem y Tiempo.

Así mismo se debe tener presente como diseñar y elegir la estructura de los documentos, viendo la misma imagen podemos leer el contenido de dos maneras, puede ser tanto una colección de Clientes como de Facturas…pero el verdadero valor de ventaja estará representado en cómo necesitas obtener los datos.


Supongamos que es una colección de Clientes, si consultamos constantemente solo información del cliente pero muy de vez en cuando sus facturas, estaríamos desperdiciando memoria y procesamiento de la base pues debemos realizar un trabajo extra para extraer una cantidad de información innecesaria. Por el contrario si lo que necesitamos es consultar constantemente las Facturas realizadas, la información del Cliente y el detalle de lo facturado, sería una ventaja tener todo en un mismo documento pues con una sola consulta estamos obteniendo toda la información deseada.

Por supuesto cabe anotar que debes tener presente el crecimiento de los datos a futuro, por eso es importante saber que se quiere como finalidad del proyecto para así poder realizar un buen modelado de datos.

Veamos los distintos tipos de modelado de datos que podemos encontrar.

· Modelado Uno a Uno

En este modelado la finalidad es embeber datos altamente relacionados dentro de una misma estructura o documento, facilmente podemos incrustar o embeber documentos dentro de otros documentos. Al tener este tipo de modelo de datos desnormalizados nos permite recuperar y manipular los datos rapidamente.

Modelado Uno a Uno MongoDB
Modelado Uno a Uno MongoDB

· Modelado Uno a Muchos

En este modelado la finalidad es identificar aquellos datos mucho más descriptivos relacionados entre sí y almacenarlos en una misma estructura, regularmente se identifican con arrays de distintos tipos como: documentos, cadenas, números y podrían representar por ejemplos datos como listas de direcciones, de libros, varias etiquetas, números telefónicos, amigos, colores favoritos, etc.

Modelado Uno a Muchos MongoDB
Modelado Uno a Muchos MongoDB

· Modelado Uno a Muchos con Referencias

Debido que no se soportan Joins por mantener un esquema desnormalizado, posee una funcionalidad que permite almacenar información relacionada en documentos separados dentro de una misma base de datos como en distintas bases de datos, lo que conocemos como un link en Oracle.

De igual manera existen dos opciones:

-Referencia Manuales

Usada principalmente para relacionar documentos entre dos colecciones.


> db.albums_friends.findOne()
{
"_id" : 1,
"height" : 480,
"width" : 640,
"tags" : [
"cats",
"sunrises",
"kittens",
"travel",
"vacation",
"work"
]
}

> db.images.findOne()
{
"albums_friends_id" : 1,
"images" : [
2433,
2753,
2983,
6510,
11375,
12974,
15344,
16952,
19722,
23077,
24772,

]
}

-DBRefs

Esta opción nos permite referenciar documentos de múltiples colecciones, la ventaja es que en éste caso también  podemos indicar tanto la colección como la Database donde se encuentran.

> db.images.findOne()
{
        "albums_friends_reference" : {
                  "$ref" : "albums_friends",
                  "$id" : 1,
                  "$db" : "albums"
               },
        "images" : [
                2433,
                2753,
                2983,
                6510,
                11375,
                12974,
                15344,
                16952,
                19722,
                23077,
                24772,
                
        ]
}
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Como nos ayuda en Big Data?

Como vimos en el artículo de introducción al Big Data es necesario que se cumplan ciertas características:

· Alta Disponibilidad

Gracias a su funcionalidad Replica Set, podemos almacenar nuestra información en más de un servidor a la vez de manera que nunca se pierda disponibilidad si alguno llega a fallar y al mismo tiempo brinda durabilidad.

· Escalabilidad Horizontal

Sharding permite particionar nuestros datos a través de un Cluster de servidores permitiendo dividir nuestras cargas de disponibilidad, escalando fácilmente y de manera inmediata.

· Atomicidad

Una gran ventaja al no disponer de transacciones, es que las operaciones se realizan de manera atómica, lo que quiere decir que si insertamos un dato una vez el servidor confirme la operación éste permanecerá hasta que se modifique o elimine…funcionando de igual manera para todas las operaciones, con esto garantizamos consistencia en los datos.

· Almacenamiento de grandes bancos de información

La combinación de las funcionalidades anteriores hacen de ésta base de datos NoSQL una buena opción siempre que aplique y dé solución a nuestros requerimientos, un buen diseño nos brindara una solución altamente escalable y disponible.

· Schemaless

Como vimos en el apartado anterior, nos permite definir la estructura de los datos que vamos a almacenar según sea el requerimiento, esto no quiere decir que no debamos controlar tanto el desarrollo de nuestra aplicación como el de nuestra base….por el contrario es necesario definir bien nuestros modelos de datos pues a futuro puede impactar enormemente en el rendimiento y el crecimiento de la misma.

Recursos

Si esta introducción a MongoDB te ha gustado, de seguro estarás interesado en profundizar los distintos temas tratados y en aprender mucho más. Gracias a su gran acogida y al crecimiento exponencial de uso de la misma, han creado una serie de recursos gratuitos de los cuales puedes sacar bastante provecho, yo por mi parte he tomado todo lo que voy a referenciarte y aunque la mayoría es en ingles también hay material en español así que te invito a que profundices!

· Mongo University

Es un espacio donde los mismos desarrolladores y profesionales la base de datos comparten su conocimiento al público, existen cursos de distintos niveles y perfiles. Lo increíble es que puedes tomar los cursos que desees y además te obsequian un certificado que puedes colocar en tu perfil de Linkedin, puedes ver en mi perfil en la sección de Certificaciones como lucen.

MongoDB University

· Mongo Webinars

Tiene la misma finalidad que el anterior pero la diferencia es que es en vivo y en formato webinar, donde además de interactuar con un experto también lo haces con profesionales interesados en el tema, existen secciones en español pero debes estar pendiente…puedes registrarte al instante.

MongoDB Webinars

· Mongo MUG

Haz escuchado de la aplicación Meetup? Pues esta aplicación funciona como una red social que permite a sus usuarios realizar reuniones en la vida real. Actualmente existen más de 100 grupos alrededor del mundo, puedes elegir el más cercano y prepararte para la próxima reunión!

MongoDB User Group

· Mongo Community

Por supuesto también puedes encontrar absolutamente todo lo relacionado con MongoDB en la siguiente dirección

MongoDB Community

· Mongo Blog

Posiblemente uno de los recursos principales, además de contar con información sobre los avances de las versiones y sus mejoras también encontrarás artículos prácticos donde aprenderás muchísimo.

MongoDB Blog

 

Espero que te haya gustado el artículo, te motive a leer y aprender un poco más de esta increíble base de datos NoSQL. Te informo que en los siguientes artículos profundizare sobre el almacenamiento, manipulación de documentos, explicaré como configurar ReplicaSet, Sharding…nos veremos pronto!



¿Qué opinas de MongoDB ? Te parece interesante y te gustaría probarla? Tienes alguna idea en la que creas que puedes utilizarla?

Especialista en Business Intelligence con experiencia en herramientas como Pentaho, Microsoft y Microstrategy. Inmerso en Big Data, las Nuevas Tendencias, el Futbol y la Música.

John Alexander

Especialista en Business Intelligence con experiencia en herramientas como Pentaho, Microsoft y Microstrategy. Inmerso en Big Data, las Nuevas Tendencias, el Futbol y la Música.

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