MongoDB, tanto el producto original como otras bases de datos compatibles con él, se han convertido en una opción popular entre los desarrolladores porque ofrecen una flexibilidad considerable en un paquete fácil de usar.

• Esquema flexible para desarrollar de forma ágil: con MongoDB, puedes adaptar el nivel de estructura y validación del esquema. Puedes empezar con una estructura flexible para crear prototipos rápidamente y, después, introducir reglas de validación estrictas y desarrollar tu modelo de datos a medida que tu aplicación madura. Si quieres crear rápidamente sin definir toda la estructura de datos de antemano, la flexibilidad de MongoDB puede ser muy útil.
• Escalado horizontal para la adaptabilidad: MongoDB se ha diseñado para el escalado horizontal, lo que permite distribuir los datos en varios nodos o clústeres, un proceso conocido como "fragmentación". Al compartir la carga entre varios servidores, puedes guardar o recuperar datos rápidamente y adaptarte a la demanda creciente o decreciente.
• Alta disponibilidad: MongoDB ofrece replicación de datos integrada para conseguir una alta disponibilidad y tolerancia a fallos. En caso de fallo de hardware o durante el mantenimiento, las copias de datos en diferentes servidores de bases de datos permiten que la base de datos proporcione una conmutación por error automática.

El lenguaje de consulta de MongoDB (MQL) está diseñado para que los desarrolladores se familiaricen con él de inmediato, sobre todo si conocen JavaScript. Esto puede facilitar el proceso de escribir consultas eficaces para recuperar, actualizar o eliminar datos.

Tienes la flexibilidad de encontrar los datos exactos que necesitas con diferentes tipos de consultas, como las siguientes:

• Consulta de campo: encuentra una coincidencia exacta con un valor específico en todos los documentos, como todos los usuarios cuyo campo de ocupación sea exactamente "Desarrollador".
• Consulta de intervalo: busca datos que se encuentren dentro de un intervalo determinado, como todos los usuarios que tengan más de 35 años.
• Consulta de expresión regular (regex): encuentra texto que coincida con un patrón específico. Por ejemplo, puedes encontrar a todos los usuarios cuyo nombre empiece por la letra "B".

En general, MongoDB destaca en la recuperación de información sobre objetos completos. Por ejemplo, si quieres reunir toda la información de un usuario (su nombre, historial de pedidos y preferencias), es probable que todo esté en un solo documento. Una sola consulta puede obtener todo lo que necesitas rápidamente.

Sin embargo, MongoDB es menos eficiente para las consultas que requieren JOINs complejos en muchas colecciones diferentes y muy estructuradas, que es donde destaca una base de datos relacional.

MongoDB puede ser la base de datos adecuada para varias aplicaciones, especialmente para las que dependen de datos semiestructurados o no estructurados, o para las aplicaciones en las que es probable que el modelo de datos siga evolucionando. Sin embargo, merece la pena sopesar otras opciones de bases de datos para asegurarte de que tomas la decisión correcta.

Tanto MongoDB como Apache Cassandra y las bases de datos SQL ofrecen ventajas distintas en función de tu caso práctico específico. Veamos algunas de sus diferencias para ayudarte a elegir la opción adecuada para tu aplicación.

Las bases de datos SQL (como PostgreSQL) y las bases de datos de documentos NoSQL (como MongoDB) representan dos enfoques fundamentales para la gestión de datos.

A diferencia de MongoDB, las bases de datos SQL, también llamadas bases de datos relacionales, organizan los datos en tablas. Cada tabla tiene un formato predefinido con filas y columnas, por lo que las bases de datos SQL se consideran "rígidas" en comparación con el formato de documento de MongoDB.

El atractivo de las bases de datos SQL, como PostgreSQL, es la capacidad de ejecutar consultas complejas con JOINs, combinando información de varias tablas con gran eficiencia. Por ejemplo, "Muéstrame los clientes de Chicago mayores de 30 años que compraron una camiseta azul el mes pasado".

MongoDB y Apache Cassandra son dos bases de datos NoSQL potentes, pero se basan en arquitecturas fundamentalmente diferentes y están optimizadas para distintos casos prácticos.

Apache Cassandra es un almacén de columnas anchas, lo que significa que organiza los datos en filas y columnas, pero con un esquema flexible que permite que diferentes filas tengan diferentes columnas dentro de la misma familia de columnas.

También es conocido por gestionar grandes cantidades de datos en muchos servidores, lo que proporciona una alta disponibilidad y un alto rendimiento de escritura en sistemas distribuidos.

Si quieres desarrollar con MongoDB, tienes varias opciones. Puedes obtener la base de datos directamente de sus creadores, MongoDB Inc., o usar un servicio compatible con MongoDB de otro proveedor. La compatibilidad implica que admite la API de MongoDB y el lenguaje de consulta de MongoDB (MQL), lo que te permite usar el mismo código, los mismos controladores y las mismas herramientas con cambios mínimos, a la vez que disfrutas de funciones adicionales o ventajas de rendimiento.

Estas son algunas de las opciones compatibles con MongoDB más conocidas:

• Ediciones MongoDB y Community: son las versiones originales de MongoDB que se pueden descargar. Puedes ejecutarlos en tu propia infraestructura, lo que te da un control total sobre tu despliegue.
• MongoDB Atlas: una opción de base de datos como servicio (DBaaS) de los creadores de MongoDB. Atlas es un servicio en la nube totalmente gestionado que se encarga de toda la infraestructura, la escalabilidad, las copias de seguridad y la seguridad. Se ofrece en varias plataformas en la nube, incluida Google Cloud.
• Firestore: otra opción totalmente gestionada para desarrolladores que quieren centrarse en crear aplicaciones sin preocuparse por las operaciones. Firestore es una base de datos de documentos NoSQL que ofrece un conjunto de funciones únicas, que veremos con más detalle a continuación.
• Amazon DocumentDB: un servicio de base de datos gestionado de Amazon Web Services (AWS) que es compatible con la API de MongoDB. Está diseñado como un reemplazo directo para las aplicaciones que ya usan MongoDB y quieren ejecutarse en la infraestructura de AWS.
• Azure Cosmos DB: el servicio de base de datos multimodelo distribuido a nivel mundial de Microsoft también proporciona una API para MongoDB. De esta forma, puedes usar las herramientas y los conocimientos de MongoDB que ya conoces para crear aplicaciones en la plataforma en la nube de Azure.

Firestore es una base de datos de documentos totalmente gestionada que ofrece la sencillez de la gestión de datos en la nube con una integración perfecta con Firebase, una plataforma diseñada para crear aplicaciones y agentes de IA.

Firestore es totalmente compatible con los controladores, las herramientas y el código de MongoDB, lo que facilita el inicio de un nuevo proyecto o la migración de una aplicación ya existente, al tiempo que se mantiene un lenguaje de consulta y una funcionalidad conocidos.

• Totalmente gestionado por Google Cloud: Google se encarga de toda la administración operativa, como la escalabilidad, las actualizaciones, las copias de seguridad y la seguridad.
• Actualizaciones en tiempo real: mantén a tus usuarios conectados con datos en directo. Firestore destaca en la sincronización de datos en tiempo real, lo que la hace ideal para aplicaciones que requieren actualizaciones en directo, como las de chat, las herramientas de colaboración o las aplicaciones móviles que necesitan actualizar los datos al instante.
• Escalabilidad global: con el escalado automático y la replicación de datos en varias regiones de Firestore, puedes gestionar el crecimiento sin esfuerzo y garantizar una baja latencia para los usuarios de todo el mundo, sin necesidad de configurar la capacidad, el particionamiento ni el aprovisionamiento de almacenamiento.
• Disponibilidad y rendimiento líderes del sector: Firestore ofrece una alta disponibilidad líder del sector (con un acuerdo de nivel de servicio de hasta el 99,999 %) y un rendimiento de latencia de lectura de unos pocos milisegundos.
• Base de datos de vectores: puedes almacenar incrustaciones de vectores y ejecutar búsquedas de vectores en tus datos de Firestore. Esto te permite realizar búsquedas de similitud rápidas, que son la base de las aplicaciones y los agentes de IA modernos.
• Integración con Google Cloud: como parte de Google Cloud y Firebase, Firestore ofrece integraciones perfectas con Firebase Authentication, BigQuery y muchos otros servicios potentes.
• Nivel gratuito para un uso reducido: Firestore ofrece un nivel gratuito, lo que lo convierte en una opción ideal para startups o proyectos más pequeños que quieran escalar a medida que crecen sin costes iniciales.