MongoDB (tanto el producto original como varias otras bases de datos compatibles con él) se convirtió en una opción popular para los desarrolladores porque ofrece una flexibilidad considerable en un paquete fácil de usar.

• Esquema flexible para desarrollo ágil: Con MongoDB, puedes adaptar el nivel de estructura y validación del esquema. Comienza con una estructura relajada para un prototipado rápido y, luego, agrega reglas de validación estrictas y desarrolla tu modelo de datos a medida que madura tu aplicación. Si quieres crear rápidamente sin definir toda la estructura de datos por adelantado, la flexibilidad de MongoDB puede ser de gran ayuda.
• Escalamiento horizontal para adaptabilidad: MongoDB está diseñado para el escalamiento horizontal, lo que permite que los datos se distribuyan en varios nodos o clústeres, un proceso conocido como “fragmentación”. Al compartir la carga en varios servidores, puedes guardar o recuperar datos rápidamente y adaptarte a la demanda en expansión o contracción.
• Alta disponibilidad: MongoDB ofrece replicación de datos integrada para alta disponibilidad y tolerancia a fallas. En caso de falla de hardware o durante el mantenimiento, varias 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 consultas de MongoDB (MQL) se diseñó para que los desarrolladores se familiaricen con él de inmediato, sobre todo aquellos que conocen JavaScript. Esto puede facilitar la escritura de consultas potentes de inmediato para recuperar, actualizar o borrar datos.

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

• Consulta de campo: Busca una concordancia exacta con un valor específico en los documentos, como todos los usuarios cuyo campo de ocupación sea exactamente “Desarrollador”.
• Consulta de rango: Busca datos que se encuentren dentro de un rango determinado, como todos los usuarios cuya edad sea superior a 35 años.
• Consulta de expresión regular (regex): Busca texto que coincida con un patrón específico. Por ejemplo, puedes encontrar a todos los usuarios cuyo nombre comienza con la letra “B”.

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

Sin embargo, MongoDB es menos eficiente para las consultas que requieren JOINs complejos en muchas colecciones diferentes y altamente estructuradas, que es donde sobresalen las bases de datos relacionales.

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

MongoDB, Apache Cassandra y las bases de datos SQL ofrecen beneficios distintos según tu caso de uso específico. Analicemos algunas de sus diferencias para que elijas 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 administración 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 a menudo se denominan “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, que combinan información de varias tablas con alta eficiencia. Esto podría incluir una consulta como “Muéstrame los clientes de Chicago, mayores de 30 años, que compraron una camisa azul el mes pasado”.

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

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 manejar grandes cantidades de datos en muchos servidores, lo que proporciona alta disponibilidad y alto rendimiento de escritura en sistemas distribuidos.

Si quieres crear con MongoDB, tienes varias rutas para elegir. Puedes obtener la base de datos directamente de sus creadores, MongoDB Inc., o usar un servicio compatible con MongoDB de un proveedor diferente. La compatibilidad significa que se admiten la API de MongoDB y el lenguaje de consulta de MongoDB (MQL), lo que te permite usar el mismo código, controladores y herramientas con cambios mínimos, a la vez que disfrutas de funciones adicionales o beneficios de rendimiento.

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

• Ediciones Community y Enterprise de MongoDB: Son las versiones originales y descargables de MongoDB. Puedes ejecutarlas en tu propia infraestructura, lo que te da control total sobre tu implementación.
• MongoDB Atlas: Una opción de base de datos como servicio (DBaaS) de los creadores de MongoDB. Atlas es un servicio en la nube completamente administrado que se encarga de toda la seguridad, la infraestructura, el escalamiento y las copias de seguridad. Se ofrece en varias plataformas en la nube, incluido Google Cloud.
• Firestore: Otra opción completamente administrada para desarrolladores que quieren enfocarse 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 abordaremos con más detalle a continuación.
• Amazon DocumentDB: Un servicio de base de datos administrado 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 deben ejecutarse en la infraestructura de AWS.
• Azure Cosmos DB: El servicio de base de datos multimodal distribuido globalmente de Microsoft también proporciona una API para MongoDB. Esta te permite usar las herramientas y habilidades de MongoDB que ya conoces para crear aplicaciones en la plataforma de nube de Azure.

Firestore es una base de datos de documentos completamente administrada que ofrece la simplicidad de la administración de datos en la nube con una integración perfecta en Firebase, una plataforma diseñada para crear apps y agentes de IA.

Firestore es totalmente compatible con los controladores, las herramientas y el código de MongoDB, lo que facilita iniciar un nuevo proyecto o migrar una aplicación existente mientras se mantiene un lenguaje de consulta y una funcionalidad conocidos.

• Completamente administrado por Google Cloud: Google se encarga de toda la administración operativa, como el escalamiento, las copias de seguridad, la actualización y la seguridad.
• Actualizaciones en tiempo real: Mantén a tus usuarios conectados con datos en vivo. Firestore se destaca en la sincronización de datos en tiempo real, lo que lo hace ideal para aplicaciones que requieren actualizaciones en vivo, como aplicaciones de chat, herramientas de colaboración o apps para dispositivos móviles con necesidades de actualización de datos instantánea.
• Escalabilidad global: Con el ajuste de escala automático y la replicación de datos multirregión de Firestore, puedes manejar el crecimiento sin esfuerzo y garantizar una latencia baja para los usuarios de todo el mundo, sin necesidad de configurar la capacidad, la fragmentación o el aprovisionamiento de almacenamiento.
• Disponibilidad y rendimiento líderes en la industria: Firestore cuenta con una alta disponibilidad líder en la industria de hasta un ANS del 99.999% y un rendimiento de latencia de lectura de milisegundos de un solo dígito.
• Base de datos de vectores: Puedes almacenar embeddings de vectores y ejecutar búsquedas de vectores en tus datos en Firestore. Esto te permite realizar las búsquedas rápidas de similitud que son la base de las aplicaciones y los agentes de IA modernos.
• Integración integrada de Google Cloud: Como parte de Google Cloud y Firebase, Firestore ofrece integraciones sin interrupciones con Firebase Auth, BigQuery y muchos otros servicios potentes.
• Nivel gratuito para poco uso: Firestore ofrece un nivel gratuito, lo que lo hace ideal para startups o proyectos más pequeños que quieren escalar a medida que crecen sin costos iniciales.