Creación y Gestión de Bases de Datos NoSQL con MongoDB
Clase 3 de 17 • Curso de Base de Datos NoSQL
Contenido del curso
- 3

Creación y Gestión de Bases de Datos NoSQL con MongoDB
04:59 - 4

Conexión y gestión básica de MongoDB con Compass y Atlas
06:26 - 5

Inserción de Documentos en MongoDB: Insert One y Insert Many
10:52 - 6

Eliminación de Documentos en MongoDB: Comandos y Prácticas Seguras
09:16 - 7

Consultas Avanzadas en MongoDB: Uso de Compass y la Terminal
07:55 - 8

Consultas Avanzadas con el Aggregation Framework de MongoDB
04:34 - 9

Uso de Lookup en MongoDB para Relaciones entre Colecciones
09:40 - 10

Reemplazo y Modificación de Documentos en MongoDB
05:46 - 11

Actualización y Reemplazo de Documentos en MongoDB
07:36
- 12

Estructuras de Datos en Grafos para Redes Sociales
07:28 - 13

Creación y Gestión de Bases de Datos de Grafos con Neo4j y Cypher
08:26 - 14

Bases de Datos Documentales: Flexibilidad y Ejemplos Prácticos
03:04 - 15

Bases de Datos Clave-Valor: Simplicidad y Alto Rendimiento
10:24 - 16

Bases de Datos Vectoriales: Conceptos y Aplicaciones Prácticas
03:18
La adopción de bases de datos NoSQL ha crecido exponencialmente y MongoDB se ha posicionado como una de las más populares. Su versatilidad y capacidad para manejar datos semiestructurados son algunas de sus ventajas destacadas, lo que facilita su integración con tecnologías como SQL y herramientas de análisis de datos. Vamos a profundizar en las razones para elegir MongoDB y cómo comenzar a utilizarlo.
¿Por qué elegir MongoDB?
MongoDB representa aproximadamente el 44% del mercado de bases de datos NoSQL, lo que habla de su aceptación y robustez. Su API es compatible con otras tecnologías como Cosmos de Azure, permitiendo replicar comandos y ejemplos fácilmente.
¿Cuáles son las características clave de MongoDB?
- Compatibilidad con SQL: Permite realizar análisis y consultas utilizando SQL, conectándose con herramientas como Power BI para la visualización de datos.
- Persistencia políglota: Utiliza distintas tecnologías de almacenamiento y consulta, incluyendo Lucene de Apache para búsquedas avanzadas, similar a Elasticsearch.
- Datos semiestructurados: Maneja datos en formato JSON y BSON (binary JSON), optimizando la codificación y decodificación, y soportando una amplia variedad de tipos de datos.
¿Cómo empezar con MongoDB?
Para crear una base de datos en MongoDB, sigue estos pasos:
- Accede a la página de MongoDB: Utiliza tu cuenta de Google o GitHub para iniciar sesión.
- Crea un clúster: Selecciona la opción M0 para un clúster gratuito. Nombrar adecuadamente tu clúster sin espacios es una buena práctica.
- Selecciona el proveedor y región: La opción por defecto suele ser suficiente para empezar.
- Configura el clúster: Genera una réplica set con tres nodos (uno primario y dos secundarios) para mayor disponibilidad y resistencia a fallos.
¿Cómo gestionar la replicación y disponibilidad?
- Operaciones de escritura: Se realizan en el nodo primario, mientras que los nodos secundarios replican esta información para asegurar disponibilidad.
- Gestión de fallos: Si el nodo primario falla, uno de los secundarios se convierte en el nuevo primario sin downtime, asegurando continuidad del servicio.
- Distribución de cargas de trabajo: Los nodos secundarios pueden manejar lecturas, distribuyendo así la carga y mejorando el rendimiento.
¿Qué recursos adicionales necesitas?
Para una gestión más avanzada, descarga MongoDB Compass, la herramienta oficial que permite interactuar con tu base de datos desde tu sistema operativo. Esto es útil para realizar operaciones más complejas que pueden estar limitadas en el navegador.