Migración de datos de una base de datos relacional a una base de datos NoSQL

Las bases de datos relacionales han sido la elección preferida de las empresas durante muchos años. Sin embargo, el auge de los grandes datos y la necesidad de manejar más datos no estructurados ha dado lugar a una nueva generación de bases de datos conocidas como bases de datos NoSQL. Migrar datos de una base de datos relacional a una base de datos NoSQL puede ser una tarea desalentadora. Pero con las herramientas y la planificación adecuadas, se puede hacer con relativa facilidad. Hay algunas cosas que debe tener en cuenta al migrar datos: 1. Elija la base de datos NoSQL adecuada para sus necesidades. Hay muchos tipos diferentes de bases de datos NoSQL, por lo que es importante elegir una que se ajuste a sus necesidades. 2. exporte sus datos desde su base de datos relacional. Esto se puede hacer usando una variedad de herramientas, dependiendo de su base de datos. 3. Importe sus datos a su base de datos NoSQL. Una vez más, hay una variedad de herramientas disponibles para ayudar con esto. 4. Prueba, prueba, prueba. Es importante probar sus datos en su nueva base de datos NoSQL para asegurarse de que todo se haya migrado correctamente y que sus datos sean accesibles.

El antiguo sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), que se ejecuta en centros de datos corporativos y ha albergado la mayoría de los datos del mundo durante más de 30 años, es el sistema de datos dominante. No puede continuar. RDBMS ya no puede mantenerse al día con el aumento del volumen, la velocidad y la variedad de datos generados y consumidos. Las bases de datos NoSQL son necesarias en una nueva era de Big Data. No hay duda de que la transición de RDBMS heredado a bases de datos NoSQL modernas es simple. Elegir el software NoSQL correcto para migrar de una base de datos relacional a una base de datos NoSQL requiere una planificación cuidadosa. SQL y NoSQL Land difieren mucho en la sintaxis, por lo que el lenguaje puede requerir cierta gimnasia mental para los nuevos usuarios.

Aunque esto puede disuadir a algunos desarrolladores de usar NoSQL en su próximo proyecto, no debería disuadirlos de hacerlo. La escala de Foursquare le permite atraer a millones de usuarios y más de 2500 millones de visitas. Una de las mejores cosas de NoSQL es la capacidad de iterar en un modelo según sea necesario para satisfacer una necesidad comercial específica. Después de migrar del mundo relacional, muchos nuevos usuarios se vuelcan hacia la nube. Foursquare y Art.sy son dos empresas que han pasado de bases de datos relacionales a bases de datos NoSQL. El proceso de mover datos RDBMS a una base de datos en columnas, como Cassandra, difiere de mover datos a almacenes de clave-valor, como Riak, o migrar datos a MongoDB. La mayoría de las empresas exitosas desarrollan escala desde el principio, utilizando Nosql como su principal herramienta de gestión de procesos comerciales.

Aunque las bases de datos NoSQL se pueden migrar completamente, aún requieren un mapeo de esquema completo en cualquier lenguaje de programación que reciba datos. A medida que los datos se vuelven cada vez más heterogéneos y las migraciones a las bases de datos NoSQL continúan acelerándose, las bases de datos NoSQL podrán interpretar los datos de una manera receptiva a los cambios en el esquema inherente de los datos.

¿Cómo migro una base de datos relacional a una base de datos Nosql?

Hay algunos pasos que deberá seguir para migrar una base de datos relacional a una base de datos nosql. Primero, deberá exportar sus datos de la base de datos relacional a un formato de archivo que se pueda importar a la base de datos nosql. A continuación, deberá crear un esquema para su base de datos nosql. Finalmente, deberá importar sus datos a la base de datos nosql.

¿Se pueden almacenar datos relacionales en Nosql?

Las relaciones se pueden almacenar en bases de datos NoSQL porque difieren de las bases de datos relacionales en que son únicas y no se almacenan de la misma manera. Muchos usuarios de bases de datos NoSQL informan que modelar datos de relaciones en bases de datos NoSQL es más fácil que modelar datos en bases de datos relacionales porque los datos relacionados no tienen que estar separados entre tablas.

Los datos se pueden almacenar mediante un par clave/valor simple, un documento JSON o un gráfico. La base de datos como servicio (DBaaS) es un tipo de base de datos que no requiere SQL para realizar consultas. Muchas de estas bases de datos admiten consultas compatibles con SQL, por lo que el término "NoSQL" se refiere a una base de datos no relacional. No existe ningún requisito en el almacén de documentos para tener la misma estructura para todos los documentos. Este enfoque le permite aprovechar una amplia gama de opciones. Una clave es un identificador único asignado a un documento que se codifica con frecuencia. Un solo documento con una estructura atómica generalmente incluye operaciones escritas en múltiples campos.

En lugar de calcular un hash, los datos en la mayoría de las bases de datos de familias de columnas se almacenan físicamente en orden clave. Una clave de fila se considera un índice principal y permite el acceso a información basada en claves a través de una clave específica o un conjunto de claves. Puede usar algunas implementaciones para crear índices secundarios sobre columnas en una familia de columnas. Para realizar búsquedas simples utilizando el valor de una clave o un conjunto de claves, los almacenes de clave/valor están altamente optimizados. Los almacenes de datos en los almacenes de datos gráficos se dividen en dos categorías: nodos y bordes. Los nodos pueden representar cualquier entidad o borde pueden indicar la relación entre cualquier entidad o borde. Un lenguaje de consulta, como las bases de datos de gráficos, se puede utilizar para atravesar una red de relaciones con facilidad.

Los almacenes de datos de series temporales están diseñados para almacenar datos de telemetría de manera óptima. Es posible utilizar sensores IoT o contadores de aplicación/sistema. En algunos casos, el almacén de datos de objetos replica un blob en varios nodos de servidor. Se puede acceder a los archivos a través de una red utilizando protocolos de red estándar como el bloque de mensajes del servidor (SMB) cuando se utilizan recursos compartidos de archivos. Los índices externos sirven como índice secundario en el caso de los almacenes de datos. El software es capaz de almacenar grandes cantidades de datos y proporcionar acceso a ellos casi en tiempo real. Un índice se crea utilizando un método de indexación. Las búsquedas de texto libre pueden admitirse en algunos casos, ya que pueden ser multidimensionales.

La arquitectura de la nube está diseñada para ser nativa de la nube. Esta es la iteración más reciente en el desarrollo e implementación de software. El objetivo de este modelo es habilitar aplicaciones de alta capacidad de respuesta que se puedan implementar como modelo en la nube, local o híbrido.
Las organizaciones están adoptando cada vez más arquitecturas nativas de la nube para reducir el costo total del software y, al mismo tiempo, administrar mejor los procesos de desarrollo y entrega. Al utilizar arquitecturas nativas de la nube, puede crear aplicaciones que se pueden ampliar y reducir rápidamente. Además, son más sensibles al cambio que antes, lo que los convierte en una excelente opción para el dinámico entorno empresarial actual.
El objetivo de las arquitecturas nativas de la nube es utilizar microservicios y sistemas distribuidos. Una implementación de un microservicio es una implementación de un solo servidor o máquina virtual que es pequeña e independiente. Un sistema distribuido es una colección de microservicios que se distribuyen entre varios servidores.
Como parte de una arquitectura nativa de la nube, los microservicios son un componente crucial. Puede particionar sus aplicaciones en pequeñas piezas modulares que se pueden implementar de forma independiente y que se pueden actualizar y reemplazar rápidamente con esta función. Al utilizar este enfoque para el desarrollo de software, es sencillo para usted probar e implementar nuevas versiones de sus aplicaciones.
Las arquitecturas basadas en microservicios también se utilizan para crear arquitecturas nativas de la nube. Un servidor se encarga del manejo de los diversos microservicios. Como resultado de este enfoque, puede escalar su aplicación de varias maneras y aislarla del resto.
Una arquitectura basada en microservicios, por otro lado, se basa en un sistema distribuido. Esto significa que sus aplicaciones se distribuyen en todos los nodos dentro de su red. Puede escalar sus aplicaciones hacia arriba o hacia abajo sin afectar su rendimiento al hacerlo a través de este método.
Las empresas están adoptando cada vez más arquitecturas nativas de la nube en el mundo globalizado de hoy. Proporcionan una variedad de ventajas además de las siguientes.
El costo del software se ha reducido.
La capacidad de manejar pequeñas cantidades de estrés.
Para adaptarse al cambio.

Ventajas y desventajas de las bases de datos Nosql

La distinción principal entre las bases de datos NoSQL y las bases de datos relacionales es que los datos se almacenan en documentos. Por lo tanto, se clasifican como "no solo SQL" y, por lo tanto, se dividen en una variedad de modelos de datos en función de su flexibilidad. Las bases de datos de documentos, los almacenes de clave-valor, las bases de datos de columnas anchas y las bases de datos de gráficos se encuentran entre las bases de datos NoSQL.
MongoDB no requiere el uso de un sistema de administración de base de datos relacional o una estructura de base de datos relacional (RDBMS). Cuando se usa MongoDB junto con una base de datos relacional, es posible. Si, por ejemplo, está creando una visualización de datos sobre una colección de fuentes de datos dispares.
El modelo de datos de Cassandra está diseñado y optimizado para consultas de lectura de gran tamaño. Además, Cassandra no admite el modelado de datos transaccionales destinado a bases de datos relacionales (por ejemplo, transacciones normalizadas). Cassandra le permite consultar una tabla a la vez, en lugar de desnormalizar sus datos.
Las bases de datos NoSQL se pueden integrar con una base de datos relacional en algunos casos, a pesar de su falta de rigurosidad. Este método se basaría en la base de datos relacional para almacenar modelos de datos y esquemas de datos, así como bases de datos NoSQL. Como resultado, las consultas de datos tanto en NoSQL como en bases de datos relacionales serían más eficientes.

¿Cómo convierto Sql a Nosql?

Las bases de datos Nosql se utilizan a menudo cuando la escalabilidad es más importante que la coherencia de los datos. Para convertir una base de datos sql a una nosql, primero debe exportar los datos de la base de datos sql a un archivo. Luego, puede usar una herramienta de importación de base de datos nosql para importar los datos a la base de datos nosql.

Las bases de datos NoSQL se usan con frecuencia en una variedad de configuraciones, incluso si son solo una pieza de software o funcionan junto con bases de datos RDBMS y NoSQL. El esquema y la lógica de datos deben refactorizarse para migrar de SQL a NoSQL. El alojamiento debe realizarse en la tecnología propuesta y debe realizarse si es necesario para maximizar el rendimiento. Dado que las plataformas en la nube como AWS (Amazon Web Services) y Azure (Microsoft Azure) se basan en NoSQL, cambiar a esta plataforma es una mejor decisión. Una de las ventajas más significativas de usar bases de datos No SQL es la capacidad de recuperar datos en una variedad de formatos, incluido JSON. Debido a que es altamente portátil, es ideal tanto para aplicaciones web como móviles.

Sql y Nosql se pueden usar juntos en una base de datos híbrida

¿Se pueden usar sql y nosql juntos? No hay problema si se combinan en una base de datos híbrida .

¿Cómo transfiero datos de Rdbms a Mongodb?

Hay algunas formas de hacer esto, pero la más común es usar una herramienta como la utilidad mongoimport de MongoDB. Esta herramienta puede tomar datos de una variedad de fuentes y cargarlos en una base de datos MongoDB .

MongoDB es una base de datos NoSQL que funciona bien tanto en el almacenamiento de datos rápido como en el eficiente. Una base de datos NoSQL puede almacenar y administrar grandes volúmenes de datos no estructurados y semiestructurados. En este artículo, le mostraremos cómo mapear conceptos relacionales fundamentales entre una base de datos relacional y MongoDB. MongoDB, una base de datos NoSQL popular , es una opción ideal para grandes conjuntos de datos debido a su flexibilidad y capacidad para almacenar grandes colecciones de datos de manera efectiva. Hevo Data es un canal de datos sin código que proporciona una integración de datos completamente administrada desde MongoDB, más de 100 fuentes de datos (incluidas más de 40 fuentes de datos gratuitas) y una gran cantidad de fuentes de datos gratuitas y de pago. Cuando cargue datos directamente en un almacén de datos, cargará automáticamente esos datos en el destino que elija. Pasar de una base de datos relacional a una base de datos NoSQL es un proceso difícil, pero puede valer la pena si está buscando una solución flexible y escalable.

A pesar del hecho de que un sistema de gestión de bases de datos dificulta la transición de un modelo relacional predefinido a un modelo de datos de documentos rico y dinámico, la transición se puede hacer. Es posible migrar datos de una base de datos relacional a MongoDB. Sin embargo, los controladores y las herramientas de MongoDB facilitan mucho el proceso. En este artículo, le mostraremos cómo modelar relaciones y datos relacionales en MongoDB. Logramos esto utilizando los enfoques Vinculación de documentos e Incrustación de documentos. En este artículo, aprenderá sobre las bases de datos relacionales y MongoDB, así como también cómo diferenciarlas. Luego, repasó los pasos necesarios para migrar de una base de datos relacional a MongoDB. Para comprender el rendimiento de su negocio, es fundamental consolidar MongoDB y otras fuentes de datos en un almacén de datos en la nube u otra ubicación donde pueda realizar más análisis comerciales.

Las grandes diferencias entre Mongodb y Rdbms

De manera similar, existe una distinción entre MongoDB y un RDBMS en la forma en que se accede a los datos. El acceso a documentos es el método preferido de acceso a datos en MongoDB. El término documento se refiere a una colección de campos. El nombre de cada campo en un documento se puede utilizar para acceder a él. Puede consultar datos simplemente buscando el valor de un campo usando este método.
Una diferencia significativa entre MongoDB y RDBMS es la forma en que se actualizan los datos. La base de datos MongoDB siempre actualiza los datos con cambios en los documentos. Al cambiar los campos en un documento, se le aplican nuevos valores.

Migración de Rdbms a Nosql

El proceso de migración de RDBMS a NoSQL se ilustra en este artículo. Es necesario definir el esquema del documento si está migrando de un RDBMS a un sistema NoSQL. Examine las consultas más utilizadas de su aplicación existente para asegurarse de que funcionan correctamente. Acceda a una lista de grupos de datos de acceso frecuente.

¿Cuál es la diferencia entre RDBMS y NoSQL? El RDBMS emplea esquemas predefinidos y una estructura basada en tablas. Los datos se organizan en documentos enriquecidos en NoSQL y los documentos incrustados se reemplazan por uniones. Hay algunas diferencias importantes entre NoSQL y los DBMS existentes cuando se trata de términos. El panorama de los datos está cambiando drásticamente como resultado del avance de las tecnologías NoSQL como MongoDB. Al migrar de RDBMS a NoSQL, es fundamental tener en cuenta una serie de factores. Los métodos más eficientes son el ahorro de costes y la flexibilidad. Su migración será mucho más fluida si utiliza expertos en bases de datos de código abierto.

Por qué una base de datos estructurada es la mejor opción para la migración de datos

Al migrar a una nueva base de datos, la mejor opción es utilizar una base de datos estructurada. Debido a que las bases de datos relacionales pueden manejar grandes cantidades de datos, puede ser más difícil trabajar con ellas que con otros tipos de bases de datos. La migración de datos es el foco de las bases de datos estructuradas , por otro lado. Hacen que grandes conjuntos de datos sean más fáciles de administrar y tienen funciones que pueden ayudarlo a hacerlo de manera más efectiva.

Base de datos Nosql

Las bases de datos Nosql son bases de datos que no utilizan el modelo relacional tradicional. En su lugar, utilizan una variedad de modelos diferentes, como clave-valor, documento, columna y gráfico. Las bases de datos Nosql suelen ser más escalables y de mayor rendimiento que las bases de datos relacionales y, por lo tanto, se están volviendo cada vez más populares.

Base de datos Las bases de datos NoSQL almacenan datos en documentos en lugar de tablas del mismo tipo. Están diseñados para satisfacer las necesidades de las empresas modernas al ser flexibles, escalables y capaces de responder rápidamente a las cambiantes necesidades de gestión de datos. Las bases de datos NoSQL, como regla general, son bases de datos de documentos puros, almacenes de clave-valor, bases de datos de columnas anchas y bases de datos de gráficos. Para las 2000 empresas más grandes del mundo, ahora es una práctica común usar bases de datos NoSQL para impulsar aplicaciones de misión crítica. Estas cinco tendencias destacan cinco desafíos que las bases de datos relacionales no pueden manejar. El principal problema con las bases de datos relacionales es que no admiten bien el desarrollo ágil porque su modelo de datos fijos lo dificulta. El modelo de aplicación define el modelo de datos usando NoSQL.

En NoSQL, el modelado de datos no es estático. Las bases de datos orientadas a documentos utilizan JSON como su formato de facto para almacenar datos. Como resultado, los marcos ORM ya no necesitan estar libres de gastos generales mientras que las aplicaciones se simplifican. N1QL (pronunciado níquel), un poderoso lenguaje de consulta que puede extender SQL a JSON, fue lanzado por Couchbase Server 4.0. No solo admite declaraciones estándar SELECT / FROM / WHERE, sino que también puede admitir agregación (GROUP BY), clasificación (SORT BY), uniones (LEFT OUTER / INNER) y otras funciones. Existen numerosas ventajas operativas en una base de datos distribuida NoSQL, que está construida con una arquitectura escalable y no tiene un único punto de falla. Debido al creciente número de interacciones con los clientes a través de aplicaciones móviles y web, la disponibilidad es un problema.

La base de datos NoSQL es fácil de instalar, configurar y escalar. Fueron diseñados para proporcionar acceso a la gama completa de lenguaje escrito y hablado. Estos sistemas se pueden utilizar a pequeña o gran escala y son capaces de administrar y monitorear clústeres de diferentes tamaños. Los datos se replican entre los centros de datos en una base de datos NoSQL distribuida, lo que elimina la necesidad de un software separado. Los enrutadores de hardware permiten una conmutación por error inmediata basada en hardware, además de permitir que las aplicaciones respondan a cualquier falla de la base de datos sin esperar a que la base de datos descubra un problema. El uso de la tecnología de base de datos NoSQL es cada vez más popular para las aplicaciones web, móviles y de Internet de las cosas (IoT) actuales.

Debido a la capacidad de almacenar grandes cantidades de datos no estructurados, como datos de clientes o datos de productos, RavenDB es ideal para muchas aplicaciones empresariales. Además, es ideal para aplicaciones que requieren un procesamiento rápido y sencillo de grandes cantidades de datos. Además, RavenDB viene con una gran cantidad de características que lo convierten en una herramienta fantástica para la gestión de datos.
RavenDB es una fantástica base de datos de documentos NoSQL que ofrece todas las ventajas de una base de datos relacional en una única base de datos.

Bases de datos Nosql: los beneficios del gran volumen de datos, la baja latencia y los modelos de datos flexibles

Las aplicaciones que requieren grandes volúmenes de datos, baja latencia y la capacidad de modelar datos en una variedad de formas se benefician de las bases de datos NoSQL. Una base de datos NoSQL es aquella que se basa en una base de datos de documentos puros, un almacén de clave-valor, una base de datos de columna ancha o una base de datos de gráficos. Se puede acceder a los datos y administrarlos en estas bases de datos de varias maneras utilizando una variedad de modelos de datos. Una base de datos a gran escala como esta está diseñada específicamente para aplicaciones con un gran volumen de datos, baja latencia y un modelo de datos flexible.

Convertidor Sql a Nosql en línea

Hay muchas formas de convertir SQL a NoSQL, pero la más común es usar un convertidor en línea. Hay muchos sitios web que ofrecen este servicio, y suele ser un proceso sencillo. Todo lo que necesita hacer es cargar su archivo SQL y el convertidor hará el resto.

es un proyecto para automatizar la conversión de una base de datos de Microsoft SQL Server en una base de datos de Couchbase Server. Es fundamental tener en cuenta que moverse entre bases de datos es muy parecido a traducir entre idiomas antes de comenzar. El camino es uno que toma riesgo, esfuerzo y recompensas, y es uno que tiene múltiples opciones. Cuando usa Couchbase, se aplica estrictamente una tabla (de ahí el término base de datos "relacional"), pero no existe tal cosa como una colección. los ámbitos, ignore los esquemas y utilice los ámbitos predeterminados (más o menos equivalentes a dbo en MySQL) como argumentos para crear ámbitos. La utilidad SqlServerToCouchbase generará una colección para cada tabla que encuentre. Los nombres de las tablas en SQL Server pueden ser mucho más largos que en Couchbase Server.

La consulta N1QL no utiliza claves de documentos y puede beneficiarse de diferentes índices según el tipo de consulta. Sin embargo, debido a que esta es una conversión de nivel 5, debería ser suficiente para comenzar. Con la última versión de Couchbase Server, puede usar un indexador para recomendar índices N1QL para cualquier consulta que necesite. Los escaneos de tablas completas equivalentes (por ejemplo, índices primarios) no son compatibles con Couchbase Server de manera predeterminada. La utilidad SqlServerToCourier le permite recuperar todas las filas de cada tabla y escribirlas en documentos JSON para cada colección. Una versión beta de Couchbase Server 7 ya está disponible para descargar y probar. Con la utilidad de conversión, puede realizar una transformación Couchbase Server de su base de datos de SQL Server. Sin embargo, a partir de ahora, no se puede convertir ningún código de cliente. Este es un problema difícil de resolver, independientemente de la base de datos que esté migrando: SQL Server u otra base de datos.

Cómo unir dos documentos en Mongodb

Cuando se unen dos documentos en MongoDB, deben unirse de la misma manera. Al ingresar el campo que desea unir en el primer documento, puede ingresar el campo que desea unir en el segundo.
En el segundo documento, busque el campo al que desea unirse y navegue hasta él en el primer documento.
Cree la función $búsqueda(Agregación) y utilícela para unir varios campos a la vez.
Verá los datos en el campo de resultados si se unió a un campo.
La función $where se puede utilizar para filtrar datos.

Convertir base de datos relacional a Mongodb

Las bases de datos relacionales como MySQL, Oracle y Microsoft SQL Server son herramientas poderosas para almacenar y recuperar datos. Pero no son el único juego en la ciudad. MongoDB es una poderosa base de datos orientada a documentos que está ganando popularidad por su flexibilidad y escalabilidad.
Si está considerando convertir su base de datos relacional a MongoDB, hay algunas cosas que debe tener en cuenta. Primero, MongoDB usa un modelo de datos diferente al de las bases de datos relacionales. En MongoDB, los datos se representan como documentos similares a JSON, que se pueden anidar y tener varios tipos de datos. Esto le da mucha flexibilidad en la forma en que estructura sus datos.
En segundo lugar, MongoDB es una base de datos distribuida, lo que significa que se puede distribuir en varios servidores. Esto hace que sea más fácil escalar su base de datos a medida que crecen sus datos.
Finalmente, MongoDB tiene poderosas capacidades de consulta y agregación que le permiten hacer cosas como agrupar y resumir datos. Esto puede ser muy útil para el análisis de datos.
Si está pensando en convertir su base de datos relacional a MongoDB, estas son algunas cosas que debe tener en cuenta. MongoDB puede ser una herramienta poderosa para almacenar y recuperar datos, pero es importante comprender las diferencias entre MongoDB y las bases de datos relacionales.

Para mapear bases de datos entre MongoDB y bases de datos relacionales, MongoDB importa SQL en él. Las bases de datos NoSQL han ganado popularidad en los últimos años. MongoDB de código abierto, una base de datos NoSQL que almacena datos en forma de JSON, es un excelente ejemplo de una base de datos NoSQL orientada a documentos. Al leer este artículo, podrá comprender mejor el dominio RDBMS/SQL, sus funcionalidades, términos y asignaciones de lenguaje de consulta a las bases de datos MongoDB. En MongoDB, podemos crear documentos dinámicos que se pueden ejecutar. Cada documento de una colección puede tener diferentes esquemas. Un campo puede contener tipos int y de matriz al mismo tiempo, y una matriz se puede almacenar en la siguiente instancia.

Debido a que emplea un esquema dinámico, las bases de datos NosSQL tienen un factor de escalabilidad muy alto. Una base de datos relacional se puede dividir en dos partes, digamos usuario y contacto, con claves primarias id y contact_id, ambas ubicadas en las tablas de usuarios y contactos. Por lo general, MongoDB emplea el campo autogenerado_id como clave principal para identificar documentos. Demostraremos cómo usar Documentos vinculados y Documentos incrustados para diseñar tales relaciones. En este artículo, repasaremos los procesos involucrados en la creación y edición de colecciones (o tablas), inserción, lectura, actualización y eliminación de documentos (o filas). En MongoDB, no es necesario crear explícitamente la estructura de la colección (como ocurre en las estructuras de tablas a través de una consulta CREATE TABLE). Cuando se produce la primera inserción en la colección, la estructura del documento cambia automáticamente.

Cuando MongoDB actualiza los datos de la consulta, solo se actualiza un documento (y su texto correspondiente). El operador $or se usa para conectar OR lógico a los criterios del método de búsqueda. Como ejemplo, en orden descendente, usamos -1 como el valor del campo. La siguiente declaración, por ejemplo, daría como resultado que diez publicaciones se salten las primeras cinco. La eliminación de documentos es simple y es muy similar a SQL. Cada colección de MongoDB contiene un índice que se puede personalizar ingresando el campo_id. Usamos el método sureIndex para crear nuevos índices para los campos. Además, algunas herramientas en línea pueden ayudarlo a convertir consultas SQL en consultas MongoDB.