Los pros y los contras de usar un campo ID en una base de datos NoSQL

Las bases de datos Nosql se utilizan a menudo por su escalabilidad y flexibilidad. Sin embargo, cuando se trata de usar un campo id, existe cierto debate sobre si las bases de datos nosql deben usar uno o no. Por un lado, algunos argumentan que un campo de identificación es innecesario en una base de datos nosql. Esto se debe a que las bases de datos nosql a menudo están diseñadas para ser escalables, y un campo de identificación puede agregar una complejidad innecesaria. Además, las bases de datos nosql suelen ser más flexibles que las bases de datos relacionales, y esta flexibilidad puede verse obstaculizada por el uso de un campo id. Por otro lado, otros argumentan que un campo de identificación es esencial en una base de datos nosql. Esto se debe a que un campo de identificación puede ayudar a garantizar la integridad de los datos y puede usarse para realizar un seguimiento de los cambios. Además, se puede usar un campo de identificación para mejorar el rendimiento, ya que puede ayudar a indexar datos. En última instancia, la decisión de utilizar o no un campo id en una base de datos nosql es un tema de debate. Hay ventajas y desventajas en el uso de un campo de identificación, y la decisión de usar o no uno debe basarse en las necesidades específicas de la base de datos.

Cada documento en una colección MongoDB debe tener un campo _id único que se usa como clave principal. La inserción de documentos sin el campo _id hace que el controlador MongoDB genere un ObjectID automáticamente.

Todos los documentos de MongoDB deben tener un campo *id completo. Cuando a un documento no se le ha asignado un valor _id, MongoDB generará uno automáticamente.

No sé por qué los identificadores de MongoDB no están expuestos al mundo exterior de la misma manera que esos. Siempre es mejor validar su entrada y no dejar que nadie sin autorización acceda a su base de datos sin la seguridad adecuada.

¿Por qué Nosql no es bueno para las transacciones?

Una de las críticas más comunes a las bases de datos NoSQL es la falta de compatibilidad con ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad) para múltiples transacciones de documentos. Debido a que el esquema debe diseñarse para admitir la atomicidad de un solo registro, es aceptable para muchas aplicaciones.

A pesar de que las soluciones NoSQL tienen menos semántica transaccional que las bases de datos relacionales, aún brindan operaciones atómicas para ciertas funciones. Si se siente cómodo con Node.js o Ruby/Rack, Heroku.com es un excelente lugar para comenzar con una pequeña maqueta. Debido a que esta es una característica nueva, aún no la he implementado. Las propiedades ACID de una transacción son necesarias para que la base de datos realice operaciones de usuario. Debido a que la mayoría de las herramientas NoSQL simplifican los criterios de coherencia utilizados por las operaciones, facilitan el escalado. Es fundamental utilizar bases de datos SQL/ACID en memoria, orientadas a columnas y distribuidas, como VoltDB, para este fin. Es posible hacerlo utilizando 'Transacciones optimistas', pero le advierto que comprenda las garantías de atomicidad de la implementación de la base de datos (por ejemplo, qué tipo de operaciones son atómicas y cuáles no).

Escuché que ha habido algunas discusiones en línea sobre las transacciones de HBase. ¿Que es todo esto? De acuerdo con NoSQL, normalmente se utilizan almacenes de datos de clave/valor: puede implementar esto en su RDBMS preferido y mantener las cosas buenas como propiedades de transacción, compatibilidad con ACID, compatibilidad con DBA, etc., al mismo tiempo que reconoce los beneficios del rendimiento y la flexibilidad de NoSQL. . Si admite transacciones de comparación y contraste, las soluciones NoSQL se pueden combinar con transacciones optimistas.

A grandes rasgos, las bases de datos NoSQL destacan por su rendimiento, escalabilidad, disponibilidad de datos y gestión. El término bases de datos "nosql" no se refiere únicamente a las bases de datos SQL. Estos productos están disponibles en una variedad de estilos, cada uno de los cuales está diseñado para satisfacer las necesidades de un cliente específico. Las bases de datos de documentos, por ejemplo, pueden almacenar una gran cantidad de datos de texto. Se adaptan mejor al rendimiento y la escalabilidad que las bases de datos tradicionales porque no requieren el mismo nivel de coherencia y redundancia de datos que las bases de datos tradicionales. Una base de datos de clave-valor se puede utilizar para almacenar una gran cantidad de datos en un período de tiempo reducido sin tener que sincronizar entre varios servidores. Además, debido a su alto nivel de acceso a los datos, proporcionan un excelente rendimiento y escalabilidad. Debido a que son tan grandes, las bases de datos de columnas anchas son ideales para almacenar datos que deben buscarse rápidamente. Debido a que pueden manejar grandes volúmenes de datos, ofrecen un excelente rendimiento y escalabilidad. Las bases de datos de gráficos son un nuevo campo NoSQL que utiliza un formato de gráfico para almacenar datos. Las bases de datos NoSQL, en general, ofrecen una serie de ventajas sobre las bases de datos relacionales tradicionales. Son más rápidos, más escalables y más disponibles que otros tipos de plataformas de procesamiento de consultas, lo que los convierte en una mejor opción para consultas complejas.

¿Nosql necesita un esquema?

¿NoSQL incluye esquema? Los esquemas de base de datos para bases de datos NoSQL no son tan rígidos como los de las bases de datos relacionales. Cada uno de los cuatro tipos principales de bases de datos NoSQL almacena datos de una manera diferente.

¿Las bases de datos NoSQL necesitan esquemas? Esta nueva disciplina en las bases de datos NoSQL está causando revuelo. NoSQL ha llenado principalmente un vacío en SQL que SQL no ha podido llenar. Debido a que NoSQL puede almacenar datos en una variedad de modelos de datos, no es necesario un esquema. Es fundamental encontrar un equilibrio entre el código que puede manejar múltiples tareas y uno que sea lo suficientemente flexible para manejarlas todas. Las claves principales son los datos que consultará la base de datos y deben diseñarse antes de que la base de datos pueda consultarlos. Podría incluir descripciones de entidades comerciales, especificaciones de requisitos de usuario y patrones de consulta.

El siguiente paso le permitirá comprender mejor la implementación de las claves principales de cada base de datos NoSQL. Si se deja a NoSQL a su suerte, a menudo puede resultar en anarquía, lo que resulta en la formación de un esquema. Es posible utilizar el esquema como marco. No es necesario diseñar los índices porque, al igual que en los pasos anteriores, el precio está determinado por el número que seleccione.

La creciente popularidad de las bases de datos NoSQL tiene una variedad de razones. Se consideran estructuras de almacenamiento sin esquema, lo que permite una mayor flexibilidad. Además, estas bases de datos suelen realizar funciones de indexación y recuperación muy rápidamente, lo que las hace ideales para el análisis de datos.

Los pros y los contras de usar esquemas en bases de datos Nosql

Los esquemas se usan en bases de datos NoSQL por una variedad de razones, aunque tienen algunos inconvenientes. los esquemas pueden ser beneficiosos al diseñar bases de datos y aplicar su estructura al usuario. los esquemas, por otro lado, se pueden usar para impedir la entrada y manipulación de datos. los esquemas no son necesarios para la mayoría de las bases de datos NoSQL, pero pueden ser beneficiosos para tipos de datos específicos.

¿Cuál no se aplica a Nosql?

Las bases de datos Nosql se utilizan a menudo cuando la escalabilidad es más importante que la coherencia de los datos.
Pueden manejar grandes cantidades de datos y suelen ser más rápidas que las bases de datos relacionales.
Las bases de datos Nosql no están sujetas a las reglas de las bases de datos relacionales y, por lo tanto, pueden ser más flexibles.
Sin embargo, esta flexibilidad también puede hacer que las bases de datos nosql sean más difíciles de consultar.

SQL se utiliza con frecuencia en la gestión de datos estructurados. Tiene una base sólida en la teoría de bases de datos relacionales, lo que la hace ideal para el análisis y la generación de informes de datos.
Es muy adecuado para administrar datos no estructurados en un sistema NoSQL. La desnormalización es un estándar de desnormalización del sistema NoSQL que es "adoptado por la comunidad" por la comunidad.
Los sistemas NoSQL son mejores que los sistemas SQL por varias razones. Son más rápidos y fáciles de escalar, menos propensos a la corrupción de datos y tienen una mayor flexibilidad en la forma en que se puede acceder a los datos.
Las tecnologías SQL y NoSQL son complementarias en muchos sentidos. Cada persona es única en el sentido de que tiene distintas fortalezas y debilidades. En última instancia, se deben considerar las necesidades de la aplicación al decidir la mejor solución.

Ventajas de Nosql

Las bases de datos NoSQL tienen muchas ventajas sobre las bases de datos relacionales tradicionales. Son más escalables, se pueden distribuir más fácilmente y, en general, tienen un mayor rendimiento. También suelen ser más flexibles en términos de esquema de datos, lo que facilita el trabajo con muchas aplicaciones.

Las bases de datos relacionales tradicionales fueron diseñadas para un propósito específico, mientras que las bases de datos NoSQL están diseñadas por conveniencia. Las bases de datos NoSQL suelen ser más grandes y más estables que las bases de datos relacionales. La flexibilidad y la facilidad de uso de sus modelos de datos los hacen ideales para entornos de computación en la nube, donde el desarrollo en comparación con el modelo relacional puede ser más rápido. Cuando se almacena o recupera un conjunto de datos, se requiere menos tiempo para que ocurran las transformaciones. Casi cualquier tipo de datos ahora se puede almacenar y recuperar fácilmente. Los desarrolladores suelen controlar el esquema de muchas bases de datos NoSQL. Como resultado, la base de datos es más fácil de adaptar a nuevos tipos de datos.

Los datos en las bases de datos NoSQL se almacenan en formatos nativos, lo que significa que los desarrolladores no necesitan convertirlos a formatos almacenables. Una gran cantidad de bases de datos NoSQL se desarrollan en estrecha colaboración con una gran cantidad de desarrolladores. El uso de clústeres de computadoras en la implementación de una base de datos permite que la base de datos se expanda y se contraiga automáticamente.

Las empresas que requieren agilidad, rendimiento y escalabilidad están adoptando cada vez más las bases de datos NoSQL. MongoDB, una base de datos NoSQL, puede almacenar grandes conjuntos de datos y proporcionar análisis exploratorios y predictivos en tiempo real, los cuales son características excelentes.

Nosql significa

¿Cuál es el alcance de una base de datos NoSQL? En lugar de columnas y filas en una base de datos relacional, la información de las bases de datos NoSQL se almacena en documentos JSON. NoSQL solo se puede definir como "no solo SQL", sino también "sin SQL en absoluto".

Los datos se almacenan en bases de datos NoSQL en lugar de bases de datos relacionales tradicionales porque son más fáciles de leer. Los tipos de documentos, los tipos de clave-valor, los tipos de columna ancha y los gráficos son los más comunes. Debido a la rápida caída de los costos de almacenamiento, las bases de datos NoSQL han ganado popularidad en los últimos años. Los desarrolladores pueden usarlos para almacenar grandes cantidades de datos no estructurados y tener una gran flexibilidad con ellos. Las bases de datos de documentos, las bases de datos de valores clave, los almacenes de columnas anchas y las bases de datos de gráficos son solo algunas de las funciones disponibles en las bases de datos NoSQL. Se puede completar una consulta de alta velocidad sin necesidad de uniones. Se puede utilizar una amplia gama de casos de uso, desde muy críticos (como datos financieros) hasta más alegres (como mantener las lecturas de IoT de una caja de arena inteligente para gatos).

En este tutorial, veremos los pros y los contras de las bases de datos NoSQL. Además, veremos algunos de los conceptos erróneos más comunes de NoSQL. Según los científicos de datos de DB-Engines, MongoDB es la base de datos no relacional más popular del mundo. En este tutorial, le mostraremos cómo consultar una base de datos MongoDB sin una computadora. Un clúster es una ubicación donde se almacenan las bases de datos de MongoDB. Una vez que se haya configurado Atlas, puede comenzar a almacenar datos. Si lo prefiere, puede usar Atlas Data Explorer, MongoDB Shell o MongoDB Compass para crear su propia base de datos, o puede usar su lenguaje de programación favorito.

Este escenario lo verá importar los datos de muestra de Atlas. Las bases de datos NoSQL tienen una serie de ventajas además de modelos de datos flexibles, escalado horizontal, consultas ultrarrápidas y facilidad de uso. El Explorador de datos se puede utilizar para insertar nuevos documentos, editar documentos existentes y eliminarlos. Con un marco de agregación, puede realizar una amplia gama de análisis de datos. Graficar datos en Atlas y Atlas Data Lake es una de las formas más sencillas de verlos.

El rendimiento de DynamoDB también es alto en aplicaciones que requieren un acceso rápido a los datos, como aquellas que requieren un rendimiento muy alto. Hay hasta 10 millones de artículos por grupo y hasta 1 millón de artículos por mesa en este juego. DynamoDB tiene la capacidad de almacenar datos a largo plazo sin temor a corrupción o pérdida. Cloud Bigtable, un servicio de base de datos NoSQL de alto rendimiento, está completamente administrado y se puede acceder a él con un tiempo de actividad del 99 %. Se puede acceder a los datos de manera rápida y confiable en grandes cargas de trabajo analíticas y operativas. Bigtable se utiliza en una variedad de cargas de trabajo y se puede acceder a través de la Consola de administración de AWS, la CLI de AWS o NoSQL WorkBench . Además, Bigtable puede almacenar datos durante largos períodos de tiempo sin preocuparse por la corrupción o pérdida de datos.

Los beneficios de las bases de datos Nosql

Debido a que las bases de datos NoSQL almacenan datos en estructuras de datos más simples y menos complejas, se están volviendo más populares en comparación con las bases de datos SQL, que utilizan estructuras de datos más complejas. Además, las bases de datos NoSQL permiten a los desarrolladores cambiar directamente la estructura de los datos.

¿Qué es la base de datos Nosql?

Una base de datos NoSQL es una base de datos no relacional que no utiliza la estructura tradicional de base de datos relacional basada en tablas. Las bases de datos NoSQL se utilizan a menudo para el almacenamiento de datos a gran escala y están diseñadas para ser escalables y fáciles de usar.

NoSQL no solo aborda SQL, sino que también aborda otros aspectos del sistema. Los sistemas de bases de datos basados ​​en algoritmos conocidos como NoSQL se dividen en cuatro tipos. Hay una diferencia significativa en los tipos de modelos de datos utilizados por los tipos NoSQL . Las bases de datos NoSQL no existen y esta es una característica común de NoSQL. La estructura de datos, el agrupamiento de datos, la replicación y la consistencia son todos necesarios para obtener resultados consistentes. Es ideal para administrar la persistencia de la sesión y el almacenamiento en caché en aplicaciones web que utilizan bases de datos clave-valor. Al mirar datos por columnas, las columnas grandes son ideales para almacenes de columnas grandes.

La API, el modelo de datos, los requisitos del esquema, la escalabilidad y la integridad de los datos son los cinco factores más importantes para determinar cuál es mejor, NoSQL o SQL. La plataforma de base de datos NoSQL permite la generación de datos de forma libre o sin esquema. Debido a la mayor flexibilidad de este enfoque, los programadores pueden acortar el tiempo necesario para completar un proyecto. Las bases de datos NoSQL y SQL utilizan diferentes enfoques para garantizar la integridad de los datos cuando los usuarios y las aplicaciones los crean, los leen, los actualizan y los eliminan. Cuando se ejecuta en un estado de base de datos consistente, es posible completar transacciones que son consistentes tanto en su calidad como en su efecto. Algunas bases de datos anteriores al sistema de gestión relacional (RDBMS) se conocían como bases de datos NoSQL. Las aplicaciones web y en la nube se conocen más comúnmente como bases de datos a gran escala, creadas a principios de la década de 2000 para admitir la agrupación de bases de datos a gran escala.

Como resultado, las bases de datos NoSQL son más adaptables y flexibles para satisfacer las necesidades de las empresas modernas. DynamoDB no es una excepción. Debido a que este sistema está diseñado teniendo en cuenta la escalabilidad, se puede ampliar para admitir usuarios adicionales mientras se mantiene estable en el rendimiento. Además, debido a su facilidad de uso, puede comenzar de inmediato.
Si necesita una base de datos con la capacidad de manejar grandes cantidades de datos, DynamoDB es la indicada para usted.

Bases de datos Nosql: una buena opción para aplicaciones con grandes volúmenes de datos

MongoDB, DynamoDB, Cassandra, Redis y HBase se encuentran entre las bases de datos NoSQL más populares . Las aplicaciones web, los sitios de comercio electrónico, las aplicaciones móviles y los grandes datos pueden almacenar datos usándolos. Para aplicaciones con grandes volúmenes de datos, baja latencia y modelos de datos flexibles, las bases de datos NoSQL son una excelente opción. Están optimizados para aplicaciones que requieren grandes volúmenes de datos, baja latencia y modelos de datos flexibles, y se pueden habilitar relajando algunas restricciones de coherencia de datos en otras bases de datos.

Base de datos Nosql vs Sql

Las bases de datos SQL son escalables verticalmente, mientras que las bases de datos NoSQL son escalables horizontalmente. Una base de datos basada en tablas es SQL, mientras que una base de datos NoSQL es un documento, clave-valor, gráfico o base de datos de almacenamiento de columnas grandes. Las bases de datos SQL superan a las bases de datos NoSQL en transacciones de varias filas, mientras que las bases de datos NoSQL superan a las bases de datos SQL en términos de datos no estructurados, como documentos o JSON.

El final de la década de 2000 fue un punto de inflexión en el desarrollo de las bases de datos NoSQL porque se centraron en escalar, obtener resultados de consulta rápidos y facilitar la programación. Una base de datos NoSQL puede escalar horizontalmente, tiene modelos de datos fáciles de usar y es lo suficientemente flexible para que los desarrolladores creen soluciones. Las bases de datos SQL (lenguaje de consulta estructurado) con esquemas rígidos, complejos y tabulares, así como un escalado vertical costoso, son bases de datos relacionales comunes a las que se accede a través de SQL. En MongoDB 4.0, se agregó la compatibilidad con transacciones ACID de documentos múltiples y MongoDB 4.2 amplió las transacciones ACID de documentos múltiples para abarcar múltiples clústeres de MongoDB . La siguiente tabla presenta los modelos de datos en su totalidad. Los datos en las bases de datos NoSQL generalmente se optimizan para la consulta en lugar de la reducción de la duplicación de datos. La compresión también está disponible en algunos modelos No.

No. Bases de datos SQL para reducir el espacio de almacenamiento. Las bases de datos de gráficos son excelentes para estudiar las relaciones, pero es posible que no proporcionen la misma información para el uso diario. En el documento técnico Dónde usar MongoDB, aprenderá a usar MongoDB en su contexto. La forma más sencilla de comenzar es con MongoDB Atlas, que es una de las bases de datos NoSQL más populares. Puede aprender MongoDB en línea en MongoDB University de forma gratuita, que lo guiará a través del proceso paso a paso.

A pesar de que las bases de datos NoSQL tienen numerosas características excelentes, no pueden ser perfectas. Uno de los problemas con estas bases de datos es que no siempre son consistentes, lo que significa que los datos almacenados en ellas pueden diferir de los datos que se buscan de ellas. La base de datos tendrá que filtrar todos los datos para encontrar la información que se requiere, lo que puede causar problemas de velocidad de consulta.
Las bases de datos NoSQL se pueden usar para resolver problemas específicos para ciertas aplicaciones, pero no siempre funcionan bien para todas las aplicaciones. A pesar de su facilidad de desarrollo y mantenimiento, MySQL sigue siendo la opción más popular para la mayoría de las aplicaciones.

Los pros y los contras de las bases de datos Sql Vs Nosql

Las bases de datos SQL son más estables y hacen que los datos sean más seguros. Son más apropiados para transacciones pesadas y complejas, además de ser más eficientes. A pesar de esto, las bases de datos NoSQL tienen numerosas ventajas, como la flexibilidad de los modelos de datos, la capacidad de escalar horizontalmente, la capacidad de consultar increíblemente rápido y la facilidad de uso.

Bases de datos Nosql

Las bases de datos NoSQL son bases de datos que no utilizan el modelo de base de datos relacional tradicional . En su lugar, utilizan una variedad de modelos diferentes, que incluyen clave-valor, documento, columna y gráfico. Las bases de datos NoSQL son a menudo más escalables y de mayor rendimiento que las bases de datos relacionales y suelen ser más adecuadas para aplicaciones de big data.

Las bases de datos de documentos, en lugar de las bases de datos relacionales, contienen datos. La naturaleza flexible, escalable y adaptable de estas soluciones les permite satisfacer las necesidades de empresas de todos los tamaños. Una base de datos NoSQL se puede usar para almacenar grandes cantidades de datos en una variedad de formatos, incluidas bases de datos de gráficos y bases de datos de documentos puros. Las organizaciones Global 2000 están adoptando rápidamente las bases de datos NoSQL para potenciar las aplicaciones de misión crítica. Una de las razones de esto es que hay cinco tendencias principales que son demasiado difíciles de manejar para la mayoría de las bases de datos relacionales. Los tipos de bases de datos, como relacionales y web, son con frecuencia una fuente importante de controversia porque no admiten muy bien el desarrollo ágil debido a sus estructuras de datos fijas. El modelo de aplicación define un modelo de datos NoSQL.

Una base de datos NoSQL no especifica cómo se deben modelar los datos. En una base de datos orientada a documentos, JSON es el formato más utilizado para almacenar datos. Reduce la necesidad de utilizar marcos ORM y hace que el desarrollo de aplicaciones sea más rápido y sencillo. N1QL (pronunciado níquel) se introdujo en Couchbase Server 4.0 como un lenguaje de consulta de SQL a JSON. No solo admite declaraciones estándar SELECT / FROM / WHERE, sino que también puede admitir agregación (GROUP BY), clasificación (SORT BY), uniones (LEFT OUTER / INNER) y otros tipos de declaraciones. Una base de datos distribuida NoSQL tiene el potencial de brindar beneficios operativos convincentes porque está diseñada con una arquitectura escalable y no requiere ningún punto de falla. A medida que más clientes interactúan con las empresas en línea, se vuelve cada vez más difícil mantener la disponibilidad tanto en la web como en las plataformas móviles.

La mayoría de las bases de datos NoSQL son fáciles de instalar, configurar y escalar. Fueron diseñados con el objetivo de distribuir una amplia gama de instrucciones escritas y habladas. Pueden operar a gran o pequeña escala, y pueden administrar y monitorear clústeres de todos los tamaños. Una base de datos NoSQL, que se puede distribuir o replicar desde varias ubicaciones, no requiere ningún software independiente para funcionar. Además, permite la conmutación por error inmediata de la aplicación a través de enrutadores de hardware; las aplicaciones no necesitan esperar a que la base de datos encuentre un problema y realice su propia recuperación. A medida que las aplicaciones web, móviles y de Internet de las cosas (IoT) crecen en popularidad, las bases de datos NoSQL se vuelven cada vez más importantes.

¿Qué es un ejemplo de un Nosql?

Las bases de datos NoSQL basadas en columnas incluyen Cassandra, HBase e Hypertable.

Cómo Nosql está impulsando las grandes empresas

Existe una creciente demanda de NoSQL como una poderosa tecnología de almacenamiento de datos. Ryanair, Marriott y Gannett son solo algunas de las principales empresas que utilizan NoSQL. Debido a la capacidad de NoSQL para manejar grandes cantidades de datos en un corto período de tiempo, es especialmente útil para aplicaciones móviles y sistemas de reserva.

mongo db

MongoDB es un poderoso sistema de base de datos orientado a documentos. Tiene una función de búsqueda basada en índices que hace que la recuperación de datos sea rápida y fácil. MongoDB también ofrece una función de escalabilidad, lo que le permite manejar datos a gran escala.

En un lado del mundo back-end, está MongoDB, mientras que en el otro está la base de datos SQL. Este último puede manejar datos no estructurados, mientras que el primero puede manejar datos estructurados. Existen numerosas ventajas y desventajas para cada uno, y se pueden utilizar en una variedad de aplicaciones. En este artículo, repasaremos en detalle qué es MongoDB y en qué se diferencia de las bases de datos SQL. Hasta la década de 2000, las bases de datos SQL eran el estándar de facto en consultas y análisis. El auge de Internet y la web 2.0 resultó en una gran cantidad de datos no estructurados. Este tipo de datos no se pudo asignar correctamente a esquemas de tipo tabla.

Las bases de datos NoSQL se hicieron populares durante este tiempo. La consistencia, la disponibilidad y la partición son los tres componentes principales de MongoDB que se basan en el teorema CAP. A diferencia de las bases de datos SQL, que incluyen propiedades ACID, el teorema CAP se aplica a MongoDB. Utiliza hardware básico para ejecutarse en un clúster y replica datos entre nodos para una alta disponibilidad y confiabilidad. A pesar de que muchos de los datos generados por las aplicaciones de Internet y los dispositivos IoT no se pueden almacenar en una base de datos tradicional, sí generan datos no estructurados. La consulta de documentos es compatible con MongoDB, pero está subdesarrollada y limitada. Si MongoDB no es suficiente para el análisis, podemos usar una base de datos relacional en lugar de MongoDB para cargar los datos y ejecutar allí las consultas familiares.

Tableau, Cognos y otras herramientas populares de inteligencia comercial son ejemplos de herramientas populares de inteligencia comercial que utilizan el conector BI de MongoDB. Un almacén de datos es una excelente opción, pero también puede ser costoso y de alcance limitado. Además, pueden hacer que sus datos se conviertan a un esquema relacional al obligarlo a usar bases de datos NoSQL. El conector MongoDB es una buena opción si desea conectar su herramienta de BI existente a MongoDB. Varias fuentes de datos heterogéneas dificultan la conexión de datos de varias fuentes. También puede crear una aplicación de Python que se conecte a MongoDB, recopile datos y realice análisis. Cuando ejecutamos PyMongo en MongoDB, podemos recuperar datos de la base de datos y volver a escribirlos en MongoDB. Puede ser mejor que un almacén de datos, pero el análisis exploratorio funcionaría bien y las aplicaciones comerciales pueden no ser el mejor lugar para comenzar.

Mongodb: la mejor base de datos para datos no estructurados

La naturaleza declarativa de esta base de datos NoSQL la hace adecuada para almacenar datos similares a JSON. El modelo de datos de MongoDB admite el almacenamiento de datos no estructurados, así como la indexación completa, así como API ricas e intuitivas para la replicación e indexación de datos. MongoDB, a diferencia de los servidores SQL, es más rápido y elástico. MongoDB no admite transacciones JOIN o globales, a diferencia del servidor SQL. Los servidores MS SQL generalmente solo manejan una pequeña cantidad de datos, mientras que MongoDB maneja volúmenes mucho más grandes. MongoDB usa JSON para guardar datos no estructurados.