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Actualmente, compiten en el mercado dos tipos de bases de datos: se trata de la base de datos relacional (SQL) y la no relacional (NoSQL). El Structured Query Language es el lenguaje básico de requerimiento y está relacionado exclusivamente con la base de datos relacional. Se emplea otro lenguaje para la base de datos no relacional, como MongoDB. Es la base que vamos a analizar en esta guía. ¿Cómo funciona? ¿Ofrece más rendimiento que MySQL, la referente en lo que a base de datos relacional respecta? A continuación, vamos a contestar a tus preguntas.

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MongoDB : ¿Tiene más rendimiento esta base de datos relacional que MySQL?

Base de datos relacional y no relacional, ¿Cómo se diferencian?

La base de datos relacional es el modelo dominante que usan con preferencia los desarrolladores. Para entenderlo, solo tienes que considerar los datos como si fueran objetos que van relacionados entre ellos: un objeto puede mantener varios vínculos con otros, o una relación única con un objeto tercero. Asimismo, existen varios tipos de relaciones:

  • La relación uno a varios, nombrada 1-n,
  • La relación varios a varios, nombrada n-n,
  • La relación uno a uno, nombrada 1-1.

Se usa mayoritariamente la base de datos relacional en la gestión de e-comercios, y de forma general, para operaciones de transacciones.

La base de datos no relacional también establece vínculos entre objetos. En cambio, la capacidad analítica y de procesamiento resulta mucho más importante. Por eso, estas herramientas se usan en el ámbito del Big Data. Sin embargo, su funcionamiento es complejo, así que resulta necesario presentar los diferentes tipos de bases de datos NoSQL:

  • La base funciona basándose en el principio de clave / valor : un dato, la clave, se relaciona con otro dato, el valor.
  • La base en columna : la base de datos relacional SQL almacena los datos en forma de columnas. Lo mismo sucede con la base de datos no relacional, aunque la versión noSQL ofrece columnas cuyo número de líneas puede variar.
  • La base de documentos : a cuya categoría pertenece la base de datos MongoDB. Los objetos se muestran en formato XMl o JSON.
  • La base de grafos : es la que se usa para recuperación de relaciones complejas.

La base de datos no relacional se usa en el Big Data con fines analíticos, ya que permite el procesamiento de un ingente número de datos. Entonces, ¿qué ofrece MongoDB? ¿Qué funcionalidades propone? Vamos a verlo a continuación.

¿Qué especificaciones posee MongoDB?

MongoDB es una base de datos NoSQL Open Source desarrollada por 10gen en 2007. Como ya lo hemos visto, se orienta a documentos. En tan solo 10 años, MongoDB ha logrado atraer a numerosos usuarios, por lo que en este momento, esta base de datos NoSQL es la base más popular y utilizada, especialmente para las plataformas Node.Js. Descubre aquí sus especificaciones:

  • El lenguaje de programación de MongoDB : este base NoSQL está codificada en C++. Por otro lado, tal y como ya lo hemos mencionado anteriormente, gestiona datos formateados en Binary JSON, un formato inspirado en el JavaScript. Por lo cual, resulta fácil entender por qué esta base de datos se privilegia para el Node.Js.
  • Varios tipos de conexiones al servidor : el cliente Mongo Shell, MongoChef, RoboMongo o Mongoclient representan soluciones que se pueden considerar para el uso de MongoDB.
  • Contabilidad de MongoDB : la base de datos es compatible con Linux, Windows y Mac.

Usos de MongoDB

Ya lo hemos visto anteriormente: la base de datos no relacional como MongoDB se emplean mayoritariamente para procesar una importante cantidad de datos desestructurados. Por lo tanto, se privilegia MongoDB para un almacenamiento y una explotación rápida de varios documentos que no siguen un determinado mecanismo.

La ventaja de MongoDB reside en la posibilidad de distribuir un escalamiento horizontal en varios servidores, sin que se produzcan disfuncionamientos. Este aspecto es ideal para las páginas web de gran tamaño. Por otra parte, la posibilidad de distribución de los datos en varios servidores asegura una disponibilidad constante de la aplicación.

MongoDB o MySQL: ¿Cuál es la mejor base de datos relacional?

MySQL y MongoDB son bases de datos distintas de forma intrínseca, debido a su funcionamiento y su ámbito específico muy distinto. Sin embargo, es posible destacar algunas similitudes.

Similitudes entre MongoDB y MySQL

  • Colecciones : la mayor parte de las bases de datos memorizan los objetos en cuadros. Ello no se aplica a MySQL y tampoco a MongoDB, ya que ambos almacenan los datos dentro de sus colecciones
  • Formato BSON : lo usan estas dos bases de datos para sustituir las líneas y los campos en los documentos y las columnas de requerimiento.
  • Valor y nombre de campo : se trata de la composición común de los campos utilizados por MongoDB y MySQL.
  • Valor / claves : dicha combinación define un documento MongoDB, del mismo modo que un documento utilizado en MySQL, la base de datos relacional.

MongoDB y MySQ : sus diferencias

  • Funcionamiento de los documentos : en un cuadro MySQL, las líneas comparten la misma composición. Por otra parte, la cantidad de valores así como el tipo de datos siempre son los mismos. Asimismo, cuando se debe realizar una modificación en un cuadro MySQL, es necesario revisarlo por completo y reestructurarlo integralmente. No es así para los documentos MongoDB, ya que cada uno posee su estructura propia. Esto permite que se modifique y complete el cuadro de la base de datos no relacional cuando lo necesite el usuario. Asimismo, conviene destacar que la clave de una base no relacional puede encontrarse en varios documentos distintos, no siendo así para una base SQL.
  • Extracción de datos : el tratamiento de datos por MongoDB se realiza gracias a su lenguaje propio. Con sus “librerías”, la herramienta tiene la capacidad de comunicar con el cliente, ya que puede usar el lenguaje del mismo. Se trata de un aspecto que no se puede considerar con una base de datos relacional como MySQL.

MongoDB o MySQL: ¿Qué elegimos?

No hay buena o mala elección. En este sentido, MongoDb et MySQL son bases de datos muy distintas que no tienen el mismo objetivo. Con lo cual, pueden combinarse para ofrecer una solución perfectamente adecuada al usuario. En cambio, para un mismo uso, estas bases no pueden cotejarse, debido a demasiadas diferencias y un campo de aplicación distinto.

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