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Bases de datos: MongoDB: encuentra tus datos con consultas simples.RoboMongo y MongoDB.NoSQL y Relaciones.MongoDB: creación y utilización de...

MongoDB: encuentra tus datos con consultas simples

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MongoDB: encuentra tus datos con consultas simples

A lo largo de varios artículos sobre MongoDB, hemos visto como insertar datos, modificarlos o como crear y gestionar índices. Pero todavía nos queda una de las partes más importantes: la consulta de datos.

Está claro que uno de los pilares en el uso de una base datos, es localizar la información. Las bases de datos relacionales de toda la vida, tienen un lenguaje propio para realizar consultas. Es el Structured Query Language, más conocido como SQL. Pero en MongoDB no tenemos la posibilidad de utilizar SQL. En este caso, y al igual que con los otros tipos de consultas, las búsquedas se realizarán con Javascript.

En este artículo, vamos a ver como podemos realizar consultas sencillas desde la shell de MongoDB.

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RoboMongo y MongoDB

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RoboMongo y MongoDB

Poco a poco las bases de datos NoSQL se van asentando en el mercado y cada día es más necesario trabajar con ellas de una forma más sencilla. Quizás la base de datos NoSQL que más se esta utilizando hoy en día es MongoDB. Su sintaxis es muy sencilla de entender sin embargo muchas veces uno echa en falta una buena herramienta gráfica que nos acerque al mundo de MySQL WorkBench o similares.

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NoSQL y Relaciones

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NoSQL y Relaciones

Poco a poco las bases de datos NoSQL tipo MongoDB se van haciendo un hueco en el mercado. Son bases de datos orientadas al concepto de documento. Un documento no es ni más ni menos que un conjunto de entidades de bases de datos agrupados como una “gran” entidad. Por ejemplo podríamos tener los conceptos de Persona, Historial Médico y Compra que en un diagrama entidad relación crearían las siguientes tres tablas independientes.

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MongoDB: creación y utilización de índices

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MongoDB: creación y utilización de índices

Una vez que hemos aprendido a insertar, modificar y eliminar datos en MongoDB, estamos casi preparados para empezar a realizar consultas. Y digo casi, porque todavía nos queda conocer una parte muy importante de MongoDB: los índices.

En las bases de datos relacionales, los índices son algo indispensable. Sería inconcebible consultar una tabla con millones de registros si no hemos configurado al menos un índice.

Con MongoDB pasa lo mismo. No podemos pensar en tener una colección con millones de documentos, sin tener índices sobre uno o varios campos. Las diferencia entre realizar una consulta sobre campo con índice, y realizarla sin él, puede ser abismal. Saber crear y configurar índices en nuestras colecciones, es algo vital.

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Bases de Datos y relaciones ternarias

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Bases de Datos y relaciones ternarias

Las tareas de modelado a nivel de bases de datos pertenecen a la cultura de conocimiento que todos los desarrolladores tenemos . Sin embargo mi experiencia me ha convencido con el paso del tiempo de que es una parte del conocimiento que trabajamos poco. Lo hemos estudiado en los módulos o en la carrera y suponemos que es un conocimiento totalmente adquirido . Lamentablemente esto no es siempre cierto . Vamos a poner un ejemplo muy sencillo usando las siguiente tablas Curso, Aula ,Alumno.

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Explicación gráfica de los Join en SQL y sus resultados

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Explicación gráfica de los Join en SQL y sus resultados

El manejo del lenguaje SQL es un conocimiento fundamental para todo programador moderno, ya que es la piedra angular sobre la que construiremos, sea cual sea el framework, el acceso y persistencia de nuestros datos (entre otras muchas cosas).

Y uno de los “misterios” que más cuesta en aprender es el funcionamiento de la sentencia JOIN, con sus calificadores situados antes y después del verbo.

Hoy quiero traer una de las cientos de imágenes que pululan en internet que muestran de forma gráfica el funcionamiento de todos los tipos de JOIN. Pero, además, lo voy a poner en práctica en una pequeñita base de datos para poder visualizar los resultados.

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Bases de datos en Xojo, todo lo que necesitas

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Bases de datos en Xojo, todo lo que necesitas

Actualmente son escasas, por no decir nulas, las aplicaciones que no utilizan o acceden a una base de datos para la persistencia de la información y su posterior recuperación y tratamiento. Y este es, precisamente, uno de los motivos en los que Xojo (y las aplicaciones desarrolladas con este entorno) pueden sacar pecho y pasearse con la cabeza bien alta.

Te preguntarás por qué, pues porque tal y como descargas el IDE encontrarás en su carpeta de plug-ins (librerías dinámicas, a fin de cuentas) cuatro archivos muy especiales; son los que proporcionan acceso nativo a los principales motores de bases de datos utilizados en la actualidad: MySQL Community Edition, Microsofft SQL Server, Oracle 8i (y posteriores) y PostgreSQL.

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La nueva versión 2.6 de MongoDB lista para usarse en producción

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La nueva versión 2.6 de MongoDB lista para usarse en producción

Os comentábamos en un artículo anterior que la versión 2.6 de MongoDB había pasado a ser release candidate, y que para la ocasión se había organizado una caza de bugs.

Pues bien, tras corregir los fallos detectados, MongoDB Inc acaba de presentar, la que según ellos, es la mayor release que han liberado nunca.

Semejante afirmación merece un buen puñado de novedades. Y es cierto que son muchas:

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MariaDB 10 sigue aportando mejoras al código legacy de MySQL, soporte NoSQL y más escalable

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MariaDB 10 sigue aportando mejoras al código legacy de MySQL, soporte NoSQL y más escalable

MariaDB, uno de los forks más conocidos de MySQL, ha anunciado la disponibilidad de la versión 10. Esta nueva release trae importantes mejoras tanto en rendimiento y velocidad como en escalabilidad frente al código legacy de MySQL, además añade soporte a tecnologías NoSQL.

Desde su lanzamiento en 2009, MariaDB ha construido una activa y vibrante comunidad de desarrolladores que les permite innovar sobre el proyecto original de MySQL. Entre los principales valedores del proyecto se encuentra la Wikipedia Foundation que ya anunció que muchas de sus bases de datos legacy pasarían a funcionar con MariaDB. También ha sido adoptado en el entorno de influyentes distribuciones Linux como Debian, Red Hat, Fedora o Suse.

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WebScaleSQL, el proyecto libre de Facebook, Twitter, Google y Linkedin para hacer MySQL más escalable

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WebScaleSQL, el proyecto libre de Facebook, Twitter, Google y Linkedin para hacer MySQL más escalable

WebScaleSQL es el proyecto Open Source iniciado por ingenieros de Facebook, Google, LinkedIn y Twitter, abierto a aportaciones del resto de la comunidad. Presentado esta semana, sobre un branch de la release MySQL 5.6 community, el objetivo es mejorar con el conocimiento adquirido por estas compañía y llevar este sistema de bases de datos a un alto grado de eficiencia que soporte las exigencias a gran escala que requieren.

Facebook con más de mil millones de usuarios, es quizás uno de los mayores despliegues sobre bases de datos MySQL, por tanto uno de los principales interesados en empujar el desarrollo de MySQL, al igual que Twitter. Por eso, a pesar que cierta parte de la comunidad ha optado por hacer un fork como MariaDB o Drizzle, Facebook y el resto de compañías del proyecto WebScaleSQL apuestan por crear un branch que camine junto al proyecto inicial y nutra a la comunidad actual de MySQL.

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