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ToroDB Stampede, toda la potencia de una base de datos NoSQL en un entorno relacional mucho más eficiente

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ToroDB Stampede, toda la potencia de una base de datos NoSQL en un entorno relacional mucho más eficiente

Poder realizar queries como si de una base de datos MongoDB se tratase pero hasta 100 veces más rápidas y con las ventajas de una base relacional. Esto es lo que propone el reciente lanzamiento de ToroDB Stampede. Simplificando el stack de ToroDB nos encontramos con una base de datos NewSQL, es decir, una base de datos que intenta proporcionar las funcionalidades y características de las bases de datos NoSQL, principalmente escalabilidad, sin renunciar al ACID de toda la vida de una base de datos relacional.

Viendo el ecosistema actual de base de datos, siempre nos ha llamado la atención la centena o miles de ellas que existen y sus diferentes protocolos. Lanzar una nueva base de datos es siempre complejo. Aquí está la primera aclaración sobre ToroDB, en lugar de implementar un nuevo protocolo y un sistema de queries propio, incompatible con el resto de sistema, la gente de ToroDB ha decidido implementar el mismo protocolo 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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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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MongoDB: la vida cambia, tus datos también. Eliminando elementos de un array y documentos completos

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MongoDB: la vida cambia, tus datos también. Eliminando elementos de un array y documentos completos

Continuamos con la actualización de datos en MongoDB. En el anterior artículo, expliqué como se podían actualizar subdocumentos y añadir elementos a un campo de tipo array. Con los arrays podemos usar un puñado de operadores interesantes como $push, $addToSet, $each o $slice.

Pero de nada sirve saber cómo se añaden elementos a un array, si no sabemos como eliminarlos. Y es lo que vamos a ver en este artículo.

Además, veremos como realizar la operación de modificación de datos que nos queda por conocer: la eliminación de documentos. Vamos a ello.

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MongoDB: la vida cambia, tus datos también. Actualiza subdocumentos y añade datos a un array

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MongoDB: la vida cambia, tus datos también. Actualiza subdocumentos y añade datos a un array

Como ya hemos comentado en anteriores artículos, MongoDB es una base de datos documental que almacena documentos JSON. Una de las peculiaridades de este tipo de documentos es que sus campos pueden contener arrays o subdocumentos. Incluso los campos pueden contener arrays de subdocumentos. Y es entonces cuándo las consultas se vuelven un poco más complicadas.

En el anterior artículo, pudimos ver que actualizar documentos en MongoDB es sencillo. Usando la sentencia update, podemos filtrar los datos qué queremos actualizar, y elegir qué campos queremos actualizar. Pero es algo más complicado si hablamos de arrays o subdocumentos. Hoy vamos a ver como podemos realizar alguna de estas operaciones.

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MongoDB: la vida cambia, tus datos también. Operaciones de actualización simples

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MongoDB: la vida cambia, tus datos también. Operaciones de actualización simples

En el anterior artículo sobre MongoDB estuvimos hablando sobre la inserción de datos. Es sin duda la operación más sencilla que se puede realizar ya que solo tenemos que tener en cuenta algunos detalles. Creamos nuestro documento JSON, y lo almacenamos en MongoDB. Es muy fácil.

Actualizar datos es algo más complejo. Primero porque hay que usar una consulta para filtrar los documentos y otra sentencia para actualizar los campos. Y segundo porque las actualizaciones de datos, pueden implicar que MongoDB tenga que mover documentos. Y eso afecta al rendimiento. Además la consultas pueden ser complicadas si tenemos que actualizar arrays o subdocumentos.

En este artículo vamos a tratar la modificación de datos sencillos. Para que el artículo no quede demasiado denso, la actualización de arrays y subdocumentos la trataremos en el siguiente artículo.

Manos a la obra.

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Gana premios cazando bugs en la nueva versión de MongoDB

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Gana premios cazando bugs en la nueva versión de MongoDB

Son muchas las compañías de sofware, que que lanzan concursos para que la comunidad les ayude a mejorar sus productos. En este caso han sido los chicos de MongoDB, que con motivo de la liberación de la primera release candidate de la versión 2.6.0, han organizado una cacería de bugs.

Si cazas un bug en la nueva versión puedes añadirlo al Jira del proyecto. Recuerda que son fallos encontrados en el core del servidor de MongoDB y no en los drivers u otros módulos. Dependiendo de la importancia y gravedad del fallo encontrado, puedes optar a interesantes premios.

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MongoDB: empezando por el principio. Insertando datos

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MongoDB: empezando por el principio. Insertando datos

En el pasado artículo, ya hicimos una introducción a MongoDB. En él vimos las características generales de esta base de datos NoSQL.

Cualquier base de datos que se precie, tiene que permitirnos realizar las típcias operaciones: inserciones, modificaciones, eliminaciones y consultas. MongoDB no es diferente, y aunque tiene algunas peculariades que iremos describiendo, permite realizar dichas operaciones. Eso sí, nos tenemos que olvidar de SQL.

En este artículo, voy a explicar como se pueden insertar datos. El resto de operaciones, las dejamos para futuros artículos.

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MongoDB: qué es, cómo funciona y cuándo podemos usarlo (o no)

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MongoDB: qué es, cómo funciona y cuándo podemos usarlo (o no)

Dentro de las bases de datos NoSQL, probablemente una de las más famosas sea MongoDB. Con un concepto muy diferente al de las bases de datos relacionales, se está convirtiendo en una interesante alternativa.

Pero cuándo uno se inicia en MongoDB se puede sentir perdido. No tenemos tablas, no tenemos registros y lo que es más importante, no tenemos SQL. Aun así, MongoDB es una seria candidata para almacenar los datos de nuestras aplicaciones.

A lo largo de una serie de artículos vamos a explicar como funciona esta base de datos NoSQL, qué podemos hacer con ella, y cómo podemos hacerlo. Empezamos.

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NoSQL: clasificación de las bases de datos según el teorema CAP

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NoSQL: clasificación de las bases de datos según el teorema CAP

En el anterior post hablábamos de los distintos tipos de bases de datos NoSQL. Como ya comentábamos, estas bases de datos son muy distintas de las bases de datos relacionales. Y además pueden ser muy distintas entre sí.

Aunque conocer el tipo de modelo de datos es importante, también hay que tener en cuenta otros factores. Las bases de datos NoSQL están pensadas para ser escalables y distribuidas. Y por ser distribuidas tendremos que tener en cuenta el teorema CAP.

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