Este documento presenta una introducción al uso de MongoDB, una base de datos NoSQL. Explica las ventajas de MongoDB sobre las bases de datos SQL tradicionales, como su capacidad para almacenar datos en formato JSON de manera nativa sin necesidad de procesos intermedios. También cubre conceptos clave como documentos, documentos embebidos, enlaces y agregaciones, y proporciona ejemplos prácticos de operaciones CRUD en MongoDB.

1. @sgcampus
@sgcampus
Arturo Ivan Govea Flores
El poder de las NoSQL con MongoDB

2. Objetivos de la Plática
Objetivo: Mostrar una “Big Picture” sobre las ventajas de utilizar MongoDB con detalles finos y
ejemplos prácticos

3. Arturo Govea
Telematics Engineer
-Chief Architect at modelonow.com by Sngular
-Platform “BTL | MOBILE & ANALYTICS” (start-up mintelligence.mx) a logistic
system for retail companies.
Table tennis/Play guitar
https://www.linkedin.com/in/agoveaarch

4. NoSQL(Not Only Sql) vs SQL
● Las aplicaciones actuales crecen velozmente para adaptarse a las nuevas
maneras de consumo
● Esto implica romper paradigmas y ver de diferente perspectiva todo lo que
nos enseñaron… al menos en la creación de software
● El modelo relacional está desde 1970 y SQL desde 1984
“Hay que aprender a
desaprender”

5. Si sabes que guardas sabes que construyes
¿Que tipo de información se almacena?
¿MB,GB...TB?
¿Se escribe más que leer?
¿Se calculan Montos?
¿Solo catálogos?
¿Necesitamos Agregaciones exacta?
¿Se almacenan puntos geolocalizados?

6. El movimiento NoSQL… ¿Cúal es el Mejor?

7. Tipos de NoSql

8. POO … ¿Que es un Objeto?
● Un objeto es la abstracción de un ente del mundo real al mundo virtual,
generalmente de todo lo que hacemos
-Consumidor
-Producto
-nombre
-edad
-correo
-celular
-Nombre
-monto
-SKU
-presentación

9. Objeto -> Entidad Relación -> SQL -> Objeto

10. Filosofía NoSql
● Los objetos se guardan de manera natural sin tener que pasar por un
proceso intermedio
NoSQL
Query
Lenguague

12. “¿Los joins son costosos?”

13. Mitos sobre NoSQL
● No se pueden manejar transacciones, por lo tanto puedes perder datos
● No es bueno para manejar montos($)
● No se puede usar en e-commerce
● No existen Joins por lo tanto no puedes relacionar datos
● No soportan agregaciones de datos
● Solo sirve para pequeñas aplicaciones
● No son robustas

14. Verdades NoSQL
● Pueden ser hasta un 35 veces más rápidas que una base de datos relacional
● Puedes tener soluciones Híbridas y utilizar diferentes NoSQL en el mismo
proyecto
● El soportar las transacciones queda de nuestro lado
● Hay una nueva guerra entre NoSQL

15. MongoDB
● Almacena documentos JSON
(Orientada 100% a objetos)
● Soporta tolerancia a fallos y escala
horizontalmente casi instantáneamente
● El verdadero poder de mongo es el
soportar documentos embebidos
● Tiene un poderoso Query Language
(Agregation Pipeline) para poder
explotar los datos
● Soporta agregación exacta

17. SQL -> MongoDB

18. Documentos

19. JSON

20. Documentos embebidos
1
2
3
4
5
6
7
AHORRAR 7 POSIBLES
JOINS EN UNA
CONSULTA

21. Linking
ORDER
LOCALITY

22. let's play….
● Dowloas mongo 3.2 https://www.mongodb.com/download-center#community
● Data:
https://raw.githubusercontent.com/mongodb/docs-assets/primer-dataset/prim
er-dataset.json
● cd mongo/bin
● ./mongod
● ./mongo
● mongoimport --db test --collection restaurants --drop --file ~/downloads/primerdataset.json

23. CRUD

24. Find

25. Query Operators

26. Verdades NoSQL 2
● Las colecciones tienen un tamaño máximo de 32 MB (no muy recomendable)
● Por default el tamaño de las colecciones son de 16 MB
● Cuando se modifica un documento esta se bloquea (Atomicidad)
● Las agregaciones regresan 1 documento por lo que estan limitadas de 16 a
32 MB
● Los id de mongo son irrepetibles, ya que toman el timestamp, macaddress y
un numero random para su generación
● Mongo debe soporte índices únicos
● Para mejorar el performance hay que utilizar índices
● Mientras más se utilicen índices más se tarda en hacer el insert

27. Map Reduce & Agregation Pipeline
● ¿ Que nos dicen los datos si no los podemos agrupar ?
● ¿Que pasa si los datos están distribuidos en múltiples nodos?
● El escalamiento horizontal supone un reto para muchos casos de uso, en
especial para las agregaciones en datos que están distribuidos en la nube

28. Map Reduce & Agregation Pipeline
edad:22
edad:35
edad:18
1 NODO
edad:15
edad:50
edad:1
edad:1
edad:15
edad:18
edad:22
edad:35
edad:50

29. Map Reduce & Agregation Pipeline
edad:22
edad:35
edad:18
edad:15
edad:50
edad:1
NODO 1 NODO 2 NODO 3

30. Map Reduce & Agregation Pipeline
edad:22
edad:35
edad:18
edad:15
edad:50
edad:1
NODO 1 NODO 2 NODO 3

33. MongoDB - Fail Over

34. ¿ Ya acabamos?
● Conector de BI
● Integración Spring Data / NodeJs
● Seguridad
● Infraestructura
● Geolocalización
● Manejo de indices

35. GRACIAS… ¿Preguntas?