Como os comenté en una entrada anterior que trataba sobre las base de datos NoSQL, este nuevo post hace referencia a la base de datos MongoDB y su comparación en cuanto a características y FAQs de adaptación de bases de datos SQL relacionales. Para aquellos que os animéis a usarla o ver las principales características de este gestor.

Esta entrada comenta aspectos básicos de funcionamiento de la base de datos orientada a documentos MongoDB, explone sus características básicas y compara su funcionamiento con los gestores relacionales.Para ello, comparo con las bases de datos SQL, que han sido durante un tiempo ampliamente usadas, aunque para otras necesidades.

Por otro lado, en respuesta a ciertos comentarios, estas publicaciones no solo facilitan a los usuarios el entendimiento y contextualización de la tecnología examinada, sino que también permiten al autor de estas líneas estructurar y revisar los conceptos abordados.

El término «NoSQL» se originó como una manera de describir bases de datos que no utilizan SQL (Structured Query Language) como su principal lenguaje de consulta. Sin embargo, con el tiempo, el término ha evolucionado para enfatizar que muchas de estas bases de datos ofrecen funcionalidades que van más allá de las limitaciones del modelo relacional y SQL, sin excluir necesariamente el uso de un lenguaje de consulta. De hecho, muchas bases de datos NoSQL, incluido MongoDB, soportan sus propios lenguajes de consulta que permiten realizar operaciones complejas de búsqueda y manipulación de datos.

En informática, NoSQL (a veces llamado «no solo SQL«) es una amplia clase de sistemas de gestión de bases de datos que difieren del modelo clásico de SGBDR (Sistema de Gestión de Bases de Datos Relacionales) en aspectos importantes, siendo el más destacado que no usan SQL como lenguaje principal de consultas.

Los sistemas NoSQL se denominan a veces «no solo SQL» para subrayar el hecho de que también pueden soportar lenguajes de consulta de tipo SQL.

El término «NoSQL» refleja un enfoque más flexible y escalable para el almacenamiento y la gestión de datos, especialmente en contextos donde las estructuras de datos son variadas, los esquemas son fluidos, y los volúmenes de datos son muy grandes o crecen rápidamente. Quedaros con estos aspectos porque son importantes para entender la necesidad de uso de estos sistemas.

MongoDB está disponible en dos ediciones principales: la Community Edition, que es gratuita y de código abierto, y la Enterprise Edition, que es de pago y ofrece características adicionales destinadas a empresas, como soporte avanzado de seguridad, auditoría, y certificaciones de conformidad, así como soporte técnico.

MongoDB admite una amplia variedad de sistemas operativos, incluyendo:

• Windows: MongoDB ofrece soporte para Windows 64-bit en versiones recientes. Para el desarrollo, MongoDB también proporciona una versión de 32 bits, pero con limitaciones de almacenamiento y no recomendada para entornos de producción.
• Linux: MongoDB es compatible con varias distribuciones de Linux, y las instrucciones de instalación varían dependiendo de la distribución (Ubuntu, Debian, CentOS, Fedora, etc.).
• macOS: MongoDB también puede ser instalado en macOS, ofreciendo soporte para desarrolladores y usuarios de Mac.
• Plataformas en la nube: Además, MongoDB puede ser desplegado en plataformas de nube como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, a través de MongoDB Atlas, que es la base de datos como servicio (DBaaS) ofrecida por MongoDB Inc.

Para descargar MongoDB, puedes visitar el sitio web oficial de MongoDB

En la era digital actual, los datos son el alma de prácticamente todas las aplicaciones y servicios que utilizamos. Desde aplicaciones móviles hasta plataformas de comercio electrónico y sistemas de gestión empresarial. La capacidad de almacenar, recuperar y manejar eficientemente grandes volúmenes de datos es fundamental. Aquí es donde MongoDB brilla como una de las bases de datos NoSQL más populares y poderosas del mercado.

MongoDB es una base de datos de documentos, diseñada para la flexibilidad, el escalado y el rendimiento. A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, MongoDB utiliza documentos similares a JSON con esquemas dinámicos (BSON), lo que permite una integración de datos más fácil y rápida. Esta naturaleza flexible hace que sea especialmente adecuada para almacenar datos complejos, cambiar rápidamente los requisitos de los datos y escalar horizontalmente con facilidad.

Las bases de datos como MongoDB y los gestores de bases de datos SQL, como MySQL, PostgreSQL o Microsoft SQL Server, tienen diferencias fundamentales en su diseño, estructura de datos, lenguaje de consulta, escalabilidad, consistencia, y uso de casos. A continuación, se detallan algunas de las diferencias clave entre estos dos tipos de sistemas de gestión de bases de datos:

1. Tipo de Base de Datos:

– MongoDB: Es una base de datos NoSQL orientada a documentos. Esto significa que almacena datos en documentos similares a JSON (en realidad BSON, que es una versión binaria de JSON), lo que permite estructuras de datos complejas y jerarquías a almacenarse y consultarse de manera más natural.
– Gestores SQL: Son bases de datos relacionales (RDBMS) que utilizan SQL (Lenguaje de Consulta Estructurada) para definir y manipular datos. Estas bases de datos están organizadas en tablas, donde cada fila representa un registro y cada columna un atributo de ese registro.

2. Esquema de Datos:

– MongoDB: Tiene un esquema dinámico. Esto significa que los documentos en una misma colección pueden tener esquemas diferentes, permitiendo una gran flexibilidad en el manejo de los datos.
– Gestores SQL: Utilizan un esquema fijo. Antes de almacenar datos, es necesario definir la estructura de la base de datos en términos de tablas, columnas, y tipos de datos, lo que puede limitar la flexibilidad pero asegura la consistencia de los datos.

 3. Lenguaje de Consulta:

– MongoDB: Utiliza su propio lenguaje de consulta, que es funcional y orientado a documentos. Permite realizar consultas complejas directamente sobre los documentos.
– Gestores SQL: Utilizan SQL, un lenguaje de consulta potente y altamente estructurado, para realizar operaciones CRUD (Crear, Leer, Actualizar, Eliminar), así como operaciones más complejas como joins y transacciones. Veremos un ejemplo CRUD en Mongo más adelante.

 4. Escalabilidad:

– MongoDB: Está diseñada para ser altamente escalable de forma horizontal, utilizando sharding (particionamiento) para distribuir datos a través de múltiples servidores, facilitando el manejo de grandes volúmenes de datos.  Esta característica se explicará en los posteriores apartados.
– Gestores SQL: Tradicionalmente, se escalan de manera vertical, aumentando los recursos del servidor donde residen. Aunque algunas soluciones modernas de SQL ofrecen opciones de escalabilidad horizontal, generalmente es más complejo de implementar que en las bases de datos NoSQL.

5. Transacciones:

– MongoDB: Históricamente, ha sido criticada por sus limitaciones en el soporte de transacciones multi-documento, aunque versiones recientes han mejorado significativamente en este aspecto, ofreciendo transacciones ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad) a nivel de múltiples documentos.
– Gestores SQL: Ofrecen un soporte robusto para transacciones ACID, incluso en operaciones complejas que involucran múltiples tablas, lo que es fundamental para aplicaciones que requieren una alta consistencia en las operaciones de datos.

6. Casos de uso:

– MongoDB: Es ideal para aplicaciones que requieren una rápida evolución de los esquemas de datos, manejo de grandes volúmenes de datos con estructuras variadas, o cuando se necesita una escalabilidad horizontal efectiva, como en aplicaciones web, móviles, o sistemas de gestión de contenido.
– Gestores SQL: Son preferidos para aplicaciones que necesitan una fuerte integridad de datos, relaciones complejas entre los datos, y operaciones de consulta avanzadas, como sistemas financieros, aplicaciones que requieren transacciones complejas, y sistemas de reporte.

La elección entre MongoDB y un gestor de bases de datos SQL depende en gran medida de los requisitos específicos del proyecto, incluyendo la naturaleza de los datos, las operaciones de consulta, la necesidad de escalabilidad y la integridad de los datos.

A continuación, presento una tabla comparativa que resalta las ventajas y desventajas de MongoDB (una base de datos NoSQL orientada a documentos) frente a los gestores de bases de datos SQL tradicionales, para proporcionar una visión clara de cuándo y por qué elegir uno sobre el otro.

Esta tabla proporciona una visión general de las ventajas y desventajas relativas de MongoDB en comparación con los gestores de bases de datos SQL. La elección entre uno y otro debería basarse en los requisitos específicos del proyecto, las prioridades de desarrollo y el contexto operativo.

Crear una tabla de equivalencias de términos entre SQL (lenguajes de consulta estructurada, como se usa en sistemas de gestión de bases de datos relacionales) y MongoDB (una base de datos NoSQL orientada a documentos) es una excelente manera de entender cómo se mapean los conceptos de uno al otro.

Esta comparación ayudará especialmente a aquellos que vienen de un fondo SQL y están aprendiendo MongoDB.

A continuación, se presenta una tabla detallada de equivalencias:

Indentificadores únicos

La gestión de identificadores únicos en documentos de MongoDB y en sistemas de bases de datos SQL refleja las diferencias fundamentales en sus enfoques de almacenamiento y diseño de datos. Vamos a profundizar en cómo cada sistema maneja estos identificadores únicos, sus propiedades y sus implicaciones para el diseño de aplicaciones.

 Identificadores Únicos en MongoDB

– Campo `_id`: En MongoDB, cada documento almacenado en una colección tiene un campo `_id`, que es obligatorio y garantiza la unicidad dentro de la colección. Este campo es el equivalente a una clave primaria en un sistema de base de datos relacional.
– ObjectId: Por defecto, MongoDB genera automáticamente un valor ObjectId para el campo `_id` de cada documento nuevo si no se especifica uno. Este ObjectId es un valor de 12 bytes que asegura la unicidad a nivel global, y está compuesto por:
– Un sello de tiempo de 4 bytes que representa la fecha de creación del ObjectId.
– Un valor de máquina de 3 bytes, generalmente un hash del hostname.
– Un valor de proceso de 2 bytes, generalmente el ID del proceso.
– Un contador de 3 bytes, iniciando con un valor aleatorio.
– Propiedades del ObjectId: La naturaleza del ObjectId ofrece varias ventajas, como la creación de IDs únicos sin necesidad de coordinación central, la incorporación del sello de tiempo de creación, y la eficiencia de su tamaño de 12 bytes. Además, al ser generados predominantemente con base en el tiempo y contar con un contador, los ObjectIds son generalmente secuenciales, lo que puede ayudar en la optimización del almacenamiento.

Identificadores Únicos en SQL

– Clave Primaria: En los sistemas de bases de datos relacionales SQL, la clave primaria es un campo o conjunto de campos que identifica de manera única cada fila en una tabla. Las claves primarias pueden ser de cualquier tipo de dato que permita la unicidad, como enteros, cadenas, o una combinación de varios campos.

– Autoincremento/Secuencia: Muchas bases de datos SQL ofrecen columnas de autoincremento (por ejemplo, `AUTO_INCREMENT` en MySQL, `SERIAL` en PostgreSQL) que generan automáticamente un valor único para la clave primaria cada vez que se inserta una nueva fila. Esto es especialmente común para las claves primarias numéricas. Este enfoque garantiza la unicidad dentro de una tabla y simplifica la inserción de nuevos registros.

– Gestión Centralizada: A diferencia de MongoDB, la generación de IDs únicos en SQL a menudo requiere una gestión centralizada, especialmente para las columnas de autoincremento, lo que puede ser un punto de contención en sistemas distribuidos a gran escala.

 Comparación y Consideraciones

– Descentralización vs. Centralización: MongoDB favorece un enfoque descentralizado para la generación de IDs únicos, lo que facilita su escalabilidad y distribución. En contraste, SQL puede requerir una gestión más centralizada, especialmente en entornos distribuidos.

– Información Incorporada: El ObjectId de MongoDB lleva información incorporada, como el sello de tiempo, lo que puede ser útil para ciertas aplicaciones sin necesidad de campos adicionales. En SQL, la información sobre el momento de la creación debe ser almacenada en campos separados si se necesita.

– Flexibilidad vs. Estructura: MongoDB ofrece flexibilidad en la elección del valor de `_id`, permitiendo tipos de datos personalizados más allá del ObjectId. SQL ofrece una amplia gama de tipos de datos para claves primarias, pero con una estructura más rígida y reglas estrictas sobre la unicidad y la integridad referencial.

Ambos enfoques tienen sus ventajas y sus contextos de uso ideales. La elección entre MongoDB y un sistema de bases de datos SQL tradicional a menudo se basará en las necesidades específicas de la aplicación, como la necesidad de escalabilidad, la estructura de los datos, y las operaciones de consulta requeridas.

Interfaces de usuario para interactuar con MongoDB

Para interactuar con MongoDB a través de una interfaz gráfica de usuario (GUI), existen varios clientes MongoDB disponibles. Estas herramientas GUI proporcionan una manera más intuitiva de administrar bases de datos, colecciones, documentos y realizar consultas sin necesidad de utilizar la línea de comandos.

1. MongoDB Compass

– Descripción: MongoDB Compass es el cliente oficial GUI de MongoDB. Proporciona una interfaz rica para consultar documentos, ejecutar consultas de agregación, visualizar el plan de ejecución de las consultas, y mucho más. Compass también permite a los usuarios administrar índices, validar esquemas y visualizar las relaciones entre los datos.
– Características clave:Visualización de esquemas, rendimiento de consultas, gestión de índices, y soporte para CRUD operaciones.
– Plataformas soportadas: Windows, macOS, Linux.
– Precio: Gratuito.

 2. Robo 3T (anteriormente Robomongo)

– Descripción: Robo 3T es una herramienta ligera y gratuita que ofrece una interfaz gráfica para MongoDB sin demasiadas funcionalidades adicionales, centrada en la simplicidad y en ofrecer un shell integrado.
– Características clave: Shell de MongoDB integrado, operaciones CRUD directas en la GUI, y conexión a MongoDB Atlas.
– Plataformas soportadas: Windows, macOS, Linux.
– Precio: Gratuito.

3. NoSQLBooster for MongoDB

– Descripción: NoSQLBooster for MongoDB es un cliente GUI rico en funciones que ofrece una amplia gama de herramientas para mejorar la productividad al trabajar con MongoDB, incluyendo un editor de consultas con resaltado de sintaxis, autocompletado inteligente, y soporte para código JavaScript y shell de MongoDB.
– Características clave: Editor de consultas, fragmentos de código, monitoreo de rendimiento, y soporte para operaciones CRUD.
– Plataformas soportadas: Windows, macOS, Linux.
– Precio: Ofrece una versión gratuita con limitaciones y versiones pagas con más características.

4. Studio 3T

– Descripción: Studio 3T es un cliente MongoDB profesional para desarrolladores y equipos de datos. Ofrece una amplia gama de herramientas avanzadas, incluyendo edición de datos en línea, generación de código, y un constructor de consultas visuales.
– Características clave: Constructor de consultas, generación de código para varios lenguajes, herramientas de importación/exportación, y visualización de datos.
– Plataformas soportadas: Windows, macOS, Linux.
– Precio: Ofrece una prueba gratuita de 30 días, luego requiere una licencia pagada.

5. Mongo Management Studio

– Descripción: Mongo Management Studio es otra opción para administrar MongoDB de manera eficiente, ofreciendo una interfaz de usuario amigable para la administración de bases de datos, colecciones y documentos, así como para la ejecución de consultas.
– Características clave: Fácil gestión de documentos, soporte para operaciones CRUD, y una interfaz intuitiva.
– Plataformas soportadas:Windows, macOS, Linux.
– Precio: Gratuito para el uso básico, con opciones de licencia para características avanzadas.

Selección del Cliente MongoDB

La elección del cliente MongoDB adecuado depende de tus necesidades específicas, como las características que necesitas, la plataforma en la que trabajas, y si prefieres una herramienta gratuita o estás dispuesto a pagar por características avanzadas. MongoDB Compass es un excelente punto de partida por ser el cliente oficial y gratuito. Sin embargo, herramientas como Studio 3T ofrecen funcionalidades avanzadas que pueden justificar su costo para usuarios profesionales y empresas.

Tratamiento de datos

Trabajar con MongoDB implica una serie de operaciones fundamentales para gestionar la base de datos, incluyendo la conexión a la base de datos, la creación de usuarios, y la realización de operaciones CRUD (Crear, Leer, Actualizar, Eliminar). A continuación, te presento un resumen de los comandos básicos para estas operaciones en MongoDB.

Conectar a MongoDB

Para conectarte a una instancia de MongoDB, puedes usar el comando `mongo` desde la línea de comandos, especificando el host y el puerto si es necesario:

«`bash
mongo [host]/[database] –port [portNumber]
«`

Si estás utilizando MongoDB Atlas (la versión de MongoDB en la nube), utilizarías el string de conexión proporcionado por Atlas que incluye tus credenciales de usuario y el cluster al que te estás conectando.

 Crear un Usuario

Para crear un usuario en MongoDB, primero debes conectarte a la base de datos donde deseas crear el usuario y luego usar el comando `createUser`. Aquí tienes un ejemplo:

«`javascript
use admin
db.createUser({
user: «miUsuario»,
pwd: passwordPrompt(), // o «miContraseña»
roles: [{ role: «readWrite», db: «miBaseDeDatos» }]
})
«`

Este comando crea un usuario con permisos de lectura y escritura en `miBaseDeDatos`.

 Operaciones CRUD

Las operaciones CRUD (Crear, Leer, Actualizar, Eliminar) son las operaciones básicas de datos en cualquier sistema de base de datos. En MongoDB, estas operaciones se realizan de la siguiente manera:

Crear (Create)

Para insertar un documento en una colección:

«`javascript
db.miColeccion.insertOne({ nombre: «Juan», edad: 30 })
«`

Para insertar múltiples documentos a la vez:

«`javascript
db.miColeccion.insertMany([{ nombre: «Ana», edad: 25 }, { nombre: «Luis», edad: 28 }])
«`

 Leer (Read)

Para buscar documentos en una colección:

«`javascript
db.miColeccion.find({ edad: { $gt: 25 } })
«`

Este comando busca todos los documentos en `miColeccion` donde `edad` es mayor a 25.

 Actualizar (Update)

Para actualizar un documento:

«`javascript
db.miColeccion.updateOne({ nombre: «Juan» }, { $set: { edad: 31 } })
«`

Para actualizar múltiples documentos:

«`javascript
db.miColeccion.updateMany({ edad: { $gt: 25 } }, { $set: { activo: true } })
«`

 Eliminar (Delete)

Para eliminar un documento específico:

«`javascript
db.miColeccion.deleteOne({ nombre: «Juan» })
«`

Para eliminar múltiples documentos que coincidan con un criterio:

«`javascript
db.miColeccion.deleteMany({ edad: { $lt: 30 } })
«`

Estos son los comandos básicos para empezar a trabajar con MongoDB. Es importante recordar que MongoDB es una base de datos muy potente y flexible, y ofrece muchas más funcionalidades y opciones de configuración avanzadas más allá de estos comandos básicos.

Almacenamiento de datos

MongoDB almacena los datos en archivos en el sistema de archivos del servidor donde se ejecuta. La ubicación predeterminada de estos archivos y su organización puede variar ligeramente dependiendo de la versión de MongoDB y del sistema operativo, pero aquí te doy una descripción general de cómo se maneja esta almacenamiento:

Ubicación Predeterminada de los Datos

– En sistemas Linux y macOS: Por defecto, MongoDB almacena los datos en `/data/db`. Si este directorio no existe, MongoDB intentará crearlo. Si no tiene permisos para escribir en este directorio o no puede encontrarlo, MongoDB no se iniciará.
– En Windows: La ubicación predeterminada es `\data\db` en la unidad donde se instaló MongoDB.

Cambiar la Ubicación de los Datos

Puedes especificar una ubicación diferente para los archivos de datos utilizando el parámetro `–dbpath` al iniciar el servidor de MongoDB (`mongod`). Por ejemplo:

«`bash
mongod –dbpath /mi/nuevo/directorio/de/datos
«`

 Tipos de Archivos y Estructura

MongoDB utiliza varios tipos de archivos para almacenar diferentes tipos de información:

– Archivos de Datos: Son archivos con extensión `.wt` en versiones de MongoDB que utilizan WiredTiger como motor de almacenamiento (predeterminado desde la versión 3.2). Estos archivos contienen los datos de las colecciones y los índices. WiredTiger utiliza un modelo de almacenamiento por compresión, lo que significa que el tamaño de los archivos de datos puede ser significativamente menor que el tamaño de los datos sin comprimir.

– Archivo de Diario (Journal): MongoDB utiliza un diario para garantizar la durabilidad de las operaciones. Los archivos del diario se almacenan en el subdirectorio `journal` dentro del directorio de datos y ayudan a recuperar los datos en caso de un fallo del sistema. Los archivos de diario suelen tener una extensión `.wt` o nombres específicos relacionados con el diario en versiones recientes.

– Archivos de Índice: Los índices también se almacenan en archivos con extensión `.wt` y permiten a MongoDB realizar búsquedas eficientes. Cada índice se almacena en su propio conjunto de archivos.

– Archivos de Configuración de WiredTiger: Incluyen `WiredTiger.wt`, `WiredTiger.turtle`, y `WiredTigerLAS.wt`, que almacenan la configuración del motor de almacenamiento, metadatos y registros de operaciones de gran tamaño, respectivamente.

Tamaños de Archivo

– Límite de Tamaño de la Base de Datos: MongoDB no impone un límite máximo de tamaño para la base de datos. El tamaño está limitado principalmente por el espacio de almacenamiento del sistema.
– Tamaño del Diario: Por defecto, el tamaño del diario es de aproximadamente 100 MB antes de que se rote a un nuevo archivo de diario.
– Compresión: WiredTiger ofrece compresión de datos (por defecto, compresión snappy para datos y zlib para índices), lo que reduce el tamaño de almacenamiento de los archivos de datos e índices.

Es importante monitorear el uso del espacio de almacenamiento en sistemas que alojan bases de datos MongoDB, especialmente en aplicaciones que manejan grandes volúmenes de datos o tienen requisitos de alta disponibilidad. MongoDB ofrece herramientas y comandos, como `db.stats()`, para ayudar a supervisar el tamaño y el uso del espacio de la base de datos.

Sobre escalabilidad horizontal

La escalabilidad horizontal en MongoDB se logra a través de un mecanismo conocido como sharding, o particionamiento. Sharding distribuye los datos a través de múltiples servidores, conocidos como shards o fragmentos. Cada shard contiene una parte de los datos y trabaja en conjunto con otros shards para formar un único sistema lógico de base de datos. Este enfoque permite a MongoDB manejar grandes volúmenes de datos y ofrecer altos niveles de rendimiento y disponibilidad.

Configuración del Sharding

La configuración de un cluster de sharding en MongoDB implica varios componentes clave:

1. Shard: Cada shard es una instancia de `mongod` que almacena un subconjunto de los datos. Un cluster de sharding puede tener muchos shards.

2. Config Servers: Los servidores de configuración (`config servers`) almacenan la metadata del cluster, incluyendo el esquema de sharding y la ubicación de los datos. MongoDB requiere tres instancias de `mongod` configuradas como servidores de configuración para garantizar la redundancia y la consistencia de los datos.

3. MongoS (Query Router): El `mongos` actúa como un enrutador de consultas, interfazándose con las aplicaciones cliente. Distribuye las operaciones a los shards apropiados y agrupa los resultados. Un cluster puede tener múltiples instancias de `mongos` para balancear la carga y aumentar la disponibilidad.

Implementación del Sharding

La implementación del sharding en MongoDB sigue estos pasos básicos:

1. Despliegue de los Componentes: Configura y despliega los shards, los servidores de configuración, y las instancias de `mongos`.

2. Habilitación del Sharding para una Base de Datos: Utiliza el comando `sh.enableSharding(«<database>»)` desde una instancia de `mongos` para habilitar el sharding en una base de datos específica.

3. Elección de una Clave de Sharding: Selecciona un campo de los documentos como clave de sharding. La elección de una clave de sharding adecuada es crucial para un rendimiento óptimo y una distribución uniforme de los datos.

4. Habilitación del Sharding para una Colección: Con la colección en la base de datos habilitada para sharding, utiliza el comando `sh.shardCollection(«<database>.<collection>», {<shardKey>: 1})` para habilitar el sharding en esa colección específica.

Consideraciones

– Elección de la Clave de Sharding: La clave de sharding debe ser bien elegida para asegurar una distribución equitativa de los datos entre los shards. Una mala elección puede llevar a un «sharding hotspots», donde demasiados datos se acumulan en un shard, creando cuellos de botella.

– Balanceo de Carga: MongoDB automáticamente redistribuye los datos entre los shards cuando detecta desequilibrios significativos. Este proceso se llama balanceo de carga y es crucial para mantener el rendimiento y la disponibilidad.

– Operaciones de Lectura y Escritura: Las operaciones de lectura y escritura pueden requerir coordinación entre varios shards, especialmente para consultas que no están bien dirigidas por la clave de sharding. Las operaciones de escritura son dirigidas al shard correspondiente basado en la clave de sharding.

La escalabilidad horizontal mediante sharding hace de MongoDB una solución robusta para aplicaciones que requieren la gestión de grandes volúmenes de datos distribuidos, manteniendo al mismo tiempo altos niveles de rendimiento y disponibilidad.

FAQ sobre puertos usados

Los puertos de conexión predeterminados en MongoDB son importantes para configurar y asegurar el acceso a tu base de datos. Además, conectar MongoDB con una aplicación .NET requiere seguir algunos pasos específicos, utilizando el controlador oficial de MongoDB para .NET.

 Puertos de Conexión Predeterminados en MongoDB

– **Puerto 27017:** Este es el puerto predeterminado para las conexiones de clientes a la base de datos MongoDB. Si inicias una instancia de `mongod` sin especificar un puerto, escuchará en este puerto para las conexiones.
– **Puerto 27018:** Utilizado como el puerto predeterminado cuando se ejecuta en modo sharded o como un shard de replicaset.
– **Puerto 27019:** Utilizado por las instancias de `mongod` configuradas como servidores de configuración en un clúster de sharding.
– **Puerto 28017:** Es el puerto predeterminado para el servidor web de estado HTTP, que proporciona una interfaz web de estado para `mongod`. Sin embargo, este servidor web está desactivado por defecto desde MongoDB 4.0.

Conectar MongoDB con una Aplicación .NET

Para utilizar MongoDB desde una aplicación .NET, necesitarás utilizar el controlador oficial de MongoDB para .NET. Aquí tienes los pasos básicos para empezar:

1. Instalar el Paquete del Controlador MongoDB para .NET:
Puedes agregar el controlador de MongoDB a tu proyecto .NET mediante NuGet. Usa el siguiente comando en la consola de NuGet:

«`
Install-Package MongoDB.Driver
«`

2. Establecer una Conexión a MongoDB:
Para conectar tu aplicación .NET con MongoDB, debes crear una cadena de conexión y utilizarla para instanciar un cliente de MongoDB. Por ejemplo:

«`csharp
using MongoDB.Driver;

var client = new MongoClient(«mongodb://localhost:27017»);
«`

Asegúrate de reemplazar `»mongodb://localhost:27017″` con la cadena de conexión apropiada para tu entorno de MongoDB.

3. Acceder a una Base de Datos y Colección:
Una vez que tienes una instancia del cliente, puedes acceder a una base de datos y a las colecciones dentro de ella de la siguiente manera:

«`csharp
var database = client.GetDatabase(«miBaseDeDatos»);
var collection = database.GetCollection<BsonDocument>(«miColeccion»);
«`

Reemplaza `»miBaseDeDatos»` y `»miColeccion»` con los nombres reales de tu base de datos y colección.

4. Realizar Operaciones CRUD:
Ahora puedes realizar operaciones CRUD (Crear, Leer, Actualizar, Eliminar) en tu colección. Por ejemplo, para insertar un documento:

«`csharp
var document = new BsonDocument
{
{ «nombre», «Juan» },
{ «edad», 30 }
};

collection.InsertOne(document);
«`

5. Manejo de Datos Asincrónicamente:
El controlador MongoDB para .NET soporta operaciones asíncronas, lo que te permite realizar operaciones de base de datos sin bloquear el hilo principal de tu aplicación. Utiliza `async` y `await` para operaciones asincrónicas:

«`csharp
await collection.InsertOneAsync(document);
«`

 Seguridad y Configuración Adicional

– Seguridad: Asegúrate de configurar adecuadamente la seguridad de tu base de datos MongoDB, incluyendo la autenticación y el cifrado en tránsito (TLS/SSL).
– Puertos: Si cambias el puerto predeterminado de MongoDB o si tu base de datos se ejecuta en un entorno de nube o detrás de un firewall, asegúrate de que la cadena de conexión refleje el puerto y la dirección correctos, y que los puertos necesarios estén abiertos en el firewall.

Conectar una aplicación .NET con MongoDB es un proceso directo gracias al controlador oficial de MongoDB para .NET. Asegúrate de seguir las mejores prácticas para la gestión de conexiones y la seguridad de la base de datos.