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SQL vs NoSQL desde la perspectiva de MongoDB

Continuamente participamos y leemos preguntas en diversos grupos de Facebook sobre programación. Hace poco nos dábamos cuenta que varias de ellas son respecto a NoSQL y hemos podido observar que muchas de esas preguntas son como estas: “¿debería utilizar MySQL o MongoDB para mi nuevo proyecto?”, “¿Qué es NoSQL?” y “¿Cuándo debería usar NoSQL?”

El cada vez más completo (y complejo) perfil de los desarrolladores nos obliga y motiva a aprender nuevas tecnologías. El error que en muchas veces hemos caído ha sido intentar aplicar una nueva tecnología recién aprendida a un determinado proyecto. Como prueba de concepto esto resulta excelente, pero cuando nos referimos a una aplicación puesta en marcha nuestro error es no analizar el verdadero problema de la aplicación que podríamos resolver con la nueva tecnología.

No son extraños los casos en los que se ve un forzado intento por utilizar una tecnología que no es la adecuada para un determinado escenario. Debemos analizar previamente el dominio del problema.

En esta ocasión no nos explayaremos hablando sobre NoSQL y sus distintos modelos actualmente utilizados como son Document Store, Key-Value, Wide-Columns, Graph y Multi purpose. Vamos a presentar una breve comparativa entre un motor de base de datos relacional (SQL) y un NoSQL.

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¿Por qué aprender MongoDB?

Hace tiempo que llevo oyendo el término NoSQL y a mí por lo menos me llamaba bastante la atención. El otro día tuve la oportunidad de aprender el término con más detalle. Una frase importante que se me quedó grabada es que estos sistemas no son “balas de plata”, son alternativas a las bases de datos relacionales que se emplean en entornos concretos. Vamos a conocer MongoDB.

¿Qué es mongoDB?

MongoDB es un sistema de base de datos multiplataforma orientado a documentos de esquema libre. Las características que más destacaría de MongoDB son su velocidad y su rico pero sencillo sistema de consulta de los contenidos de la base de datos. Se podría decir que alcanza un balance perfecto entre rendimiento y funcionalidad, incorporando muchos de los tipos de consulta que utilizaríamos en nuestro sistema relacional preferido, pero sin sacrificar en rendimiento.

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