MongoDB

Nosotros te proporcionamos la solución donde se aloja tu base de datos y nos encargamos de la administración del servidor y el motor de la base de datos. Como tú eres quien mejor conoce tu negocio, podrás definir y estructurar tu base de datos de forma eficiente.

El tráfico entrante es gratis e ilimitado. Solo te cobramos el tráfico saliente. Esto se debe a que nuestra solución está pensada para trabajarse en un entorno privado donde el servidor web es el que hace las peticiones a MongDB.

MongoDB es la más representativa de las bases de datos conocidas como NoSQL, acrónimo de Not only SQL. También se puede denominar con el término de base de datos documental, ya que lo que almacenamos son puros documentos JSON y no registros, como sucede en las tablas de las bases de datos relacionales. Las bases de datos NoSQL ocupan una parcela específica entre las soluciones de base de datos actuales. Resuelven necesidades habituales, tanto aplicaciones web, apps móviles o en el Internet de las Cosas.

• Para que una aplicación pueda almacenar o acceder a mucha información en poco tiempo porque las bases de datos documentales son capaces de ser mucho más rápidas que las relacionales y pueden atender clientes que necesiten realizar muchas operaciones por segundo.
• Para almacenar volúmenes elevados de información. Las bases de datos relacionales tienen tendencia a funcionar más lentamente cuando en una tabla se encuentran cantidades muy grandes de registros (del orden de un millón para arriba). Situaciones así obligan a los administradores a buscar soluciones como dividir las tablas en diversos segmentos, produciendo un coste en el acceso a los datos y la operativa. Este no es un problema en las bases de datos NoSQL, que son capaces de administrar volúmenes gigantescos de datos en sus entidades.
• Para resolver necesidades enormes de velocidad, volumen y variabilidad. En bases de datos relacionales el esquema de la información está minuciosamente definido de antemano. Por ejemplo, no puedes inventarte campos en los registros sobre la marcha. En las bases de datos documentales, como MongoDB no hay problema en que cada documento almacene campos distintos, pudiendo ser flexibles en cuanto al esquema de la información.

A diferencia de las bases de datos relacionales que organizan los datos en tablas con filas y columnas, MongoDB almacena los datos en documentos JSON (o BSON), lo que permite una estructura flexible. Las bases de datos relacionales requieren esquemas fijos, mientras que MongoDB permite añadir o modificar campos sin interrumpir el funcionamiento, lo que es ideal para datos dinámicos y aplicaciones modernas.

Sí. MongoDB es ideal para manejar grandes volúmenes de datos debido a su arquitectura escalable. Utiliza un enfoque de sharding, que permite dividir y distribuir datos en diferentes servidores, facilitando el procesamiento eficiente de grandes cantidades de información. Esto te permite crecer sin que el rendimiento se vea afectado, lo que lo convierte en una excelente opción para big data y aplicaciones con millones de usuarios.

En MongoDB, un documento es la unidad básica de datos que se almacena en una colección. Un documento es similar a un registro en una base de datos relacional, pero tiene un formato más flexible, basado en JSON o BSON (Binary JSON). Los documentos pueden contener campos y valores de diferentes tipos de datos, incluidos arrays y documentos anidados, lo que ofrece una gran flexibilidad para almacenar información no estructurada.

Una colección en MongoDB es un conjunto de documentos y es equivalente a una tabla en una base de datos relacional. A diferencia de las tablas relacionales, una colección en MongoDB no requiere un esquema fijo, lo que significa que los documentos dentro de una misma colección pueden tener diferentes estructuras, con distintos campos y tipos de datos.

Sharding es una técnica de particionamiento en MongoDB que distribuye los datos en múltiples servidores o nodos. Se utiliza para manejar grandes volúmenes de datos y para garantizar que el sistema siga siendo escalable y eficiente. Al dividir los datos en diferentes shards (fragmentos), MongoDB puede distribuir la carga de trabajo entre diferentes servidores, evitando cuellos de botella y permitiendo el crecimiento horizontal del sistema.