MongoDB.basededatos-nosql-basenorelacion

Año
2015
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284,722 Snaps
Población Total de Internet
3.200.000.000 de personas

MASIFICACIÓN USO DE
INTERNET
SURGIMIENTO DE LAS REDES
SOCIALES
CRECIMIENTO EXPONENCIAL DE DISPOSITIVOS
MÓVILES
INTERFACES DE USUARIO MAS SIMPLES E
INTUITIVAS
CADA DÍA CREAMOS 2,5
QUINTILLONES DE BYTES
DE
DATOS. (2,5 Exabytes)
EL 90% DE LOS DATOS DEL
MUNDO DE HOY SE
GENERARON EN LOS
ÚLTIMOS 2 AÑOS
PRINCIPALES CAMBIOS QUE SE PRODUJERON EN LA TECNOLOGÍA Y EN
LOS ÚLTIMOS 15 AÑOS
CAMBIOS EN LAS FORMAS DE PROCESAMIENTO
FUERTE BAJA EN LOS COSTOS DE
ALMACENAMIENTO

Big Data es el sector de IT que hace referencia a grandes conjuntos de
datos que por la velocidad a la que se generan, la capacidad para
tratarlos y los múltiples formatos y fuentes, es necesario procesarlos con
mecanismos distintos a los tradicionales.
DEFINIENDO BIG DATA
BIG DATA
“Volumen masivo de datos, tanto estructurados como no-estructurados, los
cuales son demasiado grandes y difíciles de procesar con las bases de
datos y el software tradicionales." (ONU, 2012)

En ambientes tradicionales de BI y DW primero se generan los requerimientos y luego las
aplicaciones. Dicho de otra forma, los requerimientos direccionan las aplicaciones. En Big
Data es al revés, ya que se utiliza la exploración de datos libre para generar hipótesis para
encontrar un patrón
BIG DATA

fuente: forrester research. global big data
survey
El costo es un factor en muchos casos. Las tecnologías utilizadas en Big Data son más
económicas que las tradicionales.
¿ CUÁLES DE LAS 4 Vs TIENEN MAYOR INFLUENCIA ?
Volume
n
Velocidad
Variedad
”Veracidad
”

Introducción a
Bases de Datos NoSQL

NOSQL DATABASE
¿ Qué es NoSQL ?
Sistemas de gestión de bases de datos que difieren del modelo clásico de bases de datos relacionales:
no usan SQL como lenguaje de consulta, los datos almacenados no requieren estructuras fijas como
tablas, no garantizan consistencia plena y escalan horizontalmente.

NOSQL DATABASE TYPES
Orientadas a columnas
Este tipo de bases de datos están pensadas para realizar consultas y agregaciones sobre grandes
cantidades de datos. Funcionan de forma parecida a las bases de datos relacionales, pero
almacenando columnas de datos en lugar de registros.
De clave-valor
Estas son las más sencillas de entender. Simplemente guardan tuplas que contienen una clave y su
valor. Cuándo se quiere recuperar un dato, simplemente se busca por su clave y se recupera el valor.
En grafo
Basadas en la teoría de grafos utilizan nodos y aristas para representar los datos almacenados. Son
muy útiles para guardar información en modelos con muchas relaciones, como redes y conexiones
sociales
Orientadas a documentos
Son aquellas que gestionan datos semi estructurados. Es decir documentos. Estos datos son
almacenados en algún formato estándar como puede ser XML, JSON o BSON.

NOSQL – DB-ENGINES.COM
http://db-engines.com/en/ranking

Document Based
INTRODUCCIÓN A MONGODB

Document Based
• Las bases de datos almacenan y recuperan documentos que pueden ser XML,
JSON, BSON, etc.
• Los documentos almacenados son similares unos con otros pero no
necesariamente con la misma estructura.

MongoDB
• Su nombre surge de la palabra en inglés
“humongous” (que significa enorme).
• MongoDB guarda estructuras de datos en
documentos tipo JSON (JavaScript Object
Notation) con un esquema dinámico.
• Internamente MongoDB almacena los
datos en formato BSON (Binary JavaScript
Object Notation).
• BSON está diseñado para tener un
almacenamiento y velocidad más eficiente.

El Origen
2007
2009
2011
2016
La empresa 10gen lo desarrolla cuando estaba
desarrollando una Plataforma cómo servicio
(PaaS - Platform as a Service). Similar a Google
App Engine.
En este año MongoDB es lanzado como Producto.
Es publicado bajo licencia de código abierto
AGPL.
Se lanza la versión 1.4 considerada como una
Base de Datos lista para producción.
Actualmente MongoDB está por la versión 3.2.8 y
es la Base de Datos NoSQL con mayor
popularidad.
Bases de Datos de
Propósitos Generales
Bases de Datos
Documentales
Bases de Datos
De Código Abierto

Terminología RDBMS vs. Document Based
(MongoDB)
RDBMS MongoDB
Database instance MongoDB instance
Database / Schema Database
Table Collection
Row Document
Rowid _id
Join Dbref

Modelado de Relaciones entre
Documentos
Relaciones Uno a Uno
con documentos embebidos
Modelo Normalizado
Colección Personas
{ _id: “u0001",
nombre: “Juan Martín Hernandez“,
direccion:{calle: “Malabia 2277",
ciudad: “CABA",
provincia: “CABA",
codPostal: "1425" }
}
Si la dirección es un dato frecuentemente consultado junto con el
Nombre de la persona, la mejor opción será embeber la dirección
en los datos de la persona.
Colección Personas
{ _id: “u0001",
nombre: “Juan Martín Hernandez" }
Colección Direcciones
{ persona_id: “u0001",
calle: “Malabia
2277", ciudad:
“CABA", provincia:
“CABA", codPostal:
"1425" }
Con una sola consulta podríamos recuperar toda la información
de una persona.

Modelado de Relaciones entre Documentos
{ _id: “u0001",
nombre: “Juan Martín Hernandez“,
direcciones:[{calle: “Malabia 2277",
ciudad: “CABA",
provincia: “CABA",
codPostal: "1425" },
{calle: “Av. Santa Fe 3455",
ciudad: “Mar del Plata",
provincia: “Buenos Aires",
codPostal: “7600" }
]
Si las direcciones son un dato frecuentemente consultado junto con el
Nombre de la persona, la mejor opción será embeber las direcciones
en los datos de la persona.
Colección Personas
Relaciones Uno a Muchos
Con Documentos Embebidos
Modelo Normalizado
Colección Personas
{ _id: “u0001",
nombre: “Juan Martín Hernandez" }
Colección Direcciones
{ persona_id: “u0001",
calle: “Malabia
2277", ciudad:
“CABA", provincia:
“CABA", codPostal:
"1425" }
{persona_id: “u0001",
calle: “Av. Santa Fe 3455",
ciudad: “Mar del Plata",
provincia: “Buenos Aires",
codPostal: “7600" }
}
Con una sola consulta podríamos
recuperar toda la información
de una persona.

Relaciones Uno a Muchos Con Documentos Referenciados
Colección libros
{titulo: "MongoDB: The Definitive Guide",
autor:[ "K. Chodorow", "M. Dirolf" ],
fechaPublicacion: ISODate("2010-09-24"),
paginas: 216,
lenguaje: "Ingles",
editor: { nombre: "O'Reilly Media",
anioFundacion: 1980,
USAState: "CA" } }
{titulo: "50 Tips and Tricks for MongoDB…",
autor: "K. Chodorow",
paginas: 68,
lenguaje: “Ingles",
editor: { nombre: "O'Reilly
anioFundacion:
USAState:
"CA"
Media",
1980,
} }
Colección Editores
{ nombre: "O'Reilly Media",
USAState: "CA“,
libros:
[987654321,1234567890] }
Colección Libros
{_id: 987654321
titulo: "MongoDB: The Definitive Guide",
paginas: 216,
lenguaje: "Ingles“}
{_id: 1234567890
titulo: "50 Tips and Tricks for MongoDB…",
paginas: 68,
lenguaje: “Ingles"}
Cuando usamos referencias, el crecimiento de las relaciones determinan donde conviene almacenar
la referencia. Por ej. Si el nro. de libros por editor es chico y no crecerá mucho, este modelo podría
ser conveniente.

Colección libros
{titulo: "MongoDB: The Definitive Guide",
paginas: 216,
lenguaje: "Ingles",
editor: { nombre: "O'Reilly Media",
USAState: "CA" } }
{titulo: "50 Tips and Tricks for MongoDB…",
paginas: 68,
lenguaje: “Ingles",
editor: { nombre: "O'Reilly
anioFundacion:
USAState:
"CA"
Media",
1980,
} }
Relaciones Uno a Muchos Con Documentos Referenciados
Colección Editores
{ _id: "oreilly"
nombre: "O'Reilly Media",
USAState: "CA“,
}
Colección Libros
{_id: 987654321
titulo: "MongoDB: The Definitive Guide",
paginas: 216,
lenguaje: "Ingles“,
idEditor: "oreilly"}
{_id: 1234567890
titulo: "50 Tips and Tricks for MongoDB…",
paginas: 68,
lenguaje: “Ingles“,
idEditor: "oreilly"}
En cambio si queremos evitar Arreglos mutables y crecientes podemos implementar una
referencia al editor dentro de cada libro.

En qué casos usarlas ?
Logging de Eventos
• las bases de datos basadas en documentos puede loguear cualquier clase de eventos y almacenarlos con sus diferentes
estructuras.
• Pueden funcionar como un repositorio central de logueo de eventos.
CMS, blogging
• su falta de estructura predefinida hace que funcionen bien para este tipo de aplicaciones.
Web-analytics / Real-Time analytics
• Almacenar cantidad de vistas a una página o visitantes únicos.
Commerce
• A menudo requieren tener esquemas flexibles para los productos y órdenes

MongoDB – Instalación
INSTALACIÓN
Y
CONFIGURACIÓN

Instalación y configuración
1. lnstalar MongoDB
2. Actualizar variable Path
• Buscar el directorio donde se instaló MongoDb (por ejemplo C:Program FilesMongoDBServer3.2bin)
• Añadir MongoDb a la variable Path (Inicio > Equipo > Propiedades del Sistema > Opciones avanzadas)
3. Crear una carpeta (con los permisos adecuados) para guardar la base de datos
• C:/Data/Db es la carpeta default para MongoDb
• Si quisiéramos tener otro path debemos ejecutar desde consola: mongod --dbpath ruta/nueva-a/la-carpeta-db
4. Abrir conexión desde Consola de Windows (Símbolo del Sistema) ejecutando el comando mongod
5. Mantener la consola de conexión abierta y abrir una nueva consola para operar sobre la base

Caso Práctico
Armaremos un modelo que contenga la información de las facturas y todos sus
ítems, detallando el nombre, apellido, cuit y región del cliente al que se le emitió la
factura, para poder realizar consultas desde un portal de facturas de la forma más
performante posible.

UTILIZACIÓN DE MONGODB
DESDE LA LÍNEA DE
COMANDOS

Operaciones sobre una colección
Ver todos los comandos:
db.facturas.help()
Ejemplos:
Ver todos los documentos:
db.facturas.find()
Cantidad de documentos en la colección:
db.facturas.count()
Espacio ocupado por los documentos de la colección:
db.facturas.dataSize()

Inicio de servidor mongo por consola:
C:>mongod
Inicio de cliente mongo por consola:
C:>mongo
Ver bases de datos
show dbs
Ver colecciones
show collections

Caso Práctico
Insertar
db.facturas.insert({"_id": ObjectId("55e4a6fabfc68c676a041063"),"cliente":
{"apellido":"Malinez","cuit":2.740488484e+09,"nombre":"Marina","region":"CENTRO"},"condPago":"CONTADO","f
echaEmision": ISODate("2014-02-20T00:00:00.000Z"),"fechaVencimiento": ISODate("2014-02-
20T00:00:00.000Z"),"item":[{"cantidad":11.0,"precio":18.0,"producto":" CORREA 12mm"},
{"cantidad":1.0,"precio":490.0,"producto":"TALADRO 12mm"}],"nroFactura":1000.0})
db.facturas.insert({"_id": ObjectId("55e4a6fbbfc68c676a041064"),"cliente":
{"apellido":"Zavasi","cuit":2.038373771e+09,"nombre":"Martin","region":"CABA"},"condPago":"30 Ds
FF","fechaEmision": ISODate("2014-02-20T00:00:00.000Z"),"fechaVencimiento": ISODate("2014-03-
22T00:00:00.000Z"),"item":[{"cantidad":2.0,"precio":134.0,"producto":"CORREA 10mm"}],"nroFactura":1001.0})
db.facturas.insert({"_id": ObjectId("55e4a6fbbfc68c676a041065"),"cliente":
{"apellido":"Zavasi","cuit":2.038373771e+09,"nombre":"Martin","region":"CABA"},"condPago":"CONTADO","fecha
Emision": ISODate("2014-02-20T00:00:00.000Z"),"fechaVencimiento": ISODate("2014-02-
20T00:00:00.000Z"),"item":[{"cantidad":6.0,"precio":60.0,"producto":"TUERCA 2mm"},
{"cantidad":12.0,"precio":134.0,"producto":"CORREA 10mm"}],"nroFactura":1002.0})

Buscar documento para cliente con determinado apellido
db.facturas.find({"cliente.apellido":"Malinez"})
Consultar los primeros dos documentos
db.facturas.find().limit(2)
Consultar documentos salteando los primeros dos documentos
db.facturas.find().skip(2)
Visualización mejorada
db.facturas.find().pretty()

Consultar dos documentos, salteando los dos primeros documentos de una colección,
mostrándolos en un modo mejorado.
db.facturas.find().limit(2).skip(2).pretty()
Consultar documentos sólo mostrando algunos datos
db.facturas.find({"cliente.apellido":"Malinez"}, {"cliente.cuit":1, "cliente.region":1})
Buscar documento para cliente con dos criterios
Para Zavasi teníamos dos documentos: db.facturas.find({"cliente.apellido":"Zavasi"}).pretty()
Agregamos un criterio: db.facturas.find({"cliente.apellido":"Zavasi", "nroFactura":1001.0}).pretty()
Ordenamiento en forma ascendente
db.facturas.find().sort({nroFactura:1})
Ordenamiento en forma descendente
db.facturas.find().sort({nroFactura:-1})

Consultando una Colección – Criterios
de Selección
Operadores $
$gt
$gte
$lt
$lte
$not
$or
$in
$nin
$exist
$regex
Busca las facturas cuya fecha de emisión sea mayor o igual al 24/02/2014.
Busca la cantidad de facturas cuyo Nro. de Factura sea mayor que 1465
db.facturas.find( { nroFactura : {$gt:1465} } ).count()
db.facturas.find({fechaEmision:{$gte: ISODate("2014-02-24T00:00:00Z")} } )

Insertando un Documento
El método insert tiene la siguiente sintaxis:
Evalúa si existe un próximo documento. Devuelve True o False.
.
db.collection.insert
( <document or array of documents>,
{ writeConcern: <document>,
ordered: <boolean> } )
Ejemplo, inserción de un documento sin _id:
db.facturas.insert({nroFactura:30003,codPago:”CONTADO”})
_id: Document Id único autogenerado
writeconcern Es opcional, lo veremos en la parte de consistencia.
Ordered lo vemos en un par de slides

Insertando un Documento
Ejemplo, inserción de un documento con _id:
db.facturas.insert({_id:23094776, nroFactura:30004,codPago:”CONTADO”})
Al crear una colección, el motor de BD crea un índice único sobre el atributo _id.

Borrando
Documentos
Operación Remove
Sintaxis
db.<collection_n
ame>.remove({crit
erio_de_eliminaci
ón})
Esta operación eliminará los documentos que cumplan con el criterio definido.
Warning: Remove es una operación de tipo multi-documento!!
Recomendación: Es conveniente antes de borrar hacer un find o un count para
asegurarse lo que
quiero borrar.
Ejemplo 1 – Borrado de TODOS LOS DOCUMENTOS de una colección
db.accesos.remove({})
Elimina TODOS LOS ELEMENTOS de una colección.

Borrando
Documentos
Ejemplo 2 – Remove por clave primaria
db.updtst.remove({_id:100})
Elimina el documento cuyo _id sea 100 de la colección updtst.
Ejemplo 3 – Remove por un criterio con múltiples documentos que aplican
db.updtst.remove({items:88})

Modificando
Documentos
Permite modificar uno o más documentos de una colección. Por default modifica sólo un
documento.
db.coleccion.update ( {clausula_where},
{documento_o_expresión_a_modificar},
{ upsert, multi, writeconcern}
)
upsert (true o false)Si está configurado en “True” significa que realizará un update si existe un documento que
concuerda con el criterio, o un insert si no existe algún documento que concuerde con el criterio. El
valor default es “false”, en este caso no realiza un insert cuando no existe documento que concuerde
con el criterio.
multi (true o false) Es opcional. Si es configurado en true, el update realiza la actualización de multiples
documentos que concuerdan con el criterio cláusula_where. Si es configurado en false, modifica solo
un documento. El valor default es false. Sólo actúa en updates parciales con operadores $.
writeconcern Es opcional, lo veremos en la parte de consistencia.

Modificando
Documentos
Update Totales/Completos
Se realiza el update del documento completo, reemplazando el mismo.
Update Parciales
Operadores
Operadores sobre cualquier atributo
$set
$unset
$inc
Permite modificar el valor de un atributo, o agregar un nuevo atributo al documento.
Permite eliminar un atributo de un documento.
Incrementa o decrementa el valor de un atributo ( n ó –n)
Operadores sobre Arrays
$push
$addtoSet
$pushAll
$pop
$pull
$pullAll
Agrega un elemento a un Array o crea un Array con un elemento.
Agrega un elemento al Array solo si no existe en el Array.
Agrega varios elementos a un Array con los valores indicados o crea un Array con esos
elementos. (Operación Múltiple)
Elimina un elemento de un Array por sus extremos, permitiendo eliminar el primer elemento (-1)o el
último (1).
Elimina todos los elementos de un Array que contengan el valor indicado.
Elimina todos los elementos de un Array que contengan alguno de los valores indicados.
(Operación Múltiple)

Modificando Documentos
Completos
Update Totales/Completos
db.updtst.update({x:2},{"x" : 2, "y" : 999 })
Este comando reemplaza el primer documento encontrado por con valor x:2 por este otro en donde el elemento y:999, no tengo el
control de cuál estoy modificando, lo correcto era modificar poniendo en el criterio el _id.

Parciales
Update Parciales
Ejemplo 1 – Operador $set – Modificación de un valor de un atributo existente
Dado el siguiente documento:
db.updtst.update({_id:100},{$set : {x:100}})
Realizará una modificación del valor de atributo x a 100

Parciales
Update Parciales
Otro Ejemplo – Operador $set – Opción multi – Agregar un atributo en todos los documentos
db.updtst.update({x:2},{$set : {z:”NUEVO”}},{multi:true})
Este reemplaza en TODOS los documentos encontrados con valor x:2 agregando el atributo z:”NUEVO”

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