GESTIÓN DE BASE DE DATOS CON MONGODB

Introducción a MongoDB

• ¿Qué es MongoDB?

• Historia y evolución

• ¿Qué tipo de base de datos es MongoDB?

• Comparación con bases de datos relacionales

• Casos de uso comunes:

  • Aplicaciones web

  • Analítica de datos

  • Internet de las cosas (IoT)

  • Sistemas distribuidos

Fundamentos de MongoDB

• Conceptos clave:

  • Base de datos (database)

  • Colecciones (collections)

  • Documentos (documents)

• BSON vs JSON

• Estructura NoSQL y ventaja del esquema flexible

• ¿Qué significa esquema flexible?

• Pros y contras frente a un esquema rígido

• Colecciones vs Tablas SQL:

  • Diferencias en estructura

  • Escalabilidad

  • Relaciones

Tipos de Datos y Clave Primaria

• Tipos de datos en MongoDB:

  • String

  • Number

  • Boolean

  • Date

  • Array

  • Object

  • Null

  • ObjectId

• Clave primaria (_id) y cómo se genera

• ¿Qué es el ObjectId?

• Cómo lo genera MongoDB automáticamente

Operaciones CRUD en MongoDB

• Create: insertar documentos

• Read: encontrar documentos

• Update: modificar documentos

• Delete: eliminar documentos

• Consultas básicas:

  • Búsqueda por campo: { nombre: "Juan" }

  • Operadores: $gt, $lt, $in, $and, $or, $exists

  • Uso de arrays en consultas

Modelado de Datos en MongoDB

• ¿Qué tan grande debe ser un documento?

• Subdocumentos vs Referencias (anidamiento)

• Buenas prácticas de modelado:

  • Elegir entre embedding o referencing

  • Evitar documentos excesivamente anidados

  • Nombrar colecciones en plural

Índices en MongoDB

• ¿Qué es un índice y por qué es útil?

• Índice en el campo _id

• Índices en campos frecuentes de búsqueda

• Buenas prácticas en la creación de índices

MongoDB para Inteligencia de Negocios

• Inserción de datos:

  • Modelado NoSQL

  • Carga masiva

  • Integración de datos en tiempo real

• Consultas y lecturas:

  • Básicas y avanzadas

  • Optimización con índices

  • Análisis interrelacionados con $lookup

• Actualización de datos:

  • Actualización eficiente

  • Manejo de datos históricos

  • Uso de agregaciones para modificar datos

• Agregación de datos:

  • Uso de pipelines: $group, $match, $project

  • Cálculo de KPIs y métricas clave

Gestión y Escalabilidad de MongoDB

• Migración de Base de Datos:

  • Desde sistemas relacionales / NoSQL

  • Migración incremental en tiempo real

• Rendimiento y Sharding:

  • Optimización de consultas

  • Sharding para escalabilidad y Big Data

• Seguridad en MongoDB:

  • Autenticación y autorización

  • Cifrado de datos

  • Auditoría y cumplimiento normativo