MongoDB Reseñas: 4.5/5 — Muy bien valorado

Funciona en Mac OS, Windows y Linux. Es bastante fácil instalar y ejecutar el servidor con la consola o la terminal. En cuanto a MongoDB y NoSQL, es una plataforma grande y probada con una gran comunidad de desarrolladores. Me encanta la escalabilidad de cada documento y los conceptos de diseño de esquemas que aprendí en MongoDB University. Todos los documentos están en formato JSON. Si estás familiarizado con JavaScript, te será fácil adaptarte a MongoDB. Es una plataforma robusta que proporciona un conjunto de réplicas y bases de datos compartidas para que puedas escalar tu aplicación de forma rápida y sencilla. Tengo instalado MongoDB en mi Laptop Linux Kubuntu 15.10 y mi PC Windows 10, lo he usado con MEAN Stack en un curso de angular.js que tomé en Pluralsight, con Spark Java Framework desarrollé el sistema de blog simple que haces en los Cursos Universitarios de MongoDB, y la plataforma Meteor.js y una Especialización en Diseño Web de Coursera que estoy tomando ahora mismo donde usamos Meteor.js para crear aplicaciones web reactivas colaborativas, desarrollamos un sistema de aplicaciones web de votación, un sistema de edición de documentos, un portafolio con un blog, una aplicación de música, un drawing app, y finalmente, estoy desarrollando mi Proyecto Final donde usaré MongoDB por sus posibilidades de escalabilidad. Mi portafolio personal incluye MongoDB como base de datos para el blog. Bienvenidos: http://corderogerardo.me.

Bueno no es que me disguste, es mas bien un cuidado cuando tu como usuario de Linux estas instalando MongoDB, es bueno que primero aprendas a usar tu terminal, todos los comandos que necesitas para crear carpetas y dar permisos cuando los necesites, esto lo digo porque puedes tener problemas al iniciar, porque necesitas abrir dos consolas o terminales, y en una necesitas escribir e ingresar mongod para iniciar el servidor y en la otra mongo para iniciar el shell de MongoDB, luego cuando termines necesitas detener primero el shell de mongo y despues el servidor.

Escalabilidad rápida y fácil uso, para lo que necesito cuando estaba desarrollando mi portafolio y ahora para mi Proyecto final de Capstone quiero una versión diferente para probar cómo funciona el sistema con muchos usuarios.

Base de datos sin esquema, base de datos de documentos, fantástica para escalar horizontalmente. Excelente gestión de conjuntos de réplicas y fragmentación... me encanta. Creación de documentos e índices anidados; la potencia de esta base de datos es fantástica. Es fantástico poder evolucionar la base de datos simplemente añadiendo etiquetas, valores y elementos en los registros JSON más recientes; no hay que preocuparse por la estructura de las tablas, etc. Tenga en cuenta que también existe una universidad de MongoDB con cursos online gratuitos para desarrolladores (.NET, Python) y administradores de bases de datos. ¿Qué más?

Nada, por ahora. La verdad es que lo llevo usando cuatro meses y nunca he tenido ningún problema. Solo que tengo algunos problemas para gestionar muchos shells de Windows, pero bueno, somos administradores de bases de datos, no diseñadores de interfaces, ¿verdad?

Lo estamos probando para una base de datos transaccional (sin esquema). Pasando de una base de datos relacional clásica de SQL Server que almacena el tipo de datos XML (demasiado lento para nuestro propósito) a una base de datos JSON. Fácil de administrar y

Las herramientas nativas de MapReduce han simplificado el proceso y han llevado mi solución a otro nivel, sin tener que recurrir a muchas herramientas de terceros. Es tan sencillo como crear un script prototípico.

Ojalá pudiera usar una herramienta GUI nativa en la que pudiera confiar. Las herramientas gratuitas de código abierto no son óptimas; aunque una solución específica tenga una buena característica, puede carecer de otra igual de importante. Las soluciones de pago son excelentes, pero a menudo también son caras.

He estado trabajando con una gran cantidad de datos, lo que me ha permitido desarrollar una solución de big data. Al probar con muchas otras bases de datos relacionales, he notado la falta de compatibilidad nativa para realizar tareas sencillas de BI, como la función de map-reduce mencionada anteriormente. Ahora, con MongoDB, he podido crear cubos de BI sobre la marcha con tan solo crear un script rápido.

Una base de datos no relacional muy robusta y completa. La documentación es excelente y hay numerosos recursos disponibles que se adaptan a tu estilo de aprendizaje. La integración con Spring es excelente y sencilla.

Su uso es definitivamente situacional. El tamaño del documento es limitado. No es una solución milagrosa. Es una excelente base de datos si se busca rendimiento e interacciones tipo JSON. Aún es joven y está en crecimiento, y su conjunto de características es volátil. En general, no hay muchos aspectos negativos, solo aspectos a recordar sobre la aplicación de una base de datos documental no relacional.

Integración de datos entre dos plataformas. Es rápida y fácil de usar con Spring Boot. La mayoría de las interacciones con Mongo son sencillas y las gestiona Spring.

El inicio rápido: desde el inicio hasta tener una aplicación funcionando, es cuestión de minutos. Una vez completados los pasos iniciales, se puede escalar fácilmente en segundos sin esfuerzo adicional. Es fácil conectarse desde múltiples aplicaciones y controladores. Forma parte de la pila MEAN por algo.

Todavía no tiene el rendimiento de algunos de los productos comerciales como Cassandra, sin embargo es mucho más fácil de depurar y comprender los flujos de trabajo.

1. La facilidad de escalado al manejar grandes volúmenes de información. 2. El sistema de cifrado ayuda al manejar el cumplimiento de HIPAA.

Recientemente me impresionaron mucho las bases de datos NoSQL, y en especial Mongo. En el mundo actual, si piensas en bases de datos orientadas a documentos, estoy seguro de que Mongo será tu primera opción. Javascript como lenguaje interno, índices flexibles, búsqueda de texto completo y clusterización inmediata: todas estas características, en mi opinión, hacen de Mongo una de las mejores bases de datos NoSQL. Por supuesto, no debemos olvidar las grandes comunidades y la gran cantidad de enlaces oficiales a lenguajes.

Mis proyectos usan caracteres cirílicos (rusos) y el motor de búsqueda de prueba completa no es muy adecuado para ello. La agrupación para la elección del líder requiere al menos 3 nodos.

En mis proyectos tengo muchos documentos no estructurados y necesito un motor rápido de búsqueda y almacenamiento para ellos.

Además de las ventajas obvias de escalabilidad, rendimiento y código abierto, lo que más me gusta de MongoDB es su facilidad de uso y simplicidad. Ponerlo en funcionamiento solo toma un par de segundos. Y, en particular, si trabajas en una tienda que utiliza procesos de CD/CI, MongoDB se adapta de maravilla. En nuestra tienda, creo que nadie consideraría volver a una capa de persistencia basada en SQL. En resumen: - escalabilidad - rendimiento - estabilidad - simplicidad - funcionalidad - flexibilidad - código abierto - popularidad

Si bien adoptar MongoDB puede ofrecer enormes ventajas, cambiar a un paradigma sin esquema también puede presentar desafíos. Mantener los datos limpios puede ser muy difícil y no debe subestimarse. Además, la falta de funcionalidad de unión puede hacer que ciertas tareas sean muy engorrosas. Por eso estoy deseando empezar a usar MongoDB 3.2 con Validación de Documentos y $lookup.

MongoDB permitió a nuestro equipo de ingeniería crear una aplicación web que escala horizontalmente con el negocio.

En el entorno de producción, MongoDB ofrece un modelo de replicación fácil de usar y comprender, pero potente y fiable, para proteger los datos corporativos. Las estrategias de replicación se pueden configurar y probar rápidamente de diversas maneras, desde una sola máquina de desarrollo hasta una solución completa en la nube. A medida que aumenta el volumen de datos, la fragmentación es fácil de configurar y mantener. Las colecciones limitadas y los índices con tiempo de vida útil le ofrecen herramientas potentes para limitar la cantidad de datos que mantiene. El modelo de documento permite a los desarrolladores crear prototipos de modelos de datos rápidamente, y la ausencia de un esquema rígido permite realizar cambios sencillos en la capa de datos a medida que evolucionan las necesidades del negocio.

Si bien el tiempo necesario para que un nuevo desarrollador sea productivo en MongoDB es corto, se necesita más tiempo para que un desarrollador con experiencia en SQL reconsidere sus patrones de diseño.

Trabajamos con una gran variedad de fuentes de datos. Los documentos JSON ofrecen flexibilidad para aceptar datos de fuentes externas sin tener que aplicar reglas estrictas. Con MongoDB, podemos ingerir los datos rápidamente y adaptar las reglas para optimizar su uso.

Cuando trabajaba en un proyecto relacionado con un sistema de documentación, MongoDb era mi mejor opción. El objetivo original de una base de datos no SQL se adaptaba perfectamente al sistema. Además de la base de datos en sí, la velocidad y la flexibilidad eran otros dos atractivos para mí. Las consultas de MongoDb pueden ser muy rápidas en la mayoría de los casos en los que trabajo, especialmente si se necesitan recuperar los datos con una sola búsqueda. El diseño de las consultas es bastante bueno, especialmente para un sistema como el nuestro, que consulta los datos mediante sistemas de documentación, no mediante consultas SQL como una base de datos tradicional.

Para alguien que trabajó con bases de datos SQL, sin una sentencia de unión resulta bastante difícil pensar en la base de datos. Un ingeniero no puede usar la función de unión en MongoDB; necesitamos realizar múltiples consultas y combinar los resultados para nuestro propio objetivo. Otra cosa que no me gusta de MongoDB son las memorias.sage En el sistema de bases de datos, a veces se utiliza una gran cantidad de memoria, lo que lo hace casi más lento de lo debido. Si los desarrolladores pudieran acelerar la velocidad y optimizar la memoria, sería mejor. En cuanto a la concurrencia, MongoDB tampoco funciona bien; debería ser una mejor opción para quienes requieren alta frecuencia en un sistema de bases de datos.

El problema que estamos resolviendo es tratar de guardar información y datos diarios para que las personas puedan acceder a ellos en cualquier momento, el sistema necesita tener una gran base de datos a medida que pasa el tiempo. Guardamos los datos como documentación, por eso usamos mongoDB.

Es un almacén de documentos sólido con buen rendimiento. Disfruto de los robustos operadores, me beneficio enormemente del ecosistema maduro y, de vez en cuando, me salva el trabajo el framework integrado de MapReduce y agregación.

Lo único que no me gusta es que desarrollan rápidamente una gran funcionalidad, y dudo en actualizar mi base de datos en producción para aprovecharla de inmediato. Sería fantástico contar con una forma más segura y/o infalible de actualizar (y revertir) las bases de datos.

Usamos MongoDB para todo, y probablemente estaríamos igual de bien con una base de datos SQL, pero realmente disfruto de la flexibilidad de los documentos integrados y los índices profundos.