ıllı Internet y Tecnologías de la Información (2018)

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Lo siguiente es una breve descripción de las peculiaridades primordiales de MongoDB:


Consultas Ad hoc


MongoDB aguanta la busca por campos, consultas de rangos y expresiones regulares. Las consultas pueden devolver un campo concreto del documento mas asimismo puede ser una función JavaScript definida por el usuario.


Cualquier campo en un documento de MongoDB puede ser indizado, como es posible hacer índices secundarios. El término de índices en MongoDB es afín a los encontrados en base de datos relacionales..


MongoDB aguanta el género de replicación primario-secundario. Cada conjunto de primario y sus secundarios se llama contesta set . El primario puede ejecutar comandos de lectura y escritura. Los secundarios contestan los datos del primario y solo se pueden emplear para lectura o bien para backup, mas no se pueden efectuar escrituras. Los secundarios tiene la habilidad de poder escoger un nuevo primario en el caso de que el primario actual deje de contestar.


Balanceo de carga


MongoDB se puede escalar de forma horizontal utilizando el término de “shard”. El desarrollador escoge una clave de sharding, la que determina de qué forma van a ser distribuidos los datos de una compilación. Los datos son divididos en rangos (basado en la clave de sharding) y distribuidos mediante múltiples shard. Cada shard puede ser una contesta set.MongoDB tiene la capacidad de ejecutarse en múltiple servidores, balanceando la carga y/o contestando los datos para poder sostener el sistema marchando en caso que exista un fallo de hardware. La configuración automática es simple de incorporar bajo MongoDB y se pueden añadir nuevas servidores a MongoDB con el sistema de base de datos marchando.


Almacenamiento de archivos


MongoDB puede ser usado como un sistema de ficheros, tomando el beneficio de la capacidad que tiene MongoDB para el balanceo de carga y la replicación de datos usando múltiples servidores para el almacenaje de ficheros.Esta función lleva por nombre GridFS y es más bien una implementación en los drivers, no en el servidor, con lo que está incluida en los drivers oficiales que la compañía de MongoDB desarrolla. Estos drivers exponen funciones y métodos para la manipulación de ficheros y contenido a los desarrolladores.En un sistema con múltiple servidores, los ficheros pueden ser distribuidos y replicados entre ellos y de una manera transparente, así se crea un sistema eficaz que maneja fallos y balanceo de carga.


MongoDB da un framework de agregación que deja efectuar operaciones afines a las que se consiguen con el comando SQL "GROUP BY". El framework de agregación está construido como un pipeline en el que los datos van pasando por medio de diferentes etapas en los que estos datos son cambiados, agregados, filtrados y formateados hasta conseguir el resultado deseado. Todo este procesado es capaz de emplear índices si existiesen y se genera en memoria.Asimismo, MongoDB da una función MapReduce que puede ser empleada para el procesamiento por lotes de datos y operaciones de agregación.


Ejecución de JavaScript del lado del servidor


MongoDB tiene la capacidad de efectuar consultas usando JavaScript, haciendo que estas sean mandadas de manera directa a la base de datos para ser ejecutadas.


Si estás desarrollando un servicio que se marcha haciendo popular o bien los niveles de acceso a base de datos cada vez son más altos, comenzarás a apreciar que tu base de datos es atacada por un tráfico creciente y tu servidor esté padeciendo por los altos niveles de stress y te podrías ver en la necesidad de actualizar tu infraestructura para aguantar la demanda.


Aquí entra en juego el sharding, es el modo perfecto en el que hacemos nuestra base de datos escalable. En vez de tener una compilación en una base de datos, la pondríamos en múltiples bases de datos distribuidas, de tal modo que en el momento de preguntar los datos de dicha compilación, los recobremos tal y como si de una sola base de datos se tratara. Mongo se ocupará de descubrir transparentemente exactamente en qué base de datos se hallan los datos.


Los fragmentos van a estar formados por contesta set, de tal modo que si creamos 3 fragmentos, cada uno de ellos de los que tiene una contesta set con 3 servidores, estaríamos hablando de un total de 9 servidores.


Si hacemos consultas, estas se efectuarán de forma distribuida por medio de un módulo enrutador llamado “MongoS” que sostendrá un pequeño pool de conexiones a los diferentes host. Para conocer exactamente en qué fragmento debe preguntar para recobrar datos de una compilación ordenada, se usan rangos y shard_key, de forma que se corta la compilación en rangos y les asigna un id (shard_key), que puede ser parte del propio documento, y se distribuye en los fragmentos (contesta set). De tal modo que cuando se consulte la compilación debemos suministrar el “shard_key”.


No incorpora las propiedades ACID multidocumento


MongoDB garantiza ACID en el mismo documento. El no incorporar las propiedades ACID produce que la base de datos no asegure la durabilidad, la integridad, la consistencia y el aislamiento requeridos obligatoriamente en las transacciones. Posiblemente en futuras versiones esto se resuelva.


Sobre la base de este punto se especifican los 4 siguientes:


Problemas de consistencia


En versiones precedentes de la base de datos las lecturas rigurosamente consistentes ven versiones obsoletas de documentos, asimismo pueden devolver datos incorrectos de lecturas que jamás deberían haber ocurrido.


Este inconveniente se considera solucionado desde la versión tres.4: https://jepsen.io/analyses/mongodb-tres-cuatro-0-rc3


Bloqueo a nivel de documento


MongoDB bloquea la base de datos a nivel de documento ante cada operación de escritura. Solo se van a poder hacer operaciones de escritura concurrentes entre diferentes documentos.


Las escrituras no son durables ni verificables


MongoDB regresa cuando aún no se ha escrito la información en el espacio de almacenaje permanente, lo que puede causar pérdidas de información. En MongoDB veintidos se cambia el valor por defecto para redactar en por lo menos una réplica, mas esto prosigue sin satisfacer la durabilidad ni la verificabilidad.


Problemas de escalabilidad


Tiene inconvenientes de desempeño cuando el volumen de datos supera los 100TB.


MongoDB guarda la estructura de los datos en documentos tipo JSON con un esquema activo llamado BSON, lo que implica que no hay un esquema predefinido.Los elementos de los datos se llaman documentos y se guardan en compilaciones. Una compilación puede tener un número indeterminado de documentos.Comparando con una base de datos relacional, se puede decir que las compilaciones son como tablas y los documentos son registros en la tabla. La diferencia radica en que en una base de datos relacional cada registro en una tabla tiene exactamente la misma cantidad de campos, al tiempo que en MongoDB cada documento en una compilación puede tener diferentes campos.En un documento, se pueden añadir, suprimir, alterar o bien renombrar nuevos campos en cualquier instante, en tanto que no hay un esquema predefinido. La estructura de un documento es bien simple y compuesta por pares llave/valor, semejante a las matrices asociativas en un lenguaje de programación, esto se debe a que MongoDB prosigue el formato de JSON. En MongoDB la clave es el nombre del campo y el valor es su contenido, los que se apartan a través de el empleo de “:”, como se puede ver en el próximo ejemplo.Como valor se pueden emplear números, cadenas o bien datos binarios como imágenes o bien cualquier otro.


En este caso de ejemplo se puede ver que en el campo “Address” se contiene otro documento que tiene los campos de “Street” y “City”.


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