{"id":104692,"date":"2022-07-23T21:37:07","date_gmt":"2022-07-23T19:37:07","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/dostupna-dokumento-orientirovannaya-subd-mongodb-6-0"},"modified":"2022-07-23T21:37:07","modified_gmt":"2022-07-23T19:37:07","slug":"dostupna-dokumento-orientirovannaya-subd-mongodb-6-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/news\/dostupna-dokumento-orientirovannaya-subd-mongodb-6-0","title":{"rendered":"Disponible la base de datos orientada a documentos MongoDB 6.0","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Despu\u00e9s de un a\u00f1o de desarrollo, se presenta la versi\u00f3n de la base de datos orientada a documentos MongoDB 6.0, que ocupa un nicho entre los sistemas r\u00e1pidos y escalables que operan con datos en formato clave\/valor y las bases de datos relacionales, funcionales y c\u00f3modas para la formaci\u00f3n de consultas. El c\u00f3digo de MongoDB est\u00e1 escrito en C++ y se distribuye bajo la licencia SSPL, que se basa en la licencia AGPLv3, pero no es de c\u00f3digo abierto, ya que contiene un requisito discriminatorio de entrega bajo la licencia SSPL no solo del c\u00f3digo de la aplicaci\u00f3n en s\u00ed, sino tambi\u00e9n de los textos fuente de todos los componentes involucrados en la provisi\u00f3n del servicio en la nube.    <\/p>\n<p>MongoDB admite el almacenamiento de documentos en un formato similar a JSON, tiene un lenguaje bastante flexible para la formulaci\u00f3n de consultas, puede crear \u00edndices para varios atributos almacenados, asegura eficazmente el almacenamiento de grandes objetos binarios, admite el registro de operaciones para la modificaci\u00f3n y adici\u00f3n de datos en la base de datos, puede operar de acuerdo con la paradigma Map\/Reduce, admite la replicaci\u00f3n y la construcci\u00f3n de configuraciones de alta disponibilidad.     <\/p>\n<p>MongoDB cuenta con herramientas integradas para garantizar la segmentaci\u00f3n (distribuci\u00f3n de un conjunto de datos entre servidores seg\u00fan una clave espec\u00edfica), que combinadas con la replicaci\u00f3n permiten construir un cl\u00faster de almacenamiento escalable horizontalmente, en el que no hay un \u00fanico punto de fallo (la falla de cualquier nodo no afecta el funcionamiento de la base de datos), se admite la recuperaci\u00f3n autom\u00e1tica despu\u00e9s de un fallo y la transferencia de carga desde un nodo defectuoso. La ampliaci\u00f3n del cl\u00faster o la conversi\u00f3n de uno <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/es\/server\/dts-los-angeles\/\"   title=\"servidores\" data-wpil-keyword-link=\"linked\"  data-wpil-monitor-id=\"3838\">servidores<\/a> a cl\u00faster se realiza sin detener el funcionamiento de la base de datos simplemente agregando nuevas m\u00e1quinas.         <\/p>\n<p>Caracter\u00edsticas principales de la nueva versi\u00f3n:  <\/p>\n<ul>\n<li class=\"l\"> Se ha implementado la posibilidad de ejecutar consultas que abarcan datos almacenados en forma cifrada (Cifrado Consultable). Los datos se descifran del lado del usuario y permanecen cifrados durante el procesamiento de la consulta (la consulta se ejecuta sobre datos cifrados, sin su descifrado previo). En la actualidad, en las consultas solo se permiten expresiones de comparaci\u00f3n, pero se planea agregar soporte para verificaci\u00f3n de rangos, prefijos, sufijos, subcadenas y otras operaciones en el futuro.\n<li class=\"l\"> Se han ampliado las capacidades relacionadas con el almacenamiento de datos en forma de series temporales (colecciones de series temporales), optimizadas para almacenar instant\u00e1neas de valores de par\u00e1metros registrados a intervalos espec\u00edficos de tiempo (hora y conjunto de valores correspondientes a ese tiempo), por ejemplo, la necesidad de almacenar dichos datos surge en sistemas de monitoreo, plataformas financieras y sistemas de encuestas de estados de sensores. En esta nueva versi\u00f3n se proporciona la posibilidad de utilizar \u00edndices secundarios y compuestos con colecciones de datos en forma de series temporales. Se ha agregado soporte para adjuntar datos adicionales, como informaci\u00f3n geogr\u00e1fica para tener en cuenta la distancia y la ubicaci\u00f3n. Se ha mejorado el rendimiento de lectura, ejecuci\u00f3n de consultas y ordenaci\u00f3n.\n<li class=\"l\"> Se han a\u00f1adido nuevas herramientas para el seguimiento de cambios (\u00abflujos de cambios\u00bb, API Change Streams), que permiten organizar el env\u00edo de notificaciones a aplicaciones sobre la modificaci\u00f3n de datos en la base de datos. La informaci\u00f3n sobre los cambios se recibe en tiempo real y permite crear aplicaciones utilizando m\u00e9todos de programaci\u00f3n reactiva y orientada a eventos. Los eventos se manejan mediante el m\u00e9todo watch, y los eventos necesarios se pueden filtrar y agregar utilizando los operadores $match, $project y $redact. En la nueva versi\u00f3n, se ha proporcionado la posibilidad de obtener el estado anterior y posterior del documento (por ejemplo, cuando un documento ha sido eliminado o modificado). Adem\u00e1s de las operaciones utilizando el lenguaje DML (data manipulation language), se ha a\u00f1adido soporte para operaciones DDL (data definition language), como la creaci\u00f3n y eliminaci\u00f3n de \u00edndices y colecciones. Se han incorporado herramientas para filtrar notificaciones asociadas.\n<li class=\"l\"> En los operadores $lookup y $graphlookup se ha implementado el soporte completo para almacenes seccionados (sharded). Se ha optimizado el rendimiento de la operaci\u00f3n $lookup; por ejemplo, al tener un \u00edndice por clave externa, la coincidencia de un peque\u00f1o n\u00famero de documentos ahora se realiza de 5 a 10 veces m\u00e1s r\u00e1pido, y para un gran n\u00famero, el doble de r\u00e1pido. Para coincidencias sin el uso de \u00edndices, el aumento del rendimiento puede alcanzar hasta 100 veces.\n<li class=\"l\"> Se ha habilitado la posibilidad de ejecutar consultas anal\u00edticas complejas sobre instant\u00e1neas (snapshot) coherentes del estado de los datos de trabajo. Este tipo de consultas anal\u00edticas pueden abarcar m\u00faltiples segmentos en grandes configuraciones distribuidas de MongoDB.\n<li class=\"l\"> Se han a\u00f1adido nuevos operadores $maxN, $minN y $lastN para determinar valores en un conjunto de datos, as\u00ed como el operador $sortArray para ordenar elementos de un array.\n<li class=\"l\"> Se ha incrementado significativamente la eficiencia del segmentado. El tama\u00f1o de bloque predeterminado para las colecciones segmentadas se ha aumentado a 128 MB. Se ha a\u00f1adido el comando configureCollectionBalancing para la desfragmentaci\u00f3n de colecciones segmentadas.\n<li class=\"l\"> En las herramientas de cifrado de datos del cliente a nivel de campo (CSFLE, client-side field-level encryption) se ha a\u00f1adido soporte para proveedores de claves compatibles con KMIP.\n<li class=\"l\"> Se ha a\u00f1adido la posibilidad de comprimir y cifrar el registro de auditor\u00eda, que refleja la actividad de los usuarios de la base de datos.\n<li class=\"l\"> Se ha implementado un modo experimental de sincronizaci\u00f3n de datos entre cl\u00fasteres de MongoDB (Cluster-to-Cluster Sync).      <\/ul>\n<p>Fuente: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.opennet.ru\/opennews\/art.shtml?num=57542\">opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0433\u043e\u0434\u0430 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