{"id":30666,"date":"2019-10-31T21:36:48","date_gmt":"2019-10-31T18:36:48","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/byla-la-mongodb-voobshhe-pravilnym-vyborom\/"},"modified":"2019-10-31T21:36:48","modified_gmt":"2019-10-31T18:36:48","slug":"byla-la-mongodb-voobshhe-pravilnym-vyborom","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/administrirovanie\/byla-la-mongodb-voobshhe-pravilnym-vyborom","title":{"rendered":"\u00bfEra MongoDB realmente la elecci\u00f3n correcta?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Recientemente supe que <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.redhat.com\/en\/blog\/red-hat-satellite-standardize-postgresql-backend\">Red Hat elimina el soporte de MongoDB de Satellite<\/a><\/noindex> (se dice que es por cambios en la licencia). Esto me hizo reflexionar sobre c\u00f3mo en los \u00faltimos a\u00f1os he visto un mont\u00f3n de art\u00edculos diciendo lo terrible que es MongoDB y que nadie deber\u00eda usarlo nunca. Pero durante este tiempo, MongoDB se ha convertido en un producto mucho m\u00e1s maduro. \u00bfQu\u00e9 ha pasado? \u00bfDe verdad todo el odio se debe a errores en el inicio del marketing de esta nueva base de datos? \u00bfO simplemente la gente aplica MongoDB en lugares inapropiados?<\/p>\n<p>Si de repente sientes que estoy defendiendo a MongoDB, por favor, lee <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"#1\">el aviso legal<\/a><\/noindex> al final del art\u00edculo.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h1>Nueva tendencia<\/h1>\n<p>\nHe trabajado en la industria del software m\u00e1s a\u00f1os de los que ser\u00eda apropiado mencionar, pero aun as\u00ed, me ha tocado solo una peque\u00f1a parte de las tendencias que han impactado nuestra industria. He sido testigo del auge de 4GL, AOP, Agile, SOA, Web 2.0, AJAX, blockchain... la lista es interminable. Cada a\u00f1o surgen nuevas tendencias. Algunas desaparecen r\u00e1pidamente, mientras que otras cambian fundamentalmente la forma en que se desarrolla el software.<\/p>\n<p>Alrededor de cada nueva tendencia se genera una especie de emoci\u00f3n colectiva: las personas o se suben al barco por s\u00ed mismas, o ven el alboroto generado por otros y siguen a la multitud. Este proceso fue codificado por la empresa Gartner en el <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Hype_cycle\">ciclo de hype<\/a><\/noindex>. Aunque es controvertido, este gr\u00e1fico describe aproximadamente lo que sucede con las tecnolog\u00edas antes de que finalmente se vuelvan \u00fatiles.<\/p>\n<p>Pero de vez en cuando aparece (o ocurre una segunda venida, como en este caso) una nueva innovaci\u00f3n impulsada solo por una implementaci\u00f3n espec\u00edfica. En el caso de NoSQL, el hype estuvo fuertemente influenciado por la aparici\u00f3n y el r\u00e1pido ascenso de MongoDB. No fue MongoDB la que inici\u00f3 esta tendencia: en realidad, las grandes empresas de Internet comenzaron a tener problemas para manejar grandes vol\u00famenes de datos, lo que llev\u00f3 al regreso de las bases de datos no relacionales. El movimiento general comenz\u00f3 con proyectos como Bigtable de Google y Cassandra de Facebook, pero fue MongoDB la que se convirti\u00f3 en la implementaci\u00f3n de base de datos NoSQL m\u00e1s conocida y accesible para la mayor\u00eda de los desarrolladores.<\/p>\n<p><i>Nota: puedes pensar que estoy mezclando bases de datos documentales con bases de datos columnar, almacenes de clave\/valor o cualquiera de los numerosos otros tipos de almacenamiento de datos que caen bajo la definici\u00f3n general de NoSQL. Y tienes raz\u00f3n. Pero en aquel tiempo reinaba el caos. Todos estaban obsesionados con NoSQL, a todos les parec\u00eda <b>absolutamente<\/b> es necesario, aunque muchos no vieron diferencias en las distintas tecnolog\u00edas. Para muchos, MongoDB se convirti\u00f3 en <b>sin\u00f3nimo de<\/b> NoSQL.<\/i><\/p>\n<p>Y los desarrolladores se lanzaron a ella. La idea de una base de datos sin esquema que se escalara m\u00e1gicamente para resolver cualquier problema era bastante atractiva. Alrededor de 2014, parec\u00eda que en todos los lugares donde un a\u00f1o antes se utilizaba una base de datos relacional como MySQL, Postgres o SQL Server, estaban implementando bases de datos MongoDB. Si preguntabas por qu\u00e9, pod\u00edas obtener respuestas que iban desde lo banal \"es la escala de la web\" hasta algo m\u00e1s elaborado \"mis datos est\u00e1n muy d\u00e9bilmente estructurados y encajan bien en una base de datos sin esquema\".<\/p>\n<p>Es importante recordar que MongoDB y las bases de datos de documentos en general resuelven una serie de problemas en comparaci\u00f3n con las bases de datos relacionales tradicionales:<\/p>\n<ul>\n<li><b>Esquema r\u00edgido<\/b>: con una base de datos relacional, si tienes datos formados din\u00e1micamente, se te obliga a crear un mont\u00f3n de columnas de datos \"diferentes\" al azar, meter blobs de datos all\u00ed o usar una configuraci\u00f3n <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Entity%E2%80%93attribute%E2%80%93value_model\">EAV<\/a><\/noindex>\u2026 todo esto tiene desventajas significativas.\n<\/li>\n<li><b>Dificultad para escalar<\/b>: si hay tantos datos que no caben en un solo servidor, MongoDB ofrec\u00eda mecanismos que permit\u00edan escalar a m\u00faltiples m\u00e1quinas.\n<\/li>\n<li><b>Modificaciones complejas del esquema<\/b>: \u00a1sin migraciones! En una base de datos relacional, cambiar la estructura de la base de datos puede convertirse en un gran problema (especialmente cuando hay muchos datos). MongoDB logr\u00f3 simplificar significativamente este proceso. Y lo hizo tan f\u00e1cil que puedes simplemente actualizar el esquema sobre la marcha y avanzar r\u00e1pidamente.\n<\/li>\n<li><b>Rendimiento de escritura<\/b>: el rendimiento de MongoDB era bueno, especialmente con una configuraci\u00f3n adecuada. Incluso la configuraci\u00f3n de MongoDB de manera predeterminada, por la que a menudo la criticaban, mostraba algunas m\u00e9tricas de rendimiento impresionantes.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h1>Todos los riesgos son tuyos<\/h1>\n<p>\nLos potenciales beneficios de MongoDB eran enormes, especialmente para ciertos tipos de problemas. Si lees la lista anterior sin entender el contexto y sin experiencia, podr\u00edas tener la impresi\u00f3n de que MongoDB es realmente una base de datos revolucionaria. El \u00fanico problema era que los beneficios mencionados anteriormente ven\u00edan acompa\u00f1ados de una serie de advertencias, algunas de las cuales se detallan a continuaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Para ser justos, nadie en 10gen\/MongoDB Inc. dir\u00e1 que lo que se menciona a continuaci\u00f3n es mentira, simplemente son compromisos.<\/p>\n<ul>\n<li><b>P\u00e9rdida de transacciones<\/b>: las transacciones son una caracter\u00edstica principal de muchas bases de datos relacionales (no todas, pero la mayor\u00eda). La atomicidad de las transacciones implica que puedes realizar varias operaciones de manera at\u00f3mica y garantizar que los datos se mantendr\u00e1n consistentes. Por supuesto, en una base de datos NoSQL, la atomicidad puede ser dentro de un solo documento o puedes utilizar confirmaciones en dos fases para obtener sem\u00e1ntica transaccional. Pero tendr\u00e1s que implementar esta funcionalidad por tu cuenta... lo que puede ser una tarea complicada y que consume tiempo. A menudo, no te das cuenta de los problemas hasta que ves que los datos en la base de datos entran en estados inv\u00e1lidos, porque no es posible garantizar la atomicidad de las operaciones. <b>Nota: muchos me han informado que el a\u00f1o pasado aparecieron transacciones en MongoDB 4.0, pero con varias limitaciones. La conclusi\u00f3n del art\u00edculo sigue siendo la misma: eval\u00faa cu\u00e1nto se adapta la tecnolog\u00eda a tus necesidades.<\/b>\n<\/li>\n<li><b>P\u00e9rdida de integridad relacional (claves externas)<\/b>: si tus datos tienen relaciones, tendr\u00e1s que aplicarlas en la aplicaci\u00f3n. Tener una base de datos que mantenga estas relaciones quitar\u00e1 una parte considerable del trabajo de la aplicaci\u00f3n y, por consiguiente, de tus programadores.\n<\/li>\n<li><b>Falta de posibilidad de aplicar estructuras de datos<\/b>: los esquemas estrictos a veces se convierten en un gran problema, pero tambi\u00e9n son un poderoso mecanismo para una buena estructuraci\u00f3n de datos si se utilizan correctamente. Las bases de datos documentales, como MongoDB, ofrecen una incre\u00edble flexibilidad de esquema, pero esta flexibilidad elimina la responsabilidad de mantener los datos limpios. Si no te ocupas de ellos, al final tendr\u00e1s que escribir mucho c\u00f3digo en la aplicaci\u00f3n para manejar datos que no est\u00e1n en la forma que esperas. Como se dice a menudo en nuestra empresa Simple Thread... la aplicaci\u00f3n ser\u00e1 reescrita alg\u00fan d\u00eda, pero los datos vivir\u00e1n para siempre. <b>Nota: MongoDB admite la verificaci\u00f3n de esquemas: es \u00fatil, pero no ofrece las mismas garant\u00edas que una base de datos relacional. En primer lugar, agregar o modificar la verificaci\u00f3n de esquemas no afecta los datos existentes en la colecci\u00f3n. Debe asegurarse de que est\u00e1 actualizando los datos de acuerdo con el nuevo esquema. Decida por s\u00ed mismo si esto es suficiente para sus necesidades.<\/b>\n<\/li>\n<li><b>Lenguaje de consulta propio \/ p\u00e9rdida del ecosistema de herramientas<\/b>: la aparici\u00f3n de SQL fue una revoluci\u00f3n absoluta, y desde entonces nada ha cambiado. Es un lenguaje incre\u00edblemente poderoso, pero tambi\u00e9n bastante complejo. La necesidad de construir consultas a la base de datos en un nuevo lenguaje compuesto de fragmentos JSON se considera un gran paso atr\u00e1s por las personas con experiencia en SQL. Existe todo un universo de herramientas que interact\u00faan con bases de datos SQL: desde IDE hasta herramientas de informes. Pasarse a una base de datos que no admite SQL significa que no se puede utilizar la mayor\u00eda de estas herramientas o que es necesario convertir los datos a SQL para poder usarlos, lo que puede resultar m\u00e1s complicado de lo que piensa.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nMuchos desarrolladores que se pasaron a MongoDB no entend\u00edan muy bien los compromisos y a menudo se sumergieron de cabeza al instalarlo como su almacenamiento de datos principal. Despu\u00e9s de eso, a menudo era incre\u00edblemente dif\u00edcil volver atr\u00e1s.<\/p>\n<h1>\u00bfQu\u00e9 se podr\u00eda haber hecho de manera diferente?<\/h1>\n<p>\nNo todos se lanzaron de cabeza y chocaron con el fondo. Pero no pocos proyectos instalaron MongoDB en lugares donde simplemente no era adecuada, y tendr\u00e1n que vivir con ella durante muchos a\u00f1os m\u00e1s. Si estas organizaciones hubieran dedicado un tiempo a pensar de manera met\u00f3dica en la elecci\u00f3n de tecnolog\u00edas, muchas habr\u00edan tomado decisiones diferentes.<\/p>\n<p>\u00bfC\u00f3mo elegir la tecnolog\u00eda adecuada? Ha habido varios intentos de crear un marco sistem\u00e1tico para evaluar tecnolog\u00edas, como <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.wohlin.eu\/spi96.pdf\">\u00abMarco para la implementaci\u00f3n de tecnolog\u00edas en organizaciones de software\u00bb<\/a><\/noindex> y <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/pdfs.semanticscholar.org\/4268\/30dd5dd944d3b75ec56b2a3b151c18afbaf9.pdf\">\u00abMarco para la evaluaci\u00f3n de tecnolog\u00edas de software\u00bb<\/a><\/noindex>, pero me parece que esto es una complejidad innecesaria.<\/p>\n<p>Muchas tecnolog\u00edas se pueden evaluar razonablemente formulando solo dos preguntas b\u00e1sicas. <b>El problema radica en encontrar personas que puedan responderlas con responsabilidad, dedicando tiempo a buscar respuestas y sin prejuicios.<\/b><\/p>\n<blockquote><p>Si no enfrenta un problema, no necesita una nueva herramienta. Punto.<\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h1>Pregunta 1: \u00bfQu\u00e9 problemas estoy tratando de resolver?<\/h1>\n<p>\nSi no est\u00e1s enfrentando un problema, no necesitas una nueva herramienta. Punto. No busques una soluci\u00f3n y luego inventes un problema. Si no has encontrado un problema que una nueva tecnolog\u00eda resuelva significativamente mejor que tu tecnolog\u00eda existente, entonces no hay nada que discutir. Si est\u00e1s considerando usar esta tecnolog\u00eda solo porque has visto c\u00f3mo la usan otros, piensa en los problemas con los que se enfrentan y preg\u00fantate si t\u00fa tienes esos mismos problemas. Es f\u00e1cil adoptar tecnolog\u00eda porque otros la utilizan; la dificultad radica en entender si enfrentas los mismos problemas.<\/p>\n<h1>Pregunta 2: \u00bfQu\u00e9 estoy dejando atr\u00e1s?<\/h1>\n<p>\nEsta es, sin duda, una pregunta m\u00e1s dif\u00edcil porque tendr\u00e1s que profundizar y comprender bien tanto la antigua como la nueva tecnolog\u00eda. A veces no puedes realmente entender lo nuevo hasta que construyes algo con ello o hasta que tienes un empleado con esa experiencia.<\/p>\n<p>Si no tienes ni una cosa ni la otra, tiene sentido considerar las inversiones m\u00ednimas posibles para determinar el valor de esta herramienta. Y si realizas inversiones, \u00bfqu\u00e9 tan dif\u00edcil ser\u00e1 revertir la decisi\u00f3n?<\/p>\n<h1>La gente siempre lo arruina todo.<\/h1>\n<p>\nAl intentar responder a estas preguntas de la manera m\u00e1s objetiva posible, recuerda una cosa: tendr\u00e1s que luchar contra la naturaleza humana. Hay varios sesgos cognitivos que debes superar para evaluar una tecnolog\u00eda de manera efectiva. Aqu\u00ed hay algunos:<\/p>\n<ul>\n<li><b><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Bandwagon_effect\">Efecto de la conformidad<\/a><\/noindex><\/b> \u2014 todos saben de \u00e9l, pero sigue siendo dif\u00edcil de combatir. Aseg\u00farate de que la tecnolog\u00eda realmente satisfaga tus necesidades reales.\n<\/li>\n<li><b><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/mindmodeling.org\/cogsci2015\/papers\/0177\/index.html\">Efecto de novedad<\/a><\/noindex><\/b> \u2014 muchos desarrolladores tienden a subestimar las tecnolog\u00edas con las que han trabajado durante mucho tiempo y sobreestimar las ventajas de la nueva tecnolog\u00eda. No solo los programadores, todos est\u00e1n sujetos a este sesgo cognitivo.\n<\/li>\n<li><b><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/pigeon.psy.tufts.edu\/avc\/dittrich\/fepef.htm\">Efecto de caracter\u00edsticas positivas<\/a><\/noindex> \u2014 tendemos a ver lo que hay y pasamos por alto lo que falta. Esto puede llevar al caos combinado con el efecto de novedad, ya que no solo sobreestimas la nueva tecnolog\u00eda por su propia naturaleza, sino que tambi\u00e9n ignoras sus desventajas.<\/b>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEs dif\u00edcil dar una evaluaci\u00f3n objetiva, pero entender las principales distorsiones cognitivas ayudar\u00e1 a tomar decisiones m\u00e1s racionales.<\/p>\n<h1>Curr\u00edculum<\/h1>\n<p>\nCuando surge una innovaci\u00f3n, se debe responder con mucho cuidado a dos preguntas:<\/p>\n<ul>\n<li>\u00bfEste instrumento resuelve un problema real?\n<\/li>\n<li>\u00bfEntendemos bien los compromisos?<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nSi no puedes responder con confianza a estas dos preguntas, da algunos pasos atr\u00e1s y reflexiona.<\/p>\n<p>\u00bfEra realmente la MongoDB una buena elecci\u00f3n? Por supuesto que s\u00ed; como en la mayor\u00eda de las tecnolog\u00edas de ingenier\u00eda, esto depende de muchos factores. Entre aquellos que respondieron a estas dos preguntas, muchos se beneficiaron de MongoDB y contin\u00faan haci\u00e9ndolo. Quien no lo hizo, espero que haya aprendido una valiosa y no demasiado dolorosa lecci\u00f3n sobre el ciclo de exageraci\u00f3n.<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"1\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h1>Descargo de responsabilidad<\/h1>\n<p>\nQuiero aclarar que no siento ni amor ni odio hacia MongoDB. Simplemente, no hemos tenido problemas que fueran mejor resueltos por MongoDB. S\u00e9 que 10gen\/MongoDB Inc. inicialmente actu\u00f3 de manera bastante audaz al establecer valores predeterminados inseguros y promocionar MongoDB como una soluci\u00f3n universal para manejar cualquier tipo de dato (especialmente en hackatones). Probablemente, fue una mala decisi\u00f3n. Pero esto refuerza el enfoque descrito aqu\u00ed: estos problemas pod\u00edan haberse identificado muy r\u00e1pidamente incluso con una evaluaci\u00f3n superficial de la tecnolog\u00eda.<br \/>\n<br \/>Fuente: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/446180\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u044f \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e Red Hat \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0443 MongoDB \u0438\u0437 Satellite (\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f\u0442, \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0438). \u042d\u0442\u043e \u0437\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e \u043c\u0435\u043d\u044f \u0437\u0430\u0434\u0443\u043c\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u0435\u0442 \u044f \u0432\u0438\u0434\u0435\u043b \u043a\u0443\u0447\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439, \u043a\u0430\u043a \u0443\u0436\u0430\u0441\u043d\u0430 MongoDB \u0438 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0438\u043a\u0442\u043e \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0435\u0451 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u041d\u043e \u0437\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f MongoDB \u0441\u0442\u0430\u043b\u0430 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043b\u044b\u043c \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u043c. \u0427\u0442\u043e \u0436\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c? 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