INTRODUCCION BASES DE DATOS - NOSQL - MONGODB

BASES DE DATOS –
NOSQL
Dr(c). Richard Eliseo Mendoza Gáfaro
Docente

NoSQL
Las bases de datos NoSQL (Not Only SQL) surgieron como
respuesta a las limitaciones de los sistemas de gestión de
bases de datos relacionales tradicionales, especialmente en
el contexto del Big Data y las aplicaciones web modernas
(Kumar et al., 2019). Este paradigma alternativo se
caracteriza por su capacidad para manejar grandes
volúmenes de datos no estructurados o semiestructurados,
ofrecer alta escalabilidad horizontal y proporcionar un
rendimiento superior en operaciones de lectura y escritura
intensivas. Según Mahmood y Kumar (2020), las bases de
datos NoSQL se clasifican principalmente en cuatro
categorías: documentales, columnares, clave-valor y grafos,
cada una diseñada para abordar casos de uso específicos.
MongoDB, Cassandra y Redis se han convertido en
implementaciones destacadas que demuestran la madurez y
adopción de esta tecnología en entornos empresariales
(Zhang & Thompson, 2021).

TABLA COMPARATIVA
Característica Bases de Datos Relacionales (SQL) Bases de Datos NoSQL
Estructura Esquema rígido y predefinido Esquema flexible y dinámico
Escalabilidad Vertical (scaling up) Horizontal (scaling out)
Consistencia
ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento,
Durabilidad)
BASE (Básicamente Disponible, Estado
Suave, Eventual consistencia)
Modelo de datos Tablas con filas y columnas
Varios modelos: documentos, clave-valor,
columnar, grafos
Relaciones Relaciones complejas entre tablas Relaciones mínimas o denormalizadas
Lenguaje de consulta SQL estandarizado Específico de cada base de datos
Casos de uso
- Aplicaciones financieras
- Sistemas ERP
- Datos estructurados
- Transacciones complejas
- Big Data
- IoT
- Redes sociales
- Contenido en tiempo real
Ejemplos populares
- MySQL
- PostgreSQL
- Oracle
- SQL Server
- MongoDB
- Cassandra
- Redis
- Neo4j
Rendimiento Mejor para operaciones complejas y joins
Mejor para operaciones simples y alto
volumen
Normalización Datos normalizados Datos generalmente denormalizados
Transacciones Soporte completo Soporte limitado o ninguno
Curva de aprendizaje Más pronunciada, SQL estándar Varía según la base de datos
Mantenimiento Más complejo, requiere DBA Generalmente más simple
Costos Generalmente más costosas
Muchas opciones gratuitas y de código
abierto

TIPOS DE BASES DE DATOS NoSQL
Tipo de Base de Datos
NoSQL
Descripción Ejemplo con Estudiantes
Claves-Valor
Almacenan los datos como pares clave-valor. Son muy rápidas y simples, ideales para
búsquedas rápidas.
Guardar las calificaciones de estudiantes como pares
clave-valor: {"estudiante_123": "95", "estudiante_456":
"88"}.
Documentales
Almacenan datos en documentos tipo JSON, BSON o XML. Cada documento es flexible,
con campos que pueden variar entre documentos.
Guardar información completa de un estudiante en un
documento JSON: { "id": "123", "nombre": "Juan",
"edad": 20, "cursos": ["Matemáticas", "Historia"] }.
Columnas Anchas
Organizan los datos en tablas con filas y columnas, pero permiten múltiples valores en
una sola columna. Son ideales para grandes volúmenes de datos.
Almacenar información de cursos tomados por
estudiantes: Una fila por estudiante, con columnas para
cada curso que tomó.
Grafos
Usan nodos y relaciones para representar datos. Son útiles para modelar conexiones o
relaciones complejas.
Representar relaciones entre estudiantes y sus
compañeros de clase en forma de grafo. Por ejemplo: un
nodo para cada estudiante y aristas que indiquen
amistad.
Tiempo-Serie Diseñadas para almacenar y consultar datos según una dimensión temporal.
Registrar la asistencia diaria de los estudiantes, donde
cada entrada se almacena con una marca de
tiempo: {"estudiante_123": {"2024-11-01": "Presente"}}.
Orientadas a Objetos
Almacenan datos como objetos, similares a las estructuras usadas en programación
orientada a objetos.
Almacenar un objeto estudiante con sus atributos, como
en programación: estudiante: {nombre: "Ana", edad: 21,
asignaturas: ["Física", "Química"]}.
Motor de Búsqueda Optimizadas para búsquedas rápidas y análisis de grandes volúmenes de texto o datos.
Indexar y buscar información sobre estudiantes, como
encontrar a todos los estudiantes que toman un curso
específico o que tienen ciertas palabras clave.
Multimodelo Soportan múltiples modelos (clave-valor, grafos, documentos) en un solo sistema.
Combinar datos de estudiantes: usar documentos para
los perfiles, grafos para relaciones de amistad y clave-
valor para las calificaciones.

Herramientas de Gestión para NoSQL
Bases de Datos Clave-Valor
Redis: Base de datos en memoria, altamente rápida, ideal para almacenamiento en caché y sesiones
de usuario.
Amazon DynamoDB: Servicio de base de datos gestionada, escalable y de baja latencia.
Riak KV: Base de datos distribuida diseñada para alta disponibilidad.
Aerospike: Especialmente utilizada para aplicaciones de alto rendimiento.
Bases de Datos Documentales
MongoDB: La más popular en este tipo, almacena datos en formato BSON (similar a JSON).
Couchbase: Combina capacidades de documentos y memoria para un rendimiento rápido.
RethinkDB: Diseñada para aplicaciones en tiempo real, con consultas reactivas.
Firebase Firestore: Solución de base de datos documental en la nube de Google.
MarkLogic: Base de datos documental empresarial con funciones avanzadas.
Bases de Datos de Grafos
Neo4j: La base de datos de grafos más popular, ideal para redes sociales, recomendaciones, etc.
ArangoDB: Base de datos multimodelo que incluye características de grafos.

Bases de Datos de Grafos
Neo4j: La base de datos de grafos más popular, ideal para redes sociales, recomendaciones, etc.
ArangoDB: Base de datos multimodelo que incluye características de grafos.
Titan: Diseñada para manejar grandes grafos distribuidos.
OrientDB: Base de datos multimodelo con soporte para grafos y documentos.
Amazon Neptune: Base de datos gestionada de grafos compatible con Gremlin y SPARQL.
Bases de Datos de Tiempo-Serie
InfluxDB: Base de datos optimizada para métricas y datos de series temporales.
TimescaleDB: Extensión de PostgreSQL para datos de series temporales.
OpenTSDB: Diseñada para grandes series temporales y construida sobre HBase.
Prometheus: Base de datos de series temporales usada principalmente para monitoreo.
Druid: Diseñada para análisis de datos en tiempo real y series temporales.
de datos empresarial que soporta modelos híbridos.

Bases de Datos de Tiempo-Serie
InfluxDB: Base de datos optimizada para métricas y datos de series temporales.
TimescaleDB: Extensión de PostgreSQL para datos de series temporales.
OpenTSDB: Diseñada para grandes series temporales y construida sobre HBase.
Prometheus: Base de datos de series temporales usada principalmente para monitoreo.
Druid: Diseñada para análisis de datos en tiempo real y series temporales.
Bases de Datos Multimodelo
ArangoDB: Soporta grafos, documentos y clave-valor en un solo sistema.
OrientDB: Combina grafos, documentos y otras estructuras en un único motor.
Couchbase: Ofrece capacidades tanto documentales como de clave-valor.
MarkLogic: Base de datos empresarial que soporta modelos híbridos.

MONGODB
MongoDB representa un sistema de gestión de bases de
datos NoSQL documental que ha revolucionado el
almacenamiento y procesamiento de información en
entornos de desarrollo digital contemporáneos. Esta
plataforma de código abierto permite el manejo de datos no
estructurados mediante un modelo flexible de documentos
JSON, facilitando la escalabilidad horizontal y la manipulación
eficiente de grandes volúmenes de información en
arquitecturas distribuidas (Chen et al., 2021). Su capacidad
para manejar estructuras dinámicas y su rendimiento
optimizado lo convierten en una herramienta fundamental
para aplicaciones que requieren procesamiento ágil de datos
complejos, destacando especialmente en entornos de big
data, computación en la nube y desarrollo de aplicaciones
web modernas.

CARACTERISTICAS MONGODB
Modelo de Datos Orientado a Documentos: Almacena datos en documentos BSON (Binary JSON),
permitiendo una estructura flexible y sin un esquema rígido.
Escalabilidad Horizontal: Permite la distribución de datos a través de múltiples servidores mediante
fragmentación (sharding), lo que facilita el manejo de grandes volúmenes de datos.
Alta Disponibilidad: Utiliza conjuntos de réplicas (replica sets) para mantener copias de los datos en
múltiples nodos, garantizando la continuidad del servicio ante fallos.
Consulta y Agregación Potente: Ofrece un lenguaje de consultas basado en JSON y un marco de
agregación que permite realizar operaciones complejas de procesamiento de datos, como filtrado,
agrupamiento y ordenamiento.
Índices: Permite la creación de índices simples y compuestos para optimizar la velocidad de las
consultas, mejorando el rendimiento en conjuntos de datos grandes.
Soporte para Datos No Estructurados: Ideal para aplicaciones que manejan datos no estructurados o
semiestructurados, como texto, imágenes y archivos multimedia.
Transacciones: Soporta transacciones multi-documento, lo que permite realizar operaciones atómicas
en múltiples documentos y colecciones.

CARACTERISTICAS MONGODB
Modelo de Consistencia Eventual: Proporciona un modelo de consistencia eventual que permite que
las lecturas reflejen datos actualizados después de un breve retraso, lo que mejora el rendimiento en
sistemas distribuidos.
Seguridad: Incluye características de seguridad como autenticación, autorización, y cifrado de datos
en reposo y en tránsito, garantizando la protección de la información sensible.
Facilidad de Integración: Dispone de controladores para varios lenguajes de programación y
plataformas, lo que facilita su integración en aplicaciones y servicios existentes.
Desarrollo Ágil: Su flexibilidad permite a los desarrolladores iterar rápidamente en el diseño de la
base de datos, adaptándose a cambios en los requisitos de la aplicación.
Soporte para Geoespacial: Ofrece funcionalidades para almacenar y consultar datos geoespaciales,
facilitando el desarrollo de aplicaciones que requieren información de ubicación.
Interfaz de Línea de Comandos y Herramientas Gráficas: Proporciona herramientas como MongoDB
Compass y una interfaz de línea de comandos que facilitan la administración y consulta de bases de
datos.

CASOS DE USO MONGODB
Caso de Uso Descripción Ejemplo
Aplicaciones Web y Móviles
Ideal para aplicaciones que requieren respuestas
rápidas y manejo eficiente de datos en tiempo real.
Aplicaciones de redes sociales como
Facebook, que gestionan perfiles y
publicaciones de usuarios.
Content Management Systems (CMS)
Utilizado para gestionar contenido dinámico,
metadatos y archivos multimedia sin un esquema
rígido.
WordPress, donde se almacenan entradas de
blog, comentarios y medios.
Internet de las Cosas (IoT)
Maneja grandes volúmenes de datos generados
por dispositivos y sensores, permitiendo la
recopilación y análisis en tiempo real.
Plataformas de monitoreo de salud que
recopilan datos de dispositivos portátiles.
Análisis de Datos y Big Data
Almacena y procesa grandes conjuntos de datos de
diversas fuentes, facilitando el análisis y la
visualización.
Herramientas de análisis de datos como
MongoDB BI Connector para análisis en
tiempo real.
E-commerce
Maneja catálogos de productos, datos de usuarios
y transacciones, permitiendo una experiencia
personalizada.
Amazon, que necesita gestionar millones de
productos y sus descripciones.
Aplicaciones de Redes Sociales
Gestiona perfiles de usuarios, publicaciones y
relaciones en tiempo real, permitiendo
interacciones complejas.
Twitter, donde se gestionan tweets, retweets
y seguidores.

CASOS DE USO MONGODB
Caso de Uso Descripción Ejemplo
Sistemas de Recomendación
Almacena y analiza datos de comportamiento de
usuarios para ofrecer recomendaciones
personalizadas.
Netflix, que utiliza datos de visualización para
recomendar películas y series.
Gaming
Acumula datos de jugadores, estadísticas del juego
y permite el análisis en tiempo real para mejorar la
experiencia de juego.
Juegos en línea como Fortnite, que gestionan
datos de jugadores y rendimiento del juego.
Aplicaciones Financieras
Maneja datos de transacciones, perfiles de clientes
y análisis de riesgos, garantizando seguridad y
velocidad en las operaciones.
Plataforma de pagos como PayPal, que
necesita procesar transacciones de forma
rápida y segura.
Salud y Biomedicina
Almacena datos de pacientes, registros médicos y
resultados de investigaciones, facilitando el análisis
y la toma de decisiones en el cuidado de la salud.
Sistemas de gestión de registros médicos
electrónicos (EMR) que recopilan datos de
pacientes.
Aplicaciones de Geolocalización
Soporta datos geoespaciales, facilitando la creación
de aplicaciones que requieren funcionalidades de
localización.
Aplicaciones de entrega como Uber Eats, que
gestionan ubicaciones de usuarios y
repartidores.
Plataformas de Educación
Gestiona cursos, materiales de estudio y datos de
usuarios, permitiendo la adaptación rápida a
nuevas necesidades educativas.
Coursera, donde se almacenan cursos,
inscripciones y materiales de estudio.

CASOS DE ESTUDIO MONGODB
ID Película Título Fecha Estreno Reparto Sinopsis Clasificación
1
Misión imposible:
Sentencia final
2024-07-12
Tom Cruise, Rebecca
Ferguson, Simon Pegg
Ethan Hunt y su equipo enfrentan su misión
más peligrosa hasta ahora, cuando deben
desmantelar una conspiración global que
amenaza la paz mundial.
PG-13
2 Jurassic World: El Renacer 2025-06-14
Chris Pratt, Bryce Dallas
Howard, Sam Neill
En un mundo donde los dinosaurios caminan
entre los humanos, un grupo de
supervivientes lucha por coexistir y descubrir
los secretos de la resurrección de estas
criaturas.
PG-13
3 Superman: Legacy 2025-07-11
David Corenswet, Rachel
Brosnahan, Anthony Mackie
Clark Kent enfrenta su mayor desafío al
equilibrar su vida como superhéroe y su
identidad como humano, mientras una nueva
amenaza pone en riesgo a Metropolis.
PG-13
4
The Fantastic Four: First
Steps
2025-08-01
John Krasinski, Emily Blunt,
Zac Efron
Los Cuatro Fantásticos se unen por primera
vez para hacer frente a un villano que busca
conquistar el universo, descubriendo sus
poderes en el proceso.
PG-13
5 Avatar: Fire and Ash 2026-12-15
Sam Worthington, Zoe
Saldaña, Sigourney Weaver
En la secuela de Avatar, Jake y Neytiri deben
luchar para proteger Pandora de una nueva
amenaza que pone en peligro a su pueblo y
su familia.
PG-13

MODELO DE DATOS: SISTEMA GESTION DE PELICULAS
// Conectar a MongoDB (esto se hace en la
terminal o shell de MongoDB)
use TeatroCecilia; // Cambia a la base de datos
"Teatro Cecilia"
// Crear colecciones
db.createCollection("peliculas");
db.createCollection("actores");
db.createCollection("directores");
db.createCollection("criticas");
// Insertar Actores
db.actores.insertMany([
{
"id_actor": 1, // ID numérico
"nombre": "Tom Cruise",
"fecha_nacimiento": "1962-07-03",
"nacionalidad": "Estadounidense"
},
{
"nombre": "Bryce Dallas Howard",
},
{
"nombre": "David Corenswet",
},
{
"nombre": "Rachel Brosnahan",
},
{
"nombre": "John Krasinski",
},
{
"nombre": "Zoe Saldaña",
}
]);
// Insertar Directores
db.directores.insertMany([
{
"id_director": 1, // ID numérico
"nombre": "Christopher McQuarrie",
},
{
"nombre": "Colin Trevorrow",
},
{
"nombre": "James Gunn",
},
{
"nombre": "Matt Shakman",
},
{
"nombre": "James Cameron",
"nacionalidad": "Canadiense"
}
]);
Pasos para Crear la Base de Datos y
Colecciones
1. Conectar a MongoDB: Abre tu
terminal de MongoDB o
MongoDB Shell.
2. Crear la Base de Datos: Usa el
comando use para crear y
cambiar a la base de datos
"Teatro Cecilia".
3. Crear las Colecciones: Define las
colecciones para películas,
actores, directores y críticas.
4. Insertar Documentos: Inserta los
datos de las películas, actores,
directores y críticas.

// Insertar Películas
db.peliculas.insertMany([
{
"id_pelicula": 1, // ID numérico
"titulo": "Misión imposible: Sentencia final",
"fecha_estreno": "2024-07-12",
"reparto": [
1, // ID numérico de Tom Cruise
2 // ID numérico de Rebecca Ferguson (deberás añadirlo a la lista
de actores)
],
"director": 1, // ID numérico de Christopher McQuarrie
"sinopsis": "Ethan Hunt y su equipo enfrentan su misión más peligrosa
hasta ahora, cuando deben desmantelar una conspiración global que amenaza la paz
mundial.",
"clasificacion": "PG-13",
"generos": ["Acción", "Aventura", "Suspenso"],
"duracion": 130 // Duración en minutos
},
{
"titulo": "Jurassic World: El Renacer",
"reparto": [
3, // ID numérico de Chris Pratt
2 // ID numérico de Bryce Dallas Howard
],
"director": 2, // ID numérico de Colin Trevorrow
"sinopsis": "En un mundo donde los dinosaurios caminan entre los
humanos, un grupo de supervivientes lucha por coexistir y descubrir los secretos
de la resurrección de estas criaturas.",
"generos": ["Acción", "Aventura", "Ciencia Ficción"],
},
{
"titulo": "Superman: Legacy",
"reparto": [
4, // ID numérico de David Corenswet
5 // ID numérico de Rachel Brosnahan
],
"director": 3, // ID numérico de James Gunn
"sinopsis": "Clark Kent enfrenta su mayor desafío al equilibrar su vida como
superhéroe y su identidad como humano, mientras una nueva amenaza pone en riesgo a
Metropolis.",
"generos": ["Acción", "Aventura", "Superhéroes"],
},
{
"titulo": "The Fantastic Four: First Steps",
"reparto": [
6, // ID numérico de John Krasinski
5 // ID numérico de Emily Blunt
],
"director": 4, // ID numérico de Matt Shakman
"sinopsis": "Los Cuatro Fantásticos se unen por primera vez para hacer frente a
un villano que busca conquistar el universo, descubriendo sus poderes en el proceso.",
},
{
"titulo": "Avatar: Fire and Ash",
"reparto": [
7, // ID numérico de Sam Worthington
8 // ID numérico de Zoe Saldaña
],
"director": 5, // ID numérico de James Cameron
"sinopsis": "En la secuela de Avatar, Jake y Neytiri deben luchar para proteger
Pandora de una nueva amenaza que pone en peligro a su pueblo y su familia.",
}
]);

// Insertar Críticas
db.criticas.insertMany([
{
"id_critica": 1, // ID numérico
"pelicula_id": 1, // ID numérico de "Misión imposible: Sentencia final"
"autor": "Juan Pérez",
"contenido": "Una película emocionante con increíbles escenas de acción.",
"calificacion": 4.5, // Calificación en una escala del 1 al 5
"fecha": "2024-07-15"
},
{
"pelicula_id": 2, // ID numérico de "Jurassic World: El Renacer"
"autor": "María López",
"contenido": "Un regreso impresionante al mundo de los dinosaurios.",
"calificacion": 4.0,
"fecha": "2025-06-15"
},
{
"pelicula_id": 3, // ID numérico de "Superman: Legacy"
"autor": "Carlos Martínez",
"contenido": "Una nueva visión del Hombre de Acero que no decepciona.",
"fecha": "2025-07-15"
},
{
"pelicula_id": 4, // ID numérico de "The Fantastic Four: First Steps"
"autor": "Ana Torres",
"contenido": "Los Cuatro Fantásticos vuelven con fuerza y humor.",
"fecha": "2025-08-15"
},
{
"pelicula_id": 5, // ID numérico de "Avatar: Fire and Ash"
"autor": "Pedro Ramírez",
"contenido": "Una experiencia visual impresionante que expande el
universo de Avatar.",
"fecha": "2026-12-20"
}
]);
1. Consultas Básicas
a. Obtener todas las películas
db.peliculas.find().pretty();
Esta consulta devuelve todos los documentos en la
colección peliculas y los muestra de forma legible.
b. Obtener todos los actores
db.actores.find().pretty();
colección actores.
c. Obtener todos los directores
db.directores.find().pretty();
colección directores.

// Insertar una película específica: "Una película de Minecraft"
db.peliculas.insertOne({
"titulo": "Una película de Minecraft",
"reparto": [
9, // ID numérico de un actor (por ejemplo, Actor de voz 1)
10 // ID numérico de otro actor (por ejemplo, Actor de voz 2)
],
"director": 6, // ID numérico del director (por ejemplo, Director de la
película)
"sinopsis": "En un mundo de bloques, los personajes deben unir fuerzas para
salvar su universo de una amenaza oscura que busca destruir su mundo pixelado.",
"clasificacion": "Apta para todo público",
"generos": ["Animación", "Aventura", "Fantasía"],
});
// Insertar Actores específicos para "Una película de Minecraft"
db.actores.insertMany([
{
"nombre": "Pedro Pascal",
"nacionalidad": "Chilena"
},
{
"nombre": "Scarlett Johansson",
},
{
"nombre": "Tom Holland",
"nacionalidad": "Británico"
}
]);
// Insertar Directores específicos para "Una película de Minecraft"
db.directores.insertMany([
{
"nombre": "Rob McElhenney",
}
]);

BIBLIOGRAFIA
Kumar, R., Singh, A., & Patel, D. (2019). NoSQL databases: A paradigm shift in big data management.
International Journal of Computer Sciences and Engineering, 7(1), 32-37.
Mahmood, K., & Kumar, S. (2020). NoSQL databases: Evolution, approaches and applications. International
Journal of Advanced Research in Computer Science, 11(2), 148-153.
Zhang, L., & Thompson, M. (2021). Modern database systems: A comprehensive analysis of SQL and NoSQL
technologies. Journal of Database Management, 32(4), 45-62.
Chen, L., Wang, J., & Zhang, H. (2021). Emerging trends in NoSQL database technologies: A comprehensive
review. International Journal of Database Management Systems, 13(4), 45-62.

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