Las bases de datos son un componente clave de la mayoría de aplicaciones y sitios web. Almacenan datos cruciales como el contenido y los detalles del usuario, y pueden capturar eventos que ocurren dentro de una aplicación. Existen muchas tecnologías de bases de datos diferentes, y la que elijas puede afectarlo todo, desde la arquitectura de la aplicación hasta los procesos de desarrollo.
Aquí vamos a examinar de cerca DynamoDB y MongoDB, dos conocidas ofertas que no son bases de datos relacionales tradicionales. Puedes decidir si este enfoque «NoSQL» es adecuado para tu aplicación y cuál de estas dos plataformas de bases de datos hará mejor el trabajo.
Entender la Tecnología: DynamoDB vs MongoDB
Durante la última década, las bases de datos NoSQL han ganado popularidad para responder a la demanda de una tecnología más flexible y escalable. El crecimiento de las redes sociales y de los contenidos generados por los usuarios impulsó en parte esta demanda.
Durante años, la mayoría de las aplicaciones utilizaron bases de datos SQL tradicionales, en las que cada fila de datos describe una entidad distinta y sus relaciones con otras entidades. Al responder a una consulta, una base de datos relacional une los datos de distintas filas y los devuelve a una aplicación cliente. Esta arquitectura está optimizada para reducir el almacenamiento y eliminar la duplicación de datos repetidos, ya que cada elemento de un conjunto de resultados suele almacenarse una sola vez en la base de datos.
En cambio, las bases de datos NoSQL suelen almacenar la entidad base y los datos relacionados en un único documento. Eso significa que algunos datos se registran varias veces, lo que aumenta los requisitos de almacenamiento. Pero a medida que han disminuido los costes de almacenamiento, la escalabilidad de las soluciones NoSQL se ha impuesto en muchos casos de uso. Su arquitectura subyacente hace que las bases de datos NoSQL sean excepcionalmente adecuadas para funcionar en clústeres con datos distribuidos en múltiples nodos.
¿Qué es DynamoDB?
DynamoDB es una base de datos NoSQL sin servidor desarrollada por Amazon para dar soporte a su conocido sitio de compras online y que se puso a disposición de los desarrolladores en 2012 en su plataforma de alojamiento en la nube, Amazon Web Services (AWS). Al igual que en el caso de la tienda de Amazon, DynamoDB responde a las consultas sin la sobrecarga informática necesaria para realizar las a veces complejas uniones de una base de datos relacional.
Optimizada para escalar, DynamoDB es un almacén de elementos clave-valor en el que todos los datos relacionados con una clave específica se almacenan con ella. ¡No es necesario realizar uniones! Una vez eliminado este requisito, los ingenieros optimizaron DynamoDB para que devolviera los datos rápidamente.
Amazon pone DynamoDB a disposición a través de AWS como un servicio totalmente gestionado. Por eso se ha hecho popular entre los desarrolladores, que pueden utilizar DynamoDB con una sobrecarga mínima de la base de datos. Además, el servicio se escala fácilmente a medida que las aplicaciones acumulan usuarios. Y, si una empresa utiliza otras herramientas de AWS, DynamoDB puede conectarse a ellas sin problemas.
¿Cómo Funciona DynamoDB?
DynamoDB es un almacén NoSQL de elementos clave-valor, y como es un servicio gestionado, su arquitectura e infraestructura subyacentes se abstraen del desarrollador.
Bajo el capó, los datos se particionan utilizando la clave primaria, y cada partición contiene tres nodos que guardan una copia de los datos. Esta partición permite escalar fácilmente, ya que los datos se reparten entre varios servidores. Además, la replicación de datos proporciona redundancia si falla un nodo concreto.
Uno de los tres nodos se designa nodo líder, donde se emiten inicialmente todas las escrituras antes de replicarse a los otros dos nodos. Escribir primero en el nodo líder permite a DynamoDB mantener la coherencia de las escrituras. Para una consistencia de lectura óptima, todas las lecturas de DynamoDB deben utilizar también el nodo líder.
Este enfoque conlleva un coste de rendimiento en aplicaciones de lectura intensiva, por lo que DynamoDB ofrece a los usuarios la posibilidad de optar por la coherencia «eventual». Esto permite que las lecturas se repartan entre todos los nodos. Sin embargo, esta opción puede sacrificar la precisión si los datos no se han propagado a todos los nodos antes de una operación de lectura.
Ventajas y Desventajas de DynamoDB
Las principales ventajas de DynamoDB son que no necesita servidor, es escalable y rápido. Puedes configurarlo en minutos con una mínima sobrecarga de infraestructura. AWS se encarga de la seguridad, las actualizaciones, la gestión del servidor y de garantizar una alta disponibilidad. Además, DynamoDB puede escalar infinitamente (sólo limitado por el tamaño físico de AWS) en un modelo de pago por uso. Por último, DynamoDB ofrece lecturas y escrituras rápidas, con capacidades de escalado que garantizan un rendimiento rápido continuado a medida que crece el almacén de datos.
Una desventaja son sus mínimas opciones de consulta. Las búsquedas de claves son útiles, pero si necesitas consultas más complejas, como agregaciones, tendrás que exportar los datos a una base de datos externa para su análisis. Además, DynamoDB sólo está disponible a través de AWS. Si ya estás integrado en el ecosistema de AWS, eso no será un problema. Si tu empresa desea realizar la implementación in situ, deberá buscar en otra parte.
¿Qué Es MongoDB?
MongoDB es un almacén de documentos NoSQL lanzado inicialmente en 2009 como base de datos de código abierto con la opción de paquetes de soporte comercial. Almacena documentos JSON como objetos JSON binarios (BSON), que pueden almacenar estructuras de datos complejas como propiedades anidadas y arrays.
MongoDB funciona en plataformas Windows, macOS y Linux, y es compatible con muchos lenguajes de programación. También encontrarás MongoDB disponible en plataformas en la nube populares de Amazon, Google y Microsoft.
MongoDB es popular principalmente por su flexibilidad. Ofrece todas las ventajas de una base de datos NoSQL a la vez que satisface requisitos más complejos, como transacciones ACID para la integridad de los datos, consultas de agregación y la unión de conjuntos de datos. Y, debido a su compatibilidad nativa con JavaScript, es una base de datos backend cada vez más popular para los sitios web que utilizan ese popular lenguaje de programación.
¿Cómo Funciona MongoDB?
MongoDB almacena objetos BSON que contienen uno o más pares clave-valor. Los valores pueden ser tipos de datos simples, como cadenas y marcas de tiempo, o tipos complejos, como objetos anidados y arrays.
MongoDB almacena los documentos en colecciones, de forma similar a las filas de una tabla. Es una práctica común que los documentos de una colección compartan un esquema similar, pero incluso los documentos con las mismas claves pueden tener esquemas diferentes — las claves con el mismo nombre no tienen por qué almacenar el mismo tipo de datos. MongoDB puede imponer la validación de las propiedades cuando se insertan o actualizan registros, y existe el requisito de que los datos de determinadas claves sean de un tipo específico.
MongoDB también ofrece fragmentación, que es similar a la partición en DynamoDB. La fragmentación distribuye los datos entre varios servidores basándose en una clave de fragmentación. La distribución de datos permite que las operaciones de lectura y escritura se repartan entre varios servidores, evitando que un solo servidor se sobrecargue.
Ventajas y Desventajas de MongoDB
Además de las ventajas típicas de NoSQL, MongoDB es compatible con múltiples plataformas, algo vital para las empresas que desean flexibilidad a la hora de elegir un proveedor en la nube o la posibilidad de alojar una base de datos in situ.
MongoDB también admite consultas y agregaciones complejas a través de su canal de agregación. Esto la hace excepcionalmente flexible en comparación con otras opciones NoSQL, ya que admite consultas analíticas, búsquedas de documentos y uniones de datos. Sin embargo, el rendimiento puede disminuir a gran escala. Además, MongoDB Atlas ofrece una opción sin servidor para las empresas que buscan eliminar la carga de la gestión de infraestructuras.
Una de las desventajas de MongoDB es que su huella de datos puede ser bastante grande, ya que los documentos deben almacenar tanto los datos como las claves. Y, aunque sus canalizaciones de agregación son herramientas potentes, su uso de una sintaxis a medida las hace excepcionalmente complejas de escribir y construir.
Por último, existe una sobrecarga de infraestructura para quienes no utilizan MongoDB Atlas, especialmente para los sistemas de producción que utilizan replicación y fragmentación para garantizar el rendimiento del sistema. Esto incluye la supervisión, la gestión de la desviación de los datos y la realización de actualizaciones, además de la gestión de la seguridad.
Conclusión: DynamoDB vs MongoDB
Aunque DynamoDB y MongoDB son bases de datos NoSQL, difieren sustancialmente. Tu caso de uso determinará en gran medida cuál utilizar.
En primer lugar, DynamoDB tiene menos opciones de tipos de datos disponibles a nivel de esquema. Por ejemplo, no admite fechas, lo que significa que los desarrolladores deben mantener la lógica dentro de sus aplicaciones para analizarlas y manejarlas. MongoDB admite muchos más tipos de datos, incluidas las fechas.
En segundo lugar, DynamoDB permite realizar consultas mediante búsquedas de valores clave y escaneos de tablas. Sin embargo, su rendimiento de escaneo de tablas es deficiente. Para consultas más complejas o de estilo ad hoc, tu mejor opción es exportar a otra base de datos. En cambio, MongoDB admite búsquedas de claves además de consultas analíticas y unión de datos. Ofrece un soporte de índices más flexible, ya que puedes añadir índices secundarios a cualquier campo. Aunque DynamoDB admite índices secundarios, están limitados por su complejidad conceptual y el número que puedes crear.
En cuanto a la seguridad, DynamoDB se beneficia de la plataforma AWS. La autenticación con DynamoDB pasa por los controles de acceso de usuario de AWS. Esto hace que la seguridad de una base de datos DynamoDB sea bastante sencilla.
Con MongoDB, eres responsable de todas las restricciones de seguridad, incluida la creación de cuentas de usuario y la gestión del acceso a la red. Esto supone una sobrecarga mucho mayor. Sin embargo, MongoDB Atlas convierte MongoDB en una solución gestionada, eliminando estos retos.
Como solución gestionada, DynamoDB incorpora funciones de copia de seguridad y recuperación, incluida la capacidad de réplicas multirregión y recuperación sencilla a partir de copias de seguridad. Por defecto, MongoDB no gestiona estos procesos, lo que requiere una configuración manual. MongoDB Atlas facilita algo el proceso, pero requiere una configuración adicional para ello.
De un Vistazo: DynamoDB vs MongoDB
| Característica | DynamoDB | MongoDB |
| Tipos de Datos | La mayoría de los tipos de datos estándar, excluidas las fechas | Cualquier tipo de datos de la especificación BSON, incluidas las fechas |
| Consultas | Consultas de claves con consultas limitadas de varios documentos | Consultas, uniones y agregaciones de claves |
| Seguridad | Integrada con AWS con poca sobrecarga | Autogestionada a menos que se utilice MongoDB Atlas |
| Escalabilidad | Integrada en AWS con poca sobrecarga | Autogestionada a menos que se utilice MongoDB Atlas |
| Copias de Seguridad y Recuperación | Integrado con AWS con poca sobrecarga | Autogestionado a menos que se utilice MongoDB Atlas |
En general, MongoDB es la opción más flexible — se puede implementar en cualquier lugar y proporciona un conjunto más rico de herramientas para almacenar y consultar datos. Sin embargo, para una base de datos ágil con una estrecha integración en AWS y gastos generales reducidos de infraestructura y seguridad, DynamoDB es una opción probable.
Resumen
MongoDB y DynamoDB son ofertas NoSQL de alto rendimiento cuyas fortalezas relativas las hacen adecuadas para usos muy diferentes. Para una solución simple y sencilla, DynamoDB es una buena elección. Pero MongoDB es el ganador si necesitas esquemas más complejos, consultas de agregación y un mejor soporte de índices.
Recuerda que el precio de la flexibilidad es una mayor sobrecarga de la infraestructura. Pero, si necesitas la flexibilidad de MongoDB y quieres reducir la sobrecarga, MongoDB Atlas suele ser la solución más asequible.
Por supuesto, en frente de tu base de datos, necesitarás una aplicación atractiva. Puedes desarrollar la tuya en la plataforma de Alojamiento de Aplicaciones de Kinsta e incluso empezar gratis con nuestro Hobby Tier, escalando cuando los usuarios empiecen a acudir en masa a tu obra maestra.
Steve Bonisteel is a Technical Editor at Kinsta who began his writing career as a print journalist, chasing ambulances and fire trucks. He has been covering Internet-related technology since the late 1990s.
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