Una pequeña explicación de que son las BBDD NoSq y en particular MongoDb y como funciona. Presentación usada en mi charla de la BcnDevCon 2011.

1. MONGODB
Una base de datos… NoSQL
Eduard Tomàs
eduard.tomas@raona.com
www.raona.com
@eiximenis

2. ¿PORQUE NOSQL?
• Atomic • Basic Availability
• Consistent • Soft State
• Isolated • Eventual Consistency
• Durable
• Consistency
• Availabilty
• Partition Tolerance

3. TIPOS DE BBDD NOSQL
• Key / Value Pairs
• Column Familiy
• Documentales
• ….

4. KEY / VALUE PAIRS STORES
• Los datos se almacenan en pares (clave, valor) donde
clave es usualmente una cadena y el valor un blob
• Consultas: Solo por clave
0001010110010101100010100001010001000010010
/users/1020
00010101010000000010111110101010101111
00011001100101011000101000010101101010010000
/users/1021
01101010100000000101111101110010101110
0101010101000101010101001010010100010010010
/fras/2011/1WE1
000100100100100000010100110111110

5. COLUMN FAMILY
Clave BcnDevCon
Columnas Lugar Barcelona
Inicio 17 / 11 / 2011
Fin 19 / 11 / 2011
Clave Salón del Manga Ferias
Columnas Lugar Barcelona
Inicio 12 / 09 / 2011
Visitantes 21428
Artista invitado Kurosawa

6. DE DOCUMENTOS
• Pueden verse como una key / value pair store donde el valor
está en algún formato conocido (json, bson, xml,…)
• A diferencia de los anteriores al conocer el formato de los datos
pueden realizarse operaciones en estos
{ {
“nombre” : “Edu”, “nombre” : “Joan”,
“Twitter”:”Eiximenis”, “Empresa”:”raona”,
“Ciudad”:”Igualada” “Ciudad”:”Bcn”,
} “Edad” : “29”
}

7. ¿POR QUÉ MONGODB?
• Alto rendimiento
• Disponible en Windows, Unix, Mac,…
• La razón principal:
• .NET C# • Haskell
• Erlang • Perl
• C / C++ • Python
• Java • Coldfusion
• PHP • …
• Ruby

8. CONCEPTOS DE MONGODB
• Base de Datos
• Colección
• Documento
• Schema free

9. OPERACIONES BÁSICAS DE MONGODB
• Conectar con una base de datos
• use BaseDeDatos
• Insertar un documento
• db.coleccion.insert({…})
• Encontrar uno o más documentos
• db.coleccion.find({…})
• Ordenar
• db.coleccion.find().sort({…})
• Metaoperadores ($or, $and,$gt)
• db.coleccion.find({$or[{…},{…},….]})

10. UPSERTS
• Reemplazar un documento
• db.coleccion.update()
• Upsert de un documento (creación o reemplazo)
• db.coleccion.save()
• Modificadores
• $inc
• $set / $unset
• $push / $pull
• …

11. MAP AND REDUCE
• Operación “equivalente” al GROUP BY de BBDD relacionales
• Posible de calcular en paralelo
• Posible de calcular con datos distribuídos entre distintas
máquinas
• Se compone de dos pasos
• Map -> De una colección recoge y transforma los datos en el
formato necesario para Reduce.
• Reduce -> Opera sobre los datos generados por Map
efectuando los cálculos necesarios.

12. MAP…
{ { {
"_id" : "1", "_id" : “2", "_id" : “3",
"BlogId" : "b1", "BlogId" : "b2", "BlogId" : "b2",
"Titulo" : "foo", "Titulo" : “bar", "Titulo" : “bar",
"Comentarios" : [ "Comentarios" : [ "Comentarios" : [
{ { {
"Autor" : "eiximenis", "Autor" : “pisukeman", "Autor" : “bandolero",
"Texto" : "...." "Texto" : "...." "Texto" : "...."
}, }, },
{ { {
"Autor" : "eiximenis", "Autor" : "eiximenis", "Autor" : “pisukeman",
"Texto" : "...." "Texto" : "...." "Texto" : "...."
}] }] }]
} } }

13. MAP…
{ {“BlogId” : “b1”,
"_id"{ : "1", “NumComentarios” : 2}
"BlogId" : "b1",
"_id" : “2",
"Titulo" : "foo", : "b2", {
"BlogId"
"Comentarios" : [ "_id" : “3",
"Titulo" : “bar",
{ "BlogId" : "b2",
"Comentarios" : [
"Autor" : "eiximenis","Titulo" : “bar", {“BlogId” : “b1”,
{
"Comentarios" : [
"Texto" : "...." : “pisukeman", “NumComentarios” :1}
"Autor"
}, {
"Texto" : "...."
{ "Autor" : “bandolero",
}]
"Autor" : "eiximenis", "Texto" : "...."
} {“BlogId” : “b2”,
"Texto" : "...." }, “NumComentarios” :2}
}] {
} "Autor" : “pisukeman",
"Texto" : "...."
}]
}

14. … REDUCE
{“BlogId” : “b1”,
{“BlogId” : “b1”,
“NumComentarios” : 3}
“NumComentarios” : 2}
{“BlogId” : “b1”, {“BlogId” : “b1”,
“NumComentarios” :1} {“BlogId” : “b2”, “NumComentarios” : 12}
{“BlogId” : “b2”, “NumComentarios” : 2}
“NumComentarios” :2}
{“BlogId” : “b1”, {“BlogId” : “b2”,
“NumComentarios” :7} {“BlogId” : “b1”, “NumComentarios” : 2}
{“BlogId” : “b2”, “NumComentarios” : 9}
“NumComentarios” : 0}
{“BlogId” : “b1”,
{“BlogId” : “b2”,
“NumComentarios” :2}
“NumComentarios” : 0}

15. MAP / REDUCE EN MONGODB
{“_id” : “b1”,
• 2 funciones (map y reduce) escritas en javascript [
• Ejecutadas en el servidor {“numcoments” : 2},
{“numcoments: 4}
function() { ]}
emit(this.BlogId, {numcoments : this.Comentarios.length});
}
function(key, values) {
var ret = {numcoments : 0}; {“_id” : “b1”,
values.forEach(function(value) { “value” {
ret.numcoments +=value.numcoments; “numcoments” : 6
}); }
return ret; }
}

16. REPLICA SETS
• Redundancia de datos
• Tolerancia a fallos
• Un primario, varios secundarios
• Escrituras: Solo a/desde el
primario
• Lecturas: Solo desde el
primario o bien desde
cualquier nodo
• Si el primario cae, un
secundario toma su rol de
forma automática