Bases de Datos MongoDB

MongoDB Database

MongoDB es una base de datos NoSQL diseñada para manejar datos no estructurados y semi-estructurados de manera eficiente. Utiliza un modelo basado en documentos, lo que la hace ideal para aplicaciones que requieren alta flexibilidad y escalabilidad.

Conceptos Clave

• Documentos: La unidad básica de datos, almacenados en formato BSON (similar a JSON).
• Colecciones: Agrupaciones de documentos similares.
• NoSQL: No utiliza tablas o esquemas predefinidos, ofreciendo flexibilidad en los datos.
• Consultas: Potentes y basadas en JSON.
• Escalabilidad: Compatible con particionamiento horizontal y réplicas.

Configuración de MongoDB con Docker

Instrucciones

Crear un contenedor de MongoDB con Docker:

Ejecuta el siguiente comando para iniciar un servidor MongoDB.

docker run --name mongodb-container -d -p 27017:27017 mongo:6.0

Parámetros:

• –name: Nombre del contenedor.
• -d: Ejecuta el contenedor en segundo plano.
• -p 27017:27017: Mapea el puerto del contenedor al puerto local.
• mongo:6.0: Imagen oficial de MongoDB.

Conectar a MongoDB desde un cliente (opcional):

Puedes usar herramientas como MongoDB Compass o Visual Studio Code con extensiones para MongoDB.

Ejemplos

Ejemplo 1: Conexión a MongoDB desde Python

Instala la librería pymongo:

pip install pymongo

Conecta a la base de datos:

MongoDB Conexión

from pymongo import MongoClient

cliente = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = cliente["tienda"]
print("Conexión exitosa a MongoDB")

En el ejemplo anterior, se establece una conexión a la base de datos MongoDB llamada tienda.

Ejemplo 2: Crear una colección e insertar documentos

MongoDB Insertar Documento

coleccion = db["productos"]
producto = {"nombre": "Teclado", "precio": 49.99}
coleccion.insert_one(producto)
print("Documento insertado:", producto)

En este caso, se crea una colección llamada productos y se inserta un documento con nombre “Teclado” y precio 49.99.

Ejemplo 3: Consultar documentos

MongoDB Consultar Documentos

for producto in coleccion.find():
    print(producto)

En este ejemplo, se recuperan todos los documentos de la colección productos y se imprimen en pantalla

Ejemplo 4: Actualizar documentos

MongoDB Actualizar Documento

coleccion.update_one(
    {"nombre": "Teclado"},
    {"$set": {"precio": 39.99}}
)
print("Precio actualizado")

En este caso, se actualiza el precio del producto “Teclado” a 39.99.

Ejemplo Práctico

Objetivo: Crear una base de datos MongoDB para gestionar productos, implementando operaciones de inserción, consulta, actualización y eliminación.

Descripción: Usaremos Docker para iniciar MongoDB y Python para manipular los datos almacenados en documentos dentro de una colección.

Instrucciones:

1. Configura un contenedor MongoDB utilizando Docker.
2. Conéctate a la base de datos desde Python.
3. Realiza operaciones CRUD en una colección llamada productos.

Posible solución

Código:

from pymongo import MongoClient

# Conectar a MongoDB
def conectar():
    cliente = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
    return cliente["tienda"]

# Crear colección e insertar documento
def agregar_producto(nombre, precio):
    db = conectar()
    coleccion = db["productos"]
    producto = {"nombre": nombre, "precio": precio}
    coleccion.insert_one(producto)
    print(f"Producto agregado: {producto}")

# Consultar todos los documentos
def listar_productos():
    db = conectar()
    coleccion = db["productos"]
    print("Lista de productos:")
    for producto in coleccion.find():
        print(producto)

# Actualizar documento
def actualizar_producto(nombre, nuevo_precio):
    db = conectar()
    coleccion = db["productos"]
    coleccion.update_one(
        {"nombre": nombre},
        {"$set": {"precio": nuevo_precio}}
    )
    print(f"Producto '{nombre}' actualizado con precio {nuevo_precio}")

# Eliminar documento
def eliminar_producto(nombre):
    db = conectar()
    coleccion = db["productos"]
    coleccion.delete_one({"nombre": nombre})
    print(f"Producto '{nombre}' eliminado")

# Uso
agregar_producto("Monitor", 199.99)
agregar_producto("Mouse", 29.99)
listar_productos()
actualizar_producto("Monitor", 149.99)
listar_productos()
eliminar_producto("Mouse")
listar_productos()

Conclusiones

En este tutorial, aprendimos a trabajar con bases de datos relacionales y NoSQL utilizando Python. Aprendimos a conectarnos a bases de datos PostgreSQL y MongoDB, y a realizar operaciones CRUD como inserción, consulta, actualización y eliminación de datos.