Recientemente tuve la oportunidad de asistir a un curso intensivo de base de datos NoSql, utilizando Mongo DB y Couch DB, fueron 30 horas.

Contenido del Curso y comentarios.

Mongo DB

Instalación de Mongo DB en local:

Usar linea de comandos para ejecución de primeros comandos de creación de base de datos, tablas (collection), eliminar, crear campos, y hacer las primeras inserciones.

Probar por linea de comandos funciones

Mas básicas de búsqueda, filtros, mayores, menores, ordenar, limitar registros, conteo, updates, incrementos, eliminación de datos, incluir registros o excluir etc.

Uso de Compass para ver DB Mongo

y poder ver de manera gráfica las colecciones ya creadas y familiarizarnos con la interfaz gráfica de Compass

Probar arrays y documentos mas complejos

No todas las colecciones que creamos estaban compuestas por documentos 1 clave 1 valor, sino que aprendimos a trabajar con arrays dentro de un documento y objetos como los que se muestran en la siguiente imagen

Python con Mongo DB Local

Instalamos Python local y utilizamos el editor PyCharm, utilizamos la libreria MongoClient para hacer la conexion local y poder procesar nuestros datos de prueba, fue interesante ver la manera en que se podia inyectar trozos de mongo dentro del código python, aunque mas adelante lo replicamos pero conectanodos a la nube

Python con Mongo DB en la Nube (Atlas)

Dimos de alta una cuenta en atlas con AWS para tener un servidor para poder ejecutar nuestra base de datos Mongo, la volvimos a conectar con python y practicamos las mismas funcionalidades de filtrar, busqueda, incrementos updates etc.

Couch DB

Instalación Couch DB Local

Ejecutamos la instalación local y arrancamos el servidor en nuestra maquina, el proceso fue facil e intuitivo para Sistema operativo Windows

Entorno Couch DB Project Fauxton

Al ya tener código NoSql escrito, escogí hacer insert a través del terminal que ofrece la interfaz gráfica, tambien probé la manera gráfica de subir documentos, ya que facilita cuando son muchos registros.

Creación Vistas

Para poder disponibilizar los datos insertados en nuestra base de datos Couch, creamos una vista con código en Javascript que hace un find global, probamos con algunos filtros directamente en javascript para poder crear varias vistas que creen distintos subconjuntos de datos. Finalmente fuimos capaces de visualizar nuestros datos en formato Json, lo que considero una manera de aprender a crear una API en caso de necesitarlo en un futuro, como se puede ver en la imagen, en nuestro caso fue todo local, por lo que realmente no sería accesible desde fuera.

Conclusiones

Fue un curso muy completo e intensivo, siento que aprendí mucho y tengo un mejor entendimiento de las nuevas tecnologías que nacen para dar soporte a la gran cantidad de datos que se generan hoy en dia y la flexibilidad que se necesita, entramos un poco al mundo del fullstack y como dar salida a estos datos a través de modelos MVC con django, pero al no ser el objetivo principal del curso, quedé con una nueva curiosidad y espero pronto poder aprender un poco mas del mundo fullstack y de las nuevas bases de datos orientadas a web y a Big Data.