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miércoles, 24 de julio de 2024

Procedimientos Almacenados y Funciones en MongoDB



MongoDB es una base de datos NoSQL que se ha convertido en una de las favoritas de los desarrolladores debido a su flexibilidad, escalabilidad y facilidad de uso. A diferencia de las bases de datos SQL tradicionales, MongoDB no soporta procedimientos almacenados de la misma manera. Sin embargo, podemos lograr funcionalidades similares utilizando JavaScript y el shell de MongoDB. 

Un procedimiento almacenado es un conjunto de instrucciones SQL que puedes guardar y reutilizar. En bases de datos SQL tradicionales, los procedimientos almacenados permiten encapsular lógica de negocios en el servidor de base de datos, lo que puede mejorar el rendimiento y facilitar el mantenimiento del código.

Aunque MongoDB no soporta procedimientos almacenados como SQL, puedes usar funciones JavaScript para lograr un comportamiento similar. MongoDB permite almacenar y ejecutar funciones JavaScript en el lado del servidor, lo que puede emular los procedimientos almacenados hasta cierto punto.

Puedes definir funciones directamente en el shell de MongoDB usando JavaScript. Veamos un ejemplo de una función que suma dos números:


   function sumar(a, b) {

       return a + b;

   }

Para almacenar una función en MongoDB, puedes usar la colección `system.js`:


   db.system.js.save({

       _id: "sumar",

       value: function (a, b) { return a + b; }

   });


Esto guarda la función `sumar` en la colección `system.js`.

Puedes ejecutar la función almacenada usando `db.eval` (aunque `db.eval` está desaconsejado en versiones recientes debido a problemas de rendimiento y seguridad):


   db.eval("sumar(3, 5)");


Una alternativa es usar la función almacenada directamente desde el shell:


   db.loadServerScripts();

   sumar(3, 5);


Supongamos que tienes una colección de `orders` y deseas crear una función para calcular el precio total de una orden incluyendo impuestos.


   db.system.js.save({

       _id: "calcularPrecioTotal",

       value: function (orderId) {

           var order = db.orders.findOne({ _id: orderId });

           var total = 0;

           order.items.forEach(function (item) {

               total += item.price * item.quantity;

           });

           return total * 1.15; // Asumiendo un impuesto del 15%

       }

   });


   db.loadServerScripts();

   var precioTotal = calcularPrecioTotal(ObjectId("60b8d295f1e6f8b5d1c29b0c"));

   print("Precio Total: " + precioTotal);


Ejecutar JavaScript en el servidor puede tener implicaciones de seguridad. Asegúrate de validar y sanitizar cualquier entrada del usuario que pueda ejecutarse en el servidor.

Las funciones JavaScript en el servidor pueden afectar el rendimiento de tu base de datos. Evalúa cuidadosamente su impacto y considera otras opciones si experimentas problemas de rendimiento.

Aunque MongoDB no soporta procedimientos almacenados de la misma manera que las bases de datos SQL tradicionales, puedes usar funciones JavaScript para implementar lógica de negocios en el servidor. Este enfoque puede ser útil en ciertos escenarios, pero es importante considerar las implicaciones de seguridad y rendimiento. Como siempre, evalúa cuidadosamente tus necesidades y elige la mejor solución para tu aplicación.

domingo, 16 de agosto de 2020

university.mongodb.com


Ya he publicado esto antes pero ha crecido tanto que vale la pena recordarles que si quieren saber de mongodb tienen que ir a su universidad. 

Dejo link: https://university.mongodb.com/

viernes, 17 de julio de 2020

Que hay de nuevo en MongoDB 4.4 ?


MongoDB 4.4 se viene con todo!!! 

El resultado de este release es una base de datos que le permite crear aplicaciones transaccionales, operativas y analíticas más rápido que cualquier otra, para escalarlas globalmente, con la flexibilidad de definir y refinar la distribución de datos en cualquier momento a medida que evolucionan sus requisitos. Todo mientras nos brinda controles de latencia y seguridad más sofisticados.

Esta version mejora las consultas de tal modo que se puede combinar datos de múltiples colecciones para una exploración y análisis más profundos.

Expresiones de agregación personalizadas para ampliar MongoDB con nuestras propias funciones, ejecutadas como parte de una canalización de agregación.

Lectura y escritura para configurar el aislamiento en todo el clúster y las garantías de durabilidad de escritura.

Nuevos controladores Rust y Swift.

MongoDB va ser un webbinar para explicar todo esto, un tanto mejor que yo, te dejo el link:

domingo, 12 de julio de 2020

Relaciones en MongoDB

Es común que la información que almacenamos en nuestra base de datos esté conectada entre sí. Esto se denomina relaciones.  En una base de datos podemos encontrar distintos tipos de relaciones, mismas que clasificamos por la cantidad de información que se conecta entre sí. Por ejemplo, cuando un curso puede tener muchos vídeos, decimos que es una relación de uno a muchos, cuando un usuario puede tener un registro de configuración, podemos decir que es una relación uno a uno.

Las relaciones son un problema por sí mismas, y son aún más difíciles de comprender en el contexto de una base de datos como la de MongoDB a la que usualmente nos referimos como una base de datos no relacional.

La primer regla que tienes que considerar es que si en tu información existen muchas relaciones, quizás debas considerar utilizar un motor de bases de datos hecho para éstos casos como una base de datos relacional.

La segunda regla es que sí puedes tener relaciones en una base de datos noSQL como la de MongoDB, pero existen ciertas consideraciones importantes, para entenderlas necesitas saber que existen dos formas principales a través de las cuales puedes definir una relación en MongoDB.

Campos de referencia : este enfoque es el más parecido a las relaciones en una base de datos SQL donde se establece un campo que indica con qué otro registro está conectada la información, este es un campo especial, una llave foránea.

Dicho campo modifica el comportamiento interno de la tabla y ofrece una serie de optimizaciones y beneficios al momento de consultar las relaciones.

En una base de datos no relacional también podemos definir un campo que conecte con otro, sin embargo, este campo no es igual a una llave foránea en una base de datos relacional. Aunque a través de este campo podemos establecer y consultar relaciones, no existen modificaciones de rendimiento interno.

El mayor beneficio de usar este enfoque es que es el más sencillo de usar si tienes experiencia previa con bases de datos relacionales.

Subdocumentos : La mayor ventaja del uso de un motor no relacional como el de MongoDB, es que el rendimiento de lectura es mucho mayor en comparación con el de un motor relacional. Esta diferencia se logra a través de la eliminación de operaciones costosas, entre ellas las operaciones JOIN que nos permiten relacionar información.

La manera en que podemos solucionar este problema, respetando el enfoque no relacional del motor es a través del uso de subdocumentos.

Es importante recordar que, a diferencia del trabajo con bases de datos relacinoales, en una base de datos noSQL como la de MongoDB, no hay un proceso de normalización, en términos prácticos: la información puede estar repetida.

Este punto es clave para entender el uso de subdocumentos, donde al registrar un dato que puede estar relacionado con otro, además de registrar el documento en su colección correspondiente, podemos duplicarlo y agregarlo como un subdocumento del documento con el que está relacionado.

En un ejemplo práctico, el documento Curso podría contener una propiedad vídeos donde se guarden todos los documentos con los registros de los vídeos del curso. Si por alguna razón necesitamos listar todos los vídeos, podríamos duplicar estos documentos en una colección distinta a la de cursos.

Es importante recordar que MongoDB nos permite guardar colecciones o arreglos dentro de un documento, de hecho, existen operaciones hechas para el trabajo con arreglos.

El enfoque de los subdocumentos conserva los beneficios en rendimiento de una base de datos no relacional, por lo que es recomendable usarlos. Por otro lado, cuando la información es redundante, es decir está repetida, debemos mantenerla sincronizada en muchos puntos, si un vídeo se elimina de los subdocumentos del Curso, también debemos eliminarlo de la colección de Vídeos, por citar un ejemplo.

martes, 7 de julio de 2020

Qué es Mongoose ???


Mongoose es una librería para Node.js que nos permite escribir consultas para una base de datos de MongooDB, con características como validaciones, construcción de queries, middlewares, conversión de tipos y algunas otras, que enriquecen la funcionalidad de la base de datos.

La parte central del uso de Mongoose está en la definición de un esquema donde se indica la configuración de los documentos para una colección de MongoDB. Y aunque MongoDB es una base de datos nosql, donde los documentos se almacenan sin un esquema predefinido, el uso de un esquema te permite normalizar tu información, sin sacrificar la flexibilidad. Además, hace que la transición de sql a nosql, sea más sencilla.

En el esquema mencionado especificamos los campos que pertenecen a un documento, validaciones y configuraciones especiales para su consulta. El esquema es, además, el lugar que nos permite enriquecer de funcionalidad de nuestros documentos de mongoose, ya sea vía la definición de campos virtuales, middlewares, métodos especiales para los objetos, entre otros.

Mongoose funciona como una capa adicional sobre MongoDB a través de la cuál se implementan y automatizan muchas de las tareas habituales de trabajar con una base de datos.

Mongoose además, abre las puertas a una comunidad con la posibilidad de crear plugins que puedes usar para automatizar tareas comunes, tales como el encriptado de información, paginación, consultas adicionales, y más.

Veamos un ejemplo de uso de mongoose :

const mongoose = require('mongoose');
mongoose.connect('mongodb://localhost:27017/test', {useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true});

const Cat = mongoose.model('Cat', { name: String });

const kitty = new Cat({ name: 'Zildjian' });
kitty.save().then(() => console.log('meow'));

Cuando nos referimos a la información que se almacena en una base de datos MongoDB, podemos distinguir dos conceptos importantes, colecciones y documentos. Los documentos son los registros que almacenamos, estos pueden contener propiedades.

Si comparamos con una base de datos SQL, estos documentos son similares a las filas que almacenamos en una tabla. Son similares en que representan los registros guardados, sin embargo, mientras que una tabla tiene una serie de columnas predefinidas, en un documento podemos guardar la información que necesitemos, sin una estructura definida.

Y así, mientras las filas se guardan en tablas, los documentos se guardan en colecciones. Las colecciones representan un grupo de documentos similares entre sí, de manera que si necesitas guardar usuarios, tu colección sería de usuarios y cada documento un usuario distinto.

Decimos que Mongoose es un ODM, un Object Document Mapper, lo que significa que aunque en la base de datos tenemos documentos, estos se representan como objetos cuando usamos Mongoose. La parte de mapper hace referencia a como un documento es representado por un objeto, y otro documento por un objeto distinto.

Los ODM son similares a los ORM, que usamos en bases de datos relacionales, su objetivo como el de Mongoose es el de proveer una capa adicional de abstracción entre nuestro código y el motor de la base de datos, esta abstracción permite que librerías como Mongoose extiendan la funcionalidad del motor de la base de datos y nos permiten trabajar de manera más productiva y expresiva con la base de datos.

Entre las cosas muy buenas que tiene el framework, me gusto su uso de promises , lo que ayuda a tener un código mucho más elegante. Veamos un ejemplo: 

// Using queries with promise chaining
Model.findOne({ name: 'Mr. Anderson' }).
  then(doc => Model.updateOne({ _id: doc._id }, { name: 'Neo' })).
  then(() => Model.findOne({ name: 'Neo' })).
  then(doc => console.log(doc.name)); // 'Neo'

// Using queries with async/await
const doc = await Model.findOne({ name: 'Neo' });
console.log(doc.name); // 'Neo'

Sin más dejo link: https://mongoosejs.com/

sábado, 30 de mayo de 2020

Inscripción gratuita a MongoDB.live

Me llego el siguiente mail de la gente de MongoDB para anotarme a Mongo.live un evento gratuito donde podes aprender sobre esta gran base de datos NoSql :

Únanse el 9 y 10 de junio* a MongoDB.live para profundizar en el contenido educativo y conocer las nuevas tecnologías. Aprenderá de los expertos en MongoDB para resolver desafíos y adelantarse a la competencia.

En MongoDB.live podrás:
  • Personalizar tu experiencia con sesiones centradas en temas como arquitectura de aplicaciones, rendimiento de consultas, modelo de datos, diseño de esquemas, análisis, seguridad, microservicios, migración a la nube y más.
  • Aprender de los clientes de MongoDB en todos los sectores sobre las herramientas y características que están utilizando para aumentar la agilidad de su organización y la productividad de sus equipos de desarrollo.
  • ¡Participar durante la conferencia para ganar puntos de actividad y competir con otros asistentes para ganar premios!
Después de asistir, estará equipado con los conocimientos esenciales para crear y administrar aplicaciones basadas en datos. ¡Esperamos verte ahí!


* MongoDB.live comenzará a las 10:00 a.m. ET el 9 de junio y se extenderá hasta el 10 de junio a las 4:00 p.m. ET.

viernes, 8 de marzo de 2019

Seminario web de MongoDB

Me llego un mail de la gente de MongoDB y quería compartirlo con ustedes:


MongoDB
Hola Pablo (porque me llamo Pablo tambien) ,

Participe en nuestro seminario web y descubra cómo crear su primera aplicación en Atlas, nuestro servicio en la nube.

Descubra:

  • Cómo empezar a usar MongoDB Atlas
  • Cómo realizar operaciones CRUD básicas en el shell de MongoDB
  • Cómo utilizar MongoDB Compass para visualizar datos y realizar consultas

INSCRÍBASE AHORA

Este es el segundo de los cinco seminarios web de la serie Back to Basics, en los que se describen las nociones básicas de MongoDB. Le ayudarán a conocer la solución y los casos en los que resulta idónea.

Esperamos verle pronto.

Saludos cordiales,

El equipo de MongoDB

domingo, 27 de enero de 2019

AWS lanza una nueva base de datos orientada a documentos compatible con MongoDB


AWS acaba de lanzar un servicio de base de datos, denominado Amazon DocumentDB, que almacena datos semiestructurados dentro de un servicio administrado escalable y de alta disponibilidad. Mientras ofrece una API compatible con MongoDB, DocumentDB no ejecuta software de MongoDB, pero ofrece una API para compatibilidad.

Amazon posicionó DocumentDB como un reemplazo directo que está "diseñado para ser compatible con sus aplicaciones y herramientas MongoDB existentes". AWS afirma que DocumentDB ofrece la escalabilidad, disponibilidad y rendimiento necesarios para las cargas de trabajo MongoDB de grado de producción. DocumentDB ofrece hasta 64 TB de almacenamiento que crece automáticamente (en comparación con la asignación previa) junto con su uso. Los clientes también tienen una opción de tamaños de "instancia" que se pueden ampliar hasta 488 GiB de memoria. Para disponibilidad, DocumentDB replica datos 6x en tres zonas de disponibilidad. También permite a los usuarios crear hasta quince réplicas de lectura. Y para el rendimiento, DocumentDB se ejecuta en el almacenamiento SSD y está diseñado para operaciones de lectura de baja latencia. DocumentDB incluye una serie de capacidades de gestión de bases de datos integradas.

Algunos especulan que DocumentDB se basa en AWS Aurora PostgreSQL, pero está claro que NO está ejecutando el software MongoDB. MongoDB, Inc. es una de las pocas compañías que recientemente han cambiado su licencia para disuadir a los proveedores de la nube de ofrecer partes de su software de código abierto como un servicio.

Dejo links:
https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-documentdb-with-mongodb-compatibility-fast-scalable-and-highly-available/
https://aws.amazon.com/documentdb/

martes, 15 de enero de 2019

NoSQL Performance Benchmark 2018


Me llego esta mail de la gente de Couchbase :

Si está pensando en cambiar a una base de datos NoSQL, es importante pensar con anticipación. Una opción popular como MongoDB ™ podría funcionar ahora para sus aplicaciones NoSQL a pequeña escala. Pero cuando llega el momento de escalar, las cosas pueden complicarse muy rápidamente.

Lee el NoSQL Performance Benchmark 2018 de Altoros para descubrir cómo Couchbase:

  • Supera constantemente a MongoDB ™ y DataStax
  • Maneja fácilmente diferentes configuraciones y cargas de trabajo masivas
  • Ofrece una agilidad, flexibilidad y rendimiento inigualables en cualquier escala
  • Obtendrá un análisis en profundidad del rendimiento de Couchbase, MongoDB ™ y DataStax en 3 configuraciones de clúster diferentes y 4 cargas de trabajo diferentes utilizando el Yahoo Cloud Serving Benchmark.


Dejo link: https://resources.couchbase.com/c/altoros-nosql-performance-benchmark?x=N-I_ik&mkt_tok=eyJpIjoiTVROalpqQTBNRFV3WVdVdyIsInQiOiJRbWxoWGdEMUd3M1dCVW5EeVhTXC9ZbkkwMmRnb2xXWnNLd3g4cjVCM3JIbktVK0JScENpU2pXWVJONmNqRVBzWFVtbHh3YkRsNHZPOXgrNzd2NUZjWThtRHUxamVGK3ArU0d2SjdvMTdDSG54NHQ1YUhTVTNXeU94TlwvNmY4SlpXIn0%3D

domingo, 6 de enero de 2019

Nuevos cursos de MongoDB University

Me llego el siguiente mail promocionando cursos de mongodb y la noticia de nuevos cursos:

MongoDB

Hi Pablo,
Kick off 2019 right by taking one of our free online courses offered through MongoDB University.
We created these classes specifically to help you build new skills in the areas that matter most to employers:
Make 2019 the year you separate yourself from the competition. Let MongoDB University help you get there.
Regards,
Kirby from MongoDB University

martes, 24 de julio de 2018

¿Qué hay de nuevo en MongoDB 4.0?


MongoDB 4.0 es un hito importante en la evolución de MongoDB. Esta versión es rápida, flexible y presenta una gran escalabilidad de su diseño de sistemas distribuidos; y a la vez, da la libertad de correr en cualquier lugar, MongoDB 4.0 le permite estandarizar sus aplicaciones en una única y moderna plataforma de datos.

Cortandola con la venta de mongodb podemos nombrar las siguientes mejoras :

  • Transacciones ACID multi-documento
  • Gráficos MongoDB para una visualización de datos rápida y fácil
  • Arrastrar y soltar la construcción de tuberías de agregación
  • Integración de Kubernetes y Red Hat OpenShift
  • El nuevo MongoDB Mobile
Para discutir estos temas me invitaron a un webinar: 


Register Now


Ojo, Este webinar es mañana 25!

Dejo links: 

domingo, 3 de junio de 2018

¿Qué es MongoDB?


MongoDB es una base de datos orientada a documentos de código abierto.

Facilita el desarrollo proveyendo alta performance, alta disponibilidad y fácil escalabilidad.

El motor almacena N cantidad de bases de datos, cada una de las cuales almacena un set de colecciones y cada colección almacena un set de documentos. Un documento es un par clave-valor.

Los documentos son dinámicos.

Un documento en MongoDB es un registro cuya estructura de datos se compone de pares clave-valor.

Estos documentos son similares a un objeto JSON.

El siguiente es un ejemplo de un documento:


A MongoDB document.



Los datos en MongoDB tienen un esquema flexible. Las colecciones en MongoDB no deben cumplir con una estructura definida, lo que facilita mapear un documento a una entidad u objeto.

El desafío a la hora de modelar datos está en balancear las necesidades de la App, las características de performance del motor de base de datos y los patrones de recuperación de datos.

La decisión sobre el diseño de los modelos de datos para MongoDB se resuelven alrededor de la estructura de los documentos y de cómo la App representa las relaciones entre los datos.

Existen dos herramientas que permiten a las Apps representar estas relaciones:

Referencias : Almacenan las relaciones entre los datos incluyendo links desde un documento a otro.
La Apps pueden resolver esas referencias accediendo a los datos relacionados.
En términos generales, estos son los modelos de datos normalizados.

Documentos Embebidos: Capturan las relaciones entre los datos almacenando la información relacionada en una única estructura documental.

Los documento en MongoDB hacen posible embeber estructuras en un campo o arrays dentro de un documento.

Este modelo de datos desnormalizado permite a las Apps obtener y manipular datos relacionados en una única operación.

Crecimiento del Documento: algunas actualizaciones sobre los documentos pueden incrementar el tamaño de los mismos. 

Atomicidad: Las operaciones son atómicas. Lo que significa que una operación no puede cambiar más de un documento. Operaciones que modifican más de un documento en una colección se ejecutan sobre un documento a la vez.

Sharding: MongoDB utiliza el sharding para proporcionar escalabilidad horizontal. Esto permite particionar una colección dentro de la base de datos para distribuir los documentos de una colección a través de una serie de instancias de MongoDB.

Índices:  Los índices son usados para mejorar la performance. Se pueden crear índices a partir de los campos de uso común dentro de las queries que se manejan en la App. Además MongoDB crea índices únicos para el campo _id.

Las Colecciones pueden contener un gran número de Documentos. De ser posible, hay que evitar que se dé esta condición por motivos de performance. Es aconsejable juntar estos objetos más pequeños mediante alguna lógica que los agrupe. De esta manera habrá pocas copias de los campos comunes y habrá pocas entradas claves para el correspondiente índice.

Optimización de Almacenamiento para pequeños Documentos: Cada documento en MongoDB contiene algún tipo de sobrecarga la cual es normalmente insignificante, pero se torna lo contrario si los documentos son pequeños (uno o dos campos máximo).

Dejo link: https://www.mongodb.com/






lunes, 19 de febrero de 2018

MongoDB 4.0 incluye transacciones de múltiples documentos

MongoDB 4.0 incluye transacciones de múltiples documentos. Eso es todo. Toda la info...

Pero si no sabes:

El soporte para transacciones de documentos múltiples, es una técnica para el aislamiento de instantáneas a menudo asociada con las bases de datos relacionales PostgreSQL y Oracle. Y es la piedra angular ACID

MongoDB 4.0 ofrecerá la capacidad de realizar una lectura consistente. Es decir, devolverá solo los datos como se conocía en el momento en que comenzó la operación de lectura. Las versiones anteriores de MongoDB podían arrojar resultados que no necesariamente eran consistentes con ningún punto en el tiempo. Incluso podría omitir documentos o devolver varias versiones del mismo documento en una sola consulta. Pero esto ahora cambio.

Dejo link:
http://www.zdnet.com/article/mongodb-cto-how-our-new-wiredtiger-storage-engine-will-earn-its-stripes/

jueves, 21 de septiembre de 2017

Cómo proteger la base de datos de MongoDB?

Me llego el siguiente correo y quería compartirlo con ustedes:

Cómo proteger la base de datos de MongoDB
Fecha: martes, 26 de septiembre
Hora: 16:00 CEST (GMT +2) | 9:00 CDT (GMT -6)

Hola Pablo, 

Participe en este seminario web y descubra cómo proteger los datos, tanto internamente como en la nube. Asegúrese de que el activo más importante de su empresa esté a salvo. 
INSCRÍBASE AHORA

Este es el último de los cuatro seminarios web que componen la serie "Conceptos Avanzados", en los que se describen las características y funciones avanzadas de MongoDB. 

Esperamos verle pronto. 

Saludos cordiales,

El equipo de MongoDB
 
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MongoDB Inc., 2017. Todos los derechos reservados.
Palacio de Miraflores, Suite 219 & 220, Carrera de San Jerónimo 15 - 2, Madrid 28014, Spain

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jueves, 14 de septiembre de 2017

Cómo utilizar el conector de BI con MongoDb?

Me llego el siguiente correo y quería compartirlo con ustedes: 

Come utilizar el conector de BI
Fecha: martes, 19 de septiembre
Hora: 16:00 CEST (GMT +2) | 9:00 CDT (GMT -6)

Hola Emanuelpeg,

Inscríbase en este seminario web y descubra cómo utilizar MongoDB como fuente de datos mediante el conector de BI en las plataformas analíticas y de BI basadas en SQL. También aprenderá cómo crear visualizaciones y paneles de control para extraer la información y el valor oculto de los datos multi-estructurados.
INSCRÍBASE AHORA

Este es el tercero de los cuatro seminarios web de la serie "Conceptos Avanzados", en los que se describen las características y funciones avanzadas de MongoDB. Le ayudarán a conocer MongoDB y los casos en los que resulta idónea esta solución.

Esperamos verle pronto.

Saludos cordiales,

El equipo de MongoDB
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martes, 8 de agosto de 2017

Nuevo centro de contenido de MongoDB

Me llego el siguiente mail, y quería compartirlo con ustedes:

Visite nuestro nuevo centro de contenido 

Hola, 

Visite nuestro centro de contenido para ver todas las novedades sobre MongoDB, NoSQL y últimas tendencias en programación. 

En nuestro centro de contenido podrá encontrar información sobre los siguientes temas:
  • Casos de cliente, productos y arquitectura de MongoDB
  • Big Data
  • Internet of Things
  • Análisis en tiempo real con Apache Spark

Visitar el centro

En nuestro centro de contenido tiene a su disposición vídeos, artículos y libros, todo en un mismo lugar. 

Reciba un cordial saludo,

El equipo de MongoDB
 
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