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.
