MongoDB vs MySQL: ¿Cuál es el mejor sistema de gestión de bases de datos?

Con una variedad de bases de datos disponibles en el mercado, los usuarios a menudo entran en un debate sobre MongoDB vs MySQL para encontrar la mejor opción.

Las organizaciones que usan una base de datos relacional como MySQL pueden enfrentar ciertas dificultades al administrar y almacenar sus datos con los requisitos cambiantes. Al mismo tiempo, las nuevas empresas se preguntan qué base de datos elegir para no tener problemas en su proceso de desarrollo.

Mientras tanto, los desarrolladores que crean aplicaciones financieras a menudo también se sienten confundidos acerca de si deben quedarse con el antiguo MySQL en espera o arriesgarse a probar otra parte del pastel con MongoDB.

Esto es lo que nos trae a este debate. Comparar MongoDB vs MySQL lo ayudará a comprender las diferencias entre las dos bases de datos, sus ventajas y desventajas, y cuál es mejor para qué propósito. En resumen, lo ayudará a elegir la base de datos adecuada para sus proyectos.

Entonces, ¡bienvenidos al debate!

MongoDB vs MySQL: ¿Qué son?

Esbocemos rápidamente qué son MongoDB y MySQL antes de comenzar a compararlos.

¿Qué es MongoDB?

MongoDB es un poderoso sistema de base de datos no relacional de código abierto y de uso gratuito popular para almacenar grandes volúmenes de datos. Fue lanzado hace 12 años en 2009 por 10gen (ahora MongoDB Inc.) con una licencia pública del lado del servidor. T un programa de base de datos NoSQL escrito en C++, Python y JavaScript con compatibilidad multiplataforma. Admite sistemas operativos, incluidos Windows, macOS y Linux, y lenguajes como C, PHP, Java, Ruby, Node.js y más.

MongoDB difiere de los sistemas de bases de datos tradicionales en términos de cómo se almacenan los datos.

En lugar de almacenar datos en filas y columnas, MongoDB toma un diseño orientado a documentos que representa datos en varios documentos y colecciones similares a JSON. Estos documentos contienen una serie de valores o pares de claves de diferentes tipos, como documentos anidados y matrices. Los pares clave/valor se pueden estructurar de manera diferente de un documento a otro.

MongoDB ofrece mayor seguridad, confiabilidad y eficiencia además de la flexibilidad de modificar la estructura o esquema de datos. Como resultado, facilita una mayor velocidad y requisitos de almacenamiento.

Características de MongoDB

Ahora, pasemos a ver algunas de las características principales de MongoDB:

• Replicación: MongoDB le permite realizar varias copias de sus datos mediante la replicación (conjuntos de réplicas) e implementarlas en varios servidores. Esta función es útil para las copias de seguridad de datos y la gestión de desastres. En caso de falla del servidor, siempre puede recuperar sus datos de las copias almacenadas en otros servidores.
• Indexación: puede indexar campos en documentos MongoDB como primarios o secundarios. Esto ayuda a mejorar el rendimiento de la búsqueda en la base de datos y le permite realizar la búsqueda en índices en lugar de en todo el documento, lo que automáticamente ayuda a aumentar la velocidad de búsqueda.
• Consultas ad-hoc: Las consultas ad-hoc son comandos temporales que proporcionan diferentes retornos para ejecutar consultas. Dicho esto, MongoDB admite consultas de rango, expresiones regulares (Regex) y búsquedas de campo. Además, las consultas incluyen funciones de JavaScript definidas por los usuarios y pueden devolver campos de documentos específicos. Puede actualizar estas consultas ad-hoc en tiempo real con la ayuda de MongoDB Query Language (MQL), que es útil para análisis en tiempo real para empresas.

• Fragmentación: MongoDB es capaz de escalar horizontalmente con la ayuda de la fragmentación, un método para distribuir grandes conjuntos de datos en diferentes colecciones de datos. Aquí, los usuarios pueden elegir una clave de fragmento (una clave maestra con réplicas únicas o múltiples) para determinar la distribución de datos en una colección y dividir los datos en diferentes rangos entre fragmentos. Cada fragmento funciona como una base de datos individual, formando una sola base de datos utilizando otros fragmentos que contribuye al equilibrio de carga y ejecuta consultas complicadas.

• Equilibrio de carga: MongoDB facilita la concurrencia de control para manejar múltiples solicitudes de clientes simultáneamente a varios servidores. Esto ayuda a reducir la carga en cada servidor, asegura el tiempo de actividad y la consistencia de los datos, y permite aplicaciones escalables.
• Almacenamiento de archivos: puede usar MongoDB como un sistema de archivos, conocido como GridFS, que viene con funciones de replicación de datos y equilibrio de carga para que varias computadoras almacenen archivos. GridFS, o sistema de archivos de cuadrícula, incluye controladores MongoDB, y puede acceder a él con los complementos Nginx y lighttpd o la utilidad mongofiles. MongoDB también permite a los desarrolladores manipular archivos y contenido.
• Agregación: La agregación de datos permite a los usuarios obtener resultados similares a los obtenidos para la cláusula SQL - GROUP BY . MongoDB ofrece tres formas de agregación:

1. 1. Pipeline de agregación: esto ofrece un mejor rendimiento de agregación que otros para la mayoría de las operaciones.
   2. Agregación de propósito único: se utiliza para agregar documentos de una colección.
   3. Función de reducción de mapa: se utiliza para el procesamiento de datos por lotes para obtener resultados agregados. La función map agrupa los datos por clave-valor, mientras que la función reduce realiza operaciones sobre ellos.

• Colecciones limitadas : MongoDB admite colecciones limitadas, el tipo de colección que maneja el orden de inserción de datos.

Usos de MongoDB

MongoDB se utiliza en miles de organizaciones en todo el mundo para el almacenamiento de datos o como servicio de base de datos de sus aplicaciones. Es útil en:

• Sistemas de administración de contenido como WordPress para ingresar, almacenar y editar contenido
• Almacenamiento de datos para aplicaciones web y móviles
• Sitios de redes sociales
• Mantenimiento de datos geoespaciales o basados ​​en la ubicación
• Catálogos de productos de comercio electrónico y gestión de activos.
• Sistemas basados ​​en la nube
• Mover cargas de trabajo desde el mainframe
• Analítica en tiempo real a alta velocidad
• Videojuegos escalables y de alto rendimiento
• Modernización de la arquitectura de pago y modernización heredada
• Sistemas con necesidades de almacenamiento de datos en evolución, demanda de registro y almacenamiento en caché más rápidos y diseños cambiantes
• Pila de tecnología MEAN para desarrollo web, donde M significa MongoDB, y el resto de tecnologías son ExpressJS, AngularJS y NodeJS, respectivamente.

Empresas como Twitter, IBM, Oracle, Zendesk, Citrix, Sony, Intercom, HTC y otras utilizan MongoDB. Estos son algunos de los casos de uso ampliamente reconocidos de MongoDB:

• Aadhar: Aadhar es un proyecto de identificación única de la India y la base de datos biométrica más grande del mundo. MongoDB es una de las bases de datos que utiliza para almacenar los datos biométricos y demográficos de más de 1200 millones de personas.
• eBay: la empresa estadounidense de comercio electrónico eBay, que funciona como B2C y C2C, utiliza MongoDB en sus diversos proyectos, como sugerencias de búsqueda, gestión de la nube y almacenamiento de metadatos.
• Shutterfly: Shutterfly es una plataforma popular para compartir fotos que utiliza MongoDB para almacenar y administrar más de 6 mil millones de imágenes, con una capacidad de transacción de 10k operaciones/segundo.

¿Qué es MySQL?

MySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) gratuito y de código abierto. Organiza y almacena datos en un formato tabular con filas y columnas en las que se relacionan los tipos de datos. Tiene una Licencia Pública General GNU y puede encontrar su repositorio en GitHub.

Esta base de datos fue creada originalmente en 1995 por MySQL AB, una empresa sueca cuyo fundador fue el sueco David Axmark, el sueco finlandés Michael Widenius y Allan Larsson. Sin embargo, Sun Microsystems compró MySQL AB y, en 2010, Oracle adquirió Sun Microsystems.

La nomenclatura de MySQL también es interesante: combina dos términos:

• Mi: El nombre de la hija de Michael Widenius.
• SQL: significa lenguaje de consulta estructural.

SQL es un lenguaje de programación específico de dominio que puede administrar datos en un RDBMS realizando funciones en los datos, incluida la creación, extracción, eliminación y modificación.

MySQL funciona con muchos sistemas operativos, como Windows, macOS, Linux, FreeBSD, OpenBSD y Solaris, para implementar RDBMS en el sistema de almacenamiento de un dispositivo, permitir el acceso a la red, administrar usuarios, facilitar las pruebas de integridad de la base de datos y crear copias de seguridad. Está escrito en C++ y C y usa un analizador léxico, mientras que su analizador SQL usa yacc.

Esta base de datos ha recibido comentarios positivos, especialmente para el uso promedio con su interfaz fácil de usar. En cuanto al rendimiento, es rápido y estable, y cuenta con un servidor de base de datos multiproceso y multiusuario.

MySQL está disponible en dos ediciones: Community Server de código abierto y Enterprise Server patentado. Este último ofrece muchos complementos de servidor para instalar sin cambiar el código base.

Características de MySQL

Hablemos más sobre las características de este popular RDBMS.

• Replicación y agrupamiento: MySQL permite la replicación y el agrupamiento que ayudan a mejorar la escalabilidad y el rendimiento de la aplicación a través de diferentes tipos de sincronización. También puede copiar datos de un servidor SQL a otros servidores SQL réplica. Esto también le permite hacer una copia de seguridad de los datos en varias bases de datos para evitar la pérdida de datos.
• Compatibilidad con contraseñas: MySQL facilita un sistema de cifrado de contraseñas para la verificación del host cuando alguien intenta acceder a la base de datos. Añade seguridad a la base de datos y garantiza que solo las personas autorizadas tengan acceso. Además, su última versión, MySQL 8.0, también ofrece soporte para una contraseña dual, lo que permite a los desarrolladores modificar las credenciales de la contraseña fácilmente sin tiempo de inactividad.

• Esquema de rendimiento: Supervisa el rendimiento de la aplicación, la utilización de recursos y los eventos del servidor. Esto le permite asignar los recursos de manera adecuada, mejorar el rendimiento de la aplicación al detectar cualquier ralentización y tomar las medidas necesarias en caso de eventos sospechosos en el servidor.
• Esquema en línea: MySQL admite múltiples esquemas en línea que lo ayudan a cumplir con sus requisitos de almacenamiento de datos y ofrecen más flexibilidad.
• Resiliencia: las aplicaciones compatibles con MySQL son resistentes a las fallas y pueden hacer frente fácilmente a tales situaciones. Como resultado, ofrece alta disponibilidad de datos para todo tipo de aplicaciones, web o móvil.
• Compatibilidad con transacciones: Obtiene compatibilidad con transacciones multinivel y distribuidas, bloqueo ilimitado a nivel de fila y transacciones compatibles con ACID. En el contexto del procesamiento de transacciones, existen cuatro principios llamados principios ACID. Es sinónimo de atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad. Además, le ayuda a mantener la integridad y las instantáneas de la base de datos con restricciones como el control de simultaneidad de varias versiones y la implementación de claves externas.

• Compatibilidad con GUI: hay muchas herramientas de GUI disponibles en MySQL para facilitar el proceso de creación, diseño y administración de herramientas de línea de comandos para ahorrar tiempo. Los arquitectos, administradores y desarrolladores de bases de datos pueden utilizar estas herramientas para optimizar su trabajo.
• Limitaciones: la escala horizontal no es fácil; millones de procesos de lectura o escritura afectan el rendimiento de la base de datos e incluyen otras limitaciones compartidas por las bases de datos relacionales.

Usos de MySQL

MySQL existe desde hace más de dos décadas y ofrece la comodidad de almacenar una gran cantidad de datos para organizaciones de todo el mundo. Estos son algunos de los usos de MySQL y quién lo usa.

• Sistemas de Gestión de Contenidos y blogs
• Aplicaciones de comercio electrónico con muchos productos.
• Registro de aplicaciones
• Almacenamiento de datos
• Para aplicaciones que requieren seguridad de datos de alto nivel, sitios de redes sociales como Facebook e Instagram
• MySQL se utiliza en motores de almacenamiento como InnoDB, MyISAM, Memory, CSV, Merge, Archive, Blackhole y Federated.
• LAMP Stack es una pila de tecnología para el desarrollo web que utiliza MySQL como uno de sus componentes. Significa Linux, Apache, MySQL y PHP/Python/Perl.
• Está instalado en varias plataformas en la nube como Microsoft Azure, Amazon EC2, Oracle Cloud, etc.

De hecho, Oracle Cloud ofrece MySQL como servicio para permitir a los usuarios instalar MySQL Server e implementarlo en la nube. De esta manera, no necesita instalarlo en sus servidores locales.

Las organizaciones notables que utilizan MySQL son Airbnb, NASA, Sony, YouTube, Netflix, Pinterest, Drupal, Joomla y más. Estos son algunos de los casos de uso destacados de MySQL:

• Wikipedia: Wikipedia es una enciclopedia libre que difunde el conocimiento en todo el mundo. Utiliza MySQL y necesita una alta escalabilidad para satisfacer la creciente base de usuarios. La base de datos les ayuda a actualizar su contenido, acomodar más contenido y visitantes, y permitir miles de entradas y ediciones.
• Twitter: Twitter pasó de la fragmentación temporal para el almacenamiento de tweets a un método más distribuido utilizando T-bird. Y T-bird está construido con Gizzard que usa MySQL.

La fragmentación temporal era costosa y necesitaba más máquinas para completar los tweets. También enfrentaron problemas con el equilibrio de carga y fueron lógicamente complicados para DBA. MySQL compatible con T-bird resuelve estos problemas.

Eso fue todo sobre MongoDB y MySQL para darle el contexto. Ahora, finalmente comparemos MongoDB vs MySQL para ayudarlo a decidir qué puede ser más adecuado para su próxima aplicación de software.

Comparación de MongoDB vs MySQL DBMS

Aquí hay algunos parámetros basados ​​en los cuales compararemos MongoDB vs MySQL.

Arquitectura

La arquitectura forma la base de todo sistema y establece el marco donde se pueden introducir todas las características y funcionalidades. Por lo tanto, es importante comparar la arquitectura de MongoDB frente a MySQL y entenderlas de cerca para determinar cuál será la mejor opción para su aplicación.

MongoDB

Tiene como filosofía de diseño la Arquitectura Nexus, que combina las funcionalidades de las bases de datos relacionales. Puede satisfacer las necesidades de las aplicaciones modernas al ofrecer alta escalabilidad, disponibilidad global y un esquema flexible. Por lo tanto, realizar cambios en su diseño es bastante fácil.

Además, MongoDB incluye controladores oficiales para entornos de desarrollo líderes como AWS, Azure y Kubernetes, lenguajes de programación como JavaScript, Python, etc. y marcos como Django.

mysql

MySQL, por su parte, incluye una arquitectura cliente-servidor con almacenamiento optimizado para ofrecer alto rendimiento y multiproceso. Su documentación también muestra algunas técnicas de optimización del rendimiento que se ocupan de la configuración en lugar de ajustar las medidas de SQL.

Ganador : Es un empate.

Formato de almacenamiento de datos

MongoDB

El formato de almacenamiento de datos en MongoDB puede verse así:

 { Account Number: 1234567890 First Name: "Jon" Last Name: "Doe" Branch Name: "Los Angeles" }

Puede ver que el formato es similar a JSON y puede realizar cambios fácilmente en los datos, lo que significa que puede agregar más datos, eliminar información y modificar datos sin problemas. El ejemplo anterior muestra que no hay un esquema fijo para la base de datos, lo que introduce más flexibilidad.

mysql

El formato de almacenamiento de datos en MySQL, por otro lado, se parece a esto:

La tabla anterior muestra cómo MySQL organiza los datos en forma de filas y columnas. Tiene una estructura adecuada y rígida que es difícil de cambiar en comparación con MongoDB. Es porque no puede introducir una fila o columna abundada; necesitas hacer el diseño de tal manera que por cada fila haya una columna y viceversa; de lo contrario, violará el esquema. Pero, en MongoDB, puede modificar fácilmente los datos.

Hay una ligera variación en la terminología para MongoDB vs MySQL:

Ganador : el formato de almacenamiento de datos de MongoDB es más fácil de modificar.

Flexibilidad de esquema

La base de datos que elija debe ofrecer la flexibilidad de modificar el diseño o el esquema de su base de datos en función de las distintas necesidades. De lo contrario, se vuelve realmente molesto cuando hay incluso un ligero cambio en los requisitos.

Entonces, descubramos MongoDB vs MySQL en función de cuán flexibles son sus esquemas.

MongoDB

MySQL proporciona un esquema flexible que permite a los usuarios cambiar el diseño en función de los requisitos, especialmente para las aplicaciones Big Data. Le permite combinar y almacenar diferentes tipos de datos fácilmente y modificar el esquema dinámicamente sin tiempo de inactividad. Puede almacenar varios documentos en una colección incluso sin ninguna relación entre ellos, ya que es un sistema de base de datos no relacional. Utiliza documentos similares a JSON que tienen esquemas opcionales.

Sin embargo, carece de transacciones y uniones; por lo tanto, necesita una optimización de esquema frecuente dependiendo de cómo la aplicación acceda a los datos.

mysql

En MySQL, debe definir claramente columnas y tablas antes de almacenar datos junto con filas y columnas. Aquí, cada campo consta de una fila y una columna. Esto significa que el almacenamiento de datos no le brinda mucha flexibilidad como en MongoDB. También significa un proceso de implementación y desarrollo más lento.

Pero si tiene un esquema fijo para sus aplicaciones, MySQL es lo mejor. Ofrecerá una mejor coherencia de los datos sin cambiar el diseño una y otra vez ni perder tiempo en él. Pero nuevamente, si tiene necesidades cambiantes, MongoDB puede ser una mejor opción para usted.

Ganador : Claramente, MongoDB ofrece más flexibilidad de esquema.

Idioma de consulta utilizado

Saber qué base de datos usa qué lenguaje de consulta es vital. Le ayudará a comprender cuál puede ser más útil para usted, en lugar de confundirse después de instalarlo.

MongoDB

MongoDB utiliza MongoDB Query Language (MQL) en lugar de SQL. Es expresivo y rico y admite funciones CRUD, que le permiten crear, leer, actualizar y eliminar datos. Además, también facilita la agregación de datos, las consultas geoespaciales y la búsqueda de texto.

Si desea solicitar datos, debe definir documentos con propiedades coincidentes con las de los resultados esperados. Significa que debe realizar operaciones de consulta para obtener datos de la base de datos, como db.collection.find() . MongoDB ejecuta consultas normalmente utilizando operadores vinculados mediante JSON. Además, admite consultas OR y booleanas AND.

Sin embargo, MongoDB nunca usa operaciones de combinación y tiene cualquier otro operador equivalente.

mysql

Por otro lado, MySQL usa SQL como otras bases de datos relacionales. Puede traer datos de diferentes tablas al admitir la funcionalidad de unión. Esto es lo que hace que una base de datos relacional como MySQL sea "relacional". Esta operación le permite vincular datos de varias tablas en una consulta.

Dicho esto, SQL tiene un:

• Lenguaje de definición de datos (DDL) para crear, eliminar y modificar tablas
• Lenguaje de transacciones de datos (DTL) con operaciones como compromiso y reversión
• Lenguaje de manipulación de datos (DML) con opciones como insertar, eliminar y actualizar filas
• Lenguaje de control de datos (DCL) con comandos de revocación y concesión

Ganador : Es un empate.

Rendimiento y velocidad

El rendimiento y la velocidad son algo que nunca puede ignorar al elegir una base de datos. Debe saber qué esperar con qué base de datos y con qué fines. Y para profesionales ocupados como desarrolladores y administradores, cada segundo es esencial.

Por lo tanto, debe elegir una base de datos que pueda ofrecer un mejor rendimiento para respaldar su productividad y no al revés. Entonces, comparemos su velocidad y rendimiento.

Dado que tanto MongoDB como MySQL tienen diferentes enfoques de almacenamiento de datos, es un poco difícil evaluar su rendimiento. Puede comparar dos bases de datos SQL con algunos puntos de referencia estándar, pero es difícil hacer lo mismo con bases de datos no relacionales.

Pero vamos a comparar MongoDB vs MySQL en función de las operaciones comunes y cómo funcionan con mayores volúmenes de datos.

MongoDB

Como MongoDB almacena un gran volumen de datos no estructurados y sigue un enfoque de almacenamiento basado en documentos, es relativamente más rápido que MySQL. Significa que MongoDB almacena datos en un solo documento para una entidad y ayuda a leer o escribir datos más rápido. Características como la replicación pueden ser una gran razón para esto. Su rendimiento también es mejor cuando trabaja con objetos debido a su almacenamiento de objetos similar a Jason.

Además, MongoDB nunca implica la dependencia de un proveedor, lo que le brinda la libertad de mejorar el rendimiento utilizando alternativas si no está satisfecho con un servicio.

mysql

MySQL puede mostrar un rendimiento lento al tratar con un gran volumen de datos. Es porque almacena tablas de forma normalizada. Y si desea cambiar datos o extraerlos, debe pasar por muchas tablas para escribir y leer datos, lo que aumenta la carga del servidor y afecta su rendimiento. Pero puede optar por MySQL para operaciones transaccionales.

Requiere una estructura de datos definida para poder agregar datos a la base de datos. Por lo tanto, no es adecuado si desea almacenar datos no estructurados. Y a veces, también se vuelve difícil diseñar un esquema apropiado cuando se trata de datos complejos.

Ganador : MongoDB es más rápido y tiene mejor rendimiento.

Seguridad

La seguridad es siempre uno de los principales criterios al comparar dos sistemas, dado el aumento de los incidentes de ciberataques en todo el mundo. Por lo tanto, es importante comparar MongoDB con MySQL para determinar cuál de ellos es más seguro para sus aplicaciones.

MongoDB

MongoDB aprovecha los controles de acceso basados ​​en roles con permisos flexibles para usuarios y dispositivos. A cada usuario se le asigna una función en función de la cual se le otorgan permisos específicos para acceder a los datos y realizar operaciones. Por ejemplo, los usuarios como los empleados de alto nivel tendrían niveles de autorización más altos, por lo que sus privilegios serían más sustanciales.

Esta es una forma de brindar seguridad a su base de datos para que ningún usuario no autorizado o ataque pueda acceder a su base de datos y explotarla. Además, MongoDB también facilita el cifrado Transport Layer Security (TLS) y un protocolo de seguridad llamado Secure Sockets Layer (SSL) para mayor seguridad. También puede escribir documentos cifrados en colecciones de datos con una clave maestra para lograr el cifrado de datos en reposo.

mysql

Por otro lado, MySQL tiene controles de acceso basados ​​en privilegios. También admite instalaciones de cifrado como MongoDB con un modelo de autenticación similar, que incluye autorización, autenticación y auditoría. Puede otorgar roles y privilegios a los usuarios, permitiéndoles acceder a permisos para conjuntos de datos y operaciones. Además, también puedes solicitar TLS y SSL para mayor seguridad.

En su actualización reciente, MySQL también ha incluido compatibilidad con contraseña dual para garantizar una mayor seguridad en el acceso a los datos.

Aunque ambos parecen competir cara a cara cuando se trata de seguridad, MySQL se considera más seguro. La razón radica en su arquitectura y esquema rígidos, que ofrecen una mayor consistencia y confiabilidad de los datos.

Ganador : MySQL es más seguro (ser rígido tampoco es malo).

Escalabilidad

A medida que su aplicación crece con una mayor base de usuarios y tráfico, debe poder escalarla sin problemas para satisfacer las demandas cambiantes. Y si su aplicación no se escala, los clientes pueden tener una mala experiencia al usarla con bloqueos, retrasos y tiempos de inactividad frecuentes. Y a nadie le gusta usar tales sistemas, y pueden saltar a otras alternativas, si no ahora, entonces antes.

Por lo tanto, es importante cuidar la escalabilidad de la aplicación y la base de datos que elija puede afectar la escalabilidad. Entonces, comparemos MongoDB vs MySQL en función de la escalabilidad que brindan.

MongoDB

MongoDB es extremadamente escalable, que es una de las principales razones por las que se usa en sitios web en crecimiento, sistemas CMS y tiendas de comercio electrónico. Puede escalar horizontalmente usando un proceso llamado fragmentación. Un fragmento es parte de una base de datos, y el sharding es una técnica de distribución de datos entre múltiples colecciones y máquinas. Le permite implementar sistemas con operaciones de mayor rendimiento y grandes conjuntos de datos.

Con una mayor escalabilidad, puede crear fácilmente múltiples clústeres de servidores agregando más y más servidores a su base de datos según sus requisitos. Le permite almacenar una réplica de sus conjuntos de datos en un clúster fragmentado con mayor rendimiento de escritura y lectura para admitir aplicaciones de diferentes escalas. También le permite asegurarse de que sus datos estén respaldados y nunca perderlos en caso de ciberataques o desastres.

Sin mencionar que dividir la carga y los conjuntos de datos en diferentes servidores también le permite ejecutarlos a un costo menor en comparación con un solo servidor con todos los datos que requieren hardware costoso y de alta gama. Otro beneficio de la fragmentación en MongoDB es que maximiza el espacio en disco y ofrece equilibrio de carga dinámico.

Además, MongoDB admite la fragmentación basada en rangos o la partición de datos, junto con el enrutamiento transparente de consultas y la distribución automática del volumen de datos.

mysql

Al llegar a MySQL, la escalabilidad es limitada. Le ofrece dos opciones para escalar su aplicación: crear réplicas de lectura o escalar verticalmente. Permite la replicación de datos y el escalado vertical a través de la agrupación para ayudar a mejorar la escalabilidad y el rendimiento de las aplicaciones a través de diferentes tipos de sincronización.

La diferencia notable aquí es que MySQL ofrece escalado vertical, mientras que MongoDB ofrece escalado horizontal con más flexibilidad. Ahora, el escalado vertical significa que el sistema le permite aumentar la carga aumentando las especificaciones de CPU o RAM en un solo servidor con un límite superior.

Si desea realizar una replicación, es fácil con replicaciones de lectura. Esto le permite crear copias de solo lectura de su base de datos y agregarlas a diferentes servidores, pero con limitaciones, una de ellas es la cantidad total de réplicas que puede agregar. Como resultado de esta limitación, es posible que tenga problemas con las aplicaciones que leen y escriben regularmente para sus bases de datos (o que tienen muchas escrituras).

Aunque la replicación principal múltiple se introduce en MySQL, su implementación aún es limitada en comparación con las funcionalidades que obtiene en MongoDB. Puede agregar más escala de escritura, pero solo para aplicaciones separadas; cada uno de ellos podía escribir a varias redes y obtener la escala.

Además, MySQL no implica una implementación estándar para la fragmentación. Aunque ofrece dos métodos de fragmentación: MySQL Fabric (marco de fragmentación) y fragmentación automática, las personas rara vez los implementan debido a los muchos obstáculos y limitaciones. Esta es la razón por la que empresas como Facebook utilizan su propio marco de fragmentación.

Si aprovecha la fragmentación para la escalabilidad, asegúrese de elegir la clave de fragmentación correcta, ya que la clave incorrecta puede causar rigidez en el sistema. Por ejemplo, cambiar la clave de fragmentación puede tener un efecto adverso en una aplicación, transacciones nodales y ubicación. Además, pueden surgir problemas como la coherencia de los datos si los cambios de fragmentos están incompletos.

Por lo tanto, al usar MySQL, debe tomar las decisiones correctas con cuidado para los cambios de esquema y la asignación entre particiones de datos, claves de fragmentación, nodos y bases de datos.

Ganador : MongoDB ofrece una mayor escalabilidad, mientras que MySQL tiene muchas limitaciones y puede generar inconsistencias y problemas si ciertos procesos no se realizan correctamente, como se explicó anteriormente.

Modelo de transacción: ACID vs BASE

Uno de los pasos importantes al elegir una base de datos es averiguar su modelo de transacción. El modelo de transacción consta de reglas para determinar cómo una base de datos almacena, manipula y organiza los datos.

Dos modelos de transacción son populares:

• ACID (atómico, consistente, aislado y duradero)
• BASE (Disponibilidad básica, Estado suave y Coherencia eventual)

De acuerdo con el teorema CAP (Consistencia, Disponibilidad y Partición), es imposible tener disponibilidad y consistencia en un sistema distribuido tolerante a particiones o el sistema que continúa funcionando incluso durante interrupciones temporales de comunicación.

La diferencia entre una base de datos con modelos ACID y BASE es cómo manejan esta limitación. Una base de datos ACID ofrece un sistema más consistente, mientras que una base de datos BASE ofrece una mayor disponibilidad.

Ahora, averigüemos qué modelos siguen MongoDB y MySQL.

MongoDB

MongoDB sigue el modelo BASE y garantiza que una transacción esté siempre disponible. Así es como funciona:

• Básicamente disponible: la base de datos con el modelo BASE garantiza la disponibilidad de los datos mediante la replicación y distribución de datos entre diferentes nodos presentes en el clúster de la base de datos en lugar de imponer una coherencia instantánea.
• Estado suave: los valores de datos en el modelo BASE pueden cambiar con el tiempo ya que no hay coherencia inmediata. El modelo también puede romper con un concepto de base de datos que imponga su consistencia y delegue esta responsabilidad a sus desarrolladores.
• Eventualmente consistente: aunque BASE no impone una coherencia inmediata, puede hacerlo. Y cuando lo hace, aún puede realizar la lectura de datos.

El modelo BASE adoptado por bases de datos distintas de MongoDB incluye Redis y Cassandra. Este modelo es una excelente opción si necesita análisis de sentimiento en su aplicación.

Las empresas de servicio al cliente y marketing pueden aprovechar esto para realizar su investigación de redes sociales. La base de datos también puede acomodar el gran volumen de datos en las fuentes de las redes sociales.

mysql

MySQL sigue el modelo ACID para garantizar la coherencia de cada transacción. Es adecuado para empresas que se ocupan del procesamiento analítico en línea, como el almacenamiento de datos o el procesamiento de transacciones en línea, como las instituciones financieras. Tales organizaciones requieren una base de datos que pueda administrar pequeñas transacciones simultáneas de cualquier tamaño. Así es como funciona ACID:

• Atómico: cada transacción en el modelo ACID se lleva a cabo correctamente o se detiene por completo, mientras que la base de datos vuelve al estado inicial de la transacción. Esto se hace para garantizar que los datos sean válidos en toda la base de datos.
• Consistente: las transacciones son consistentes y nunca dañan la integridad estructural de la base de datos.
• Aislado: esta propiedad garantiza que ninguna transacción pueda interferir con otras transacciones durante el proceso para comprometer su integridad en la base de datos.
• Duradero: los datos relacionados con una transacción completa pueden persistir durante un corte de energía o de red. Incluso si una transacción falla, ningún dato se verá afectado.

Como ofrece mayor seguridad y garantía de transacción, las instituciones financieras utilizan exclusivamente las bases de datos ACID. Su naturaleza atómica también facilita las transferencias de dinero seguras. Garantiza que las transacciones interrumpidas finalicen inmediatamente para evitar errores.

Las bases de datos relacionales compatibles con Acid distintas de MySQL son PostgreSQL, SQLite, Oracle, etc. Además, algunas bases de datos no relacionales también cumplen con ACID hasta cierto punto, como Apache CouchDB e IBM Db2.

La pregunta es qué modelo de transacción es mejor y la respuesta no está clara porque ambos son útiles para diferentes casos de uso y aspectos del proyecto. Las bases de datos ACID pueden adaptarse a proyectos que requieren más consistencia, confiabilidad y previsibilidad debido a su naturaleza estructurada.

Por otro lado, la base de datos BASE es más adecuada para proyectos que requieren un escalado mayor y más fácil con más flexibilidad.

Ganador : Es un empate.

Facilidad de uso

Al elegir una base de datos, debe tener en cuenta la facilidad de uso de la base de datos. Nunca debería darle a su equipo un momento difícil, de lo contrario, la productividad disminuirá y tendrá que gastar recursos y tiempo en capacitarlos.

Entonces, averigüemos qué base de datos, MongoDB vs MySQL, es más fácil de usar.

MongoDB

El proceso de almacenamiento de datos de MongoDB es bastante simple y cualquier persona con conocimientos de programación puede entenderlo. Almacena datos en un formato no estructurado en colecciones para dar más flexibilidad. It allows developers who might or might not be experts in databases to use it to support their application development.

With varying schemas, MongoDB has a flexible interface for those teams who don't need the features that a relational database like MySQL offers. For example, developers building a web app that doesn't depend upon structured schema can use MongoDB.

However, not all people in your team need to be familiar with NoSQL databases like MongoDB. In that case, you will need to help them understand it if you want to go ahead with this database. In addition, certain queries are completely different from NoSQL databases, such as update, insert, delete, etc.

mysql

MySQL has a designed structure, which anyone with basic programming skills can easily understand. Learning and using MySQL is easy, which is why when it comes to databases, people start with MySQL or any other SQL database for that matter.

Even if your developers are not skilled in MySQL but have experience with other SQL databases, they are likely to catch up quickly.

In addition, queries like select, join, etc., are effortless to execute in SQL-based databases like MySQL, SQLite, Oracle, PostgreSQL, etc.

Developers creating apps that need rigid and complex data structure and schemas with a larger number of tables will find it easy to work with MySQL. It's also easier to use for developing an application that needs top-notch security or involves frequent transactions.

For example, banking applications can leverage MySQL to store large datasets that are critical with sensitive information. They need high-class security, transactional guarantee, and integrity.

Winner : Comparing MongoDB vs MySQL, MySQL is easier to use because of its simplicity and proper structure.

Full-text Search Availability

MongoDB

This database has recently added a full-text search, and it's executed with a specific index type on an array of strings. In addition, MongoDB supports term search and phase search to make it easy for users of any skill level to find things.

Furthermore, MongoDB supports Boolean search as well using both phrase and term search. Despite having certain limitations, you can still execute this feature quite easily. To perform full-text searches, the database doesn't facilitate control over defining subset fields. It matches every field included consistently to show you the result.

mysql

MySQL has been supporting full-text search for quite a long time now. It's also executed using a special index type and facilitated with the help of phrase search, terms search, and Boolean search.

But when it comes to clustered databases, MySQL doesn't support full-text indexing yet. So, it can be considered a limitation here.

Winner : MongoDB's full-text is easier with little limitation.

Data Replication

Data replication is an important part of a database. It means there is a provision to make copies of your data and store it in other database servers. It not only improves app scalability and performance but also lets you backup the data to avoid losing it. In addition, it increases efficiency while accessing data.

Let's compare MongoDB vs MySQL based on how well they offer replication.

MongoDB

The only type of replication MongoDB supports is main-secondary data replication, where each data consists of a single main server. This configuration allows a large number of nodes (non-main or -secondary nodes) and restricts operations to carry out in a single database.

The single main accepts both writes and reads, and the configuration may also include read-only secondaries or servers. Here, data replicates asynchronously from the main to secondary. This type of replication is usually faster but not much reliable.

Main-secondary replication in MongoDB preceded the data replica sets but can offer less redundancy. MongoDB provides an option to convert main-secondary configuration into replica sets. Using replica sets, it can create different copies of data, and each member in the replica set is assigned a role, either primary or secondary, throughout the process.

Furthermore, read or write takes place on the primary replica by default, and then you can replicate it on a secondary replica. In addition, replica sets are more robust and suitable for production usage.

mysql

Unlike MongoDB that supports a single replication method, MySQL offers two types of replication methods — main-main replication and main-secondary replication. With multi-source replication, you can easily replicate data in parallel from different mains.

Main-main replication works similar to main-secondary but is different in light of the fact that both nodes are replicas and mains simultaneously. This means circular replication exists between nodes. Here, you can have multiple main nodes to accept the write and read requests. You can also get multiple secondaries for each main. Besides, the replication is asynchronous between the mains.

The advantage of using a main-main database is that you can distribute mains across the entire network on several sites. Main-main configuration is considered more suitable for modern usage as each unit has a complete set of data. So, even if one of them fails, others are there to serve. The downside is, it can involve communication latency.

Apart from this, MySQL can also use other replication models like multi-main cluster and group replication.

Winner : Clearly, MySQL offers more options for replication with reliability compared to MongoDB.

Index Optimization

Indexing helps you find data quickly in a database. Although index optimization is a common feature to both MongoDB and MySQL, they have different approaches. Hence, it's important to understand what approach is better to give you more convenience.

So, let's compare MongoDB vs MySQL based on how they perform index optimization.

MongoDB

If you are not able to find an index, you will need to scan each document in a collection to select the document offering a match for your query statement. This process is tedious and time-consuming. In addition, it needs more effort as there is no specific structure in which the data gets stored.

mysql

If the index is not defined, the database search engine starts scanning the entire table to find the relevant row. As it's a relational database with a proper structure, search query performs optimally and gives you faster results than MongoDB.

Winner : MySQL offers faster index optimization.

Native Language Drivers

MongoDB

There are fewer limitations available in MongoDB for developers. MongoDB drivers and APIs must be native to the programming language used.

mysql

MySQL offers limited options to developers for interacting with JSON data as there are multiple SQL functionality layers. It also comes with lots of limitations, which can become a huge overhead and needs better planning and execution. The developers who want to interact via idiomatic APIs also face lots of difficulties.

Winner : MongoDB is the clear winner here.

Community Support and Deployments

Whether you are a beginner or expert user, you can run into trouble at any time. When this happens, you can take the help of your database's developer community. They can answer your questions, help you learn more, and provide the opportunity to contribute to the community.

Similarly, you must also know which database can run on what platforms. It will help you decide what database to choose based on your project requirements and other technologies used.

So, let's compare MongoDB vs MySQL based on their community support and deployments.

MongoDB

MongoDB Inc. owns and maintains MongoDB. As there is a surge in the users of NoSQL, this is one of the databases in this category. Due to its impeccable features and open-source availability, it has a strong community that you can count on.

Talking about deployment, MongoDB is easy to use and deploy across various platforms, including Windows, Linux, macOS, FreeBSD, and Solaris, and is available for web, cloud, and SaaS applications.

mysql

Oracle Corporation currently owns and maintains MySQL, which was initially under Sun Microsystems and MySQL AB before that. As it's been around for 20+ years, it has a widespread user base globally. As a result, its community support is also excellent. You can connect, learn, and grow your database knowledge by becoming a part of this big community.

For deployment, MySQL is also effortless. You can even build and install it manually using the source code that you can find on GitHub. Or, you can install it from a binary package if no special customization is needed.

MySQL is available for web, cloud, and SaaS applications like MongoDB and runs on multiple platforms, such as Windows, macOS, Linux, Solaris, and FreeBSD. It can also run on cloud platforms like Microsoft Azure, Oracle Cloud, and Amazon EC2. You can use the package manager to download MySQL and install it with ease for many Linux distributions. Next, you may require to configure optimization and security settings on it.

Winner : Given the wide community base and ease of using and deployment, MySQL scores over MongoDB.

Market Share and Popularity

MongoDB and MySQL are both big names in the database industry. So, it's time we find which is more popular and why along with their market share across the globe.

MongoDB

MongoDB is the most popular non-relational database and received well in the overall database market.

According to Datanyze, MongoDB ranks 7th in databases with a market share of 4.5%. It also highlights that over 7k companies across the world use MongoDB.

La razón detrás de su popularidad es la flexibilidad y escalabilidad de una aplicación que los desarrolladores necesitan para satisfacer las crecientes demandas de los usuarios en la actualidad. También permite a los usuarios manipular datos, realizar consultas con facilidad y encontrar información útil.

Además, MongoDB tiene más de 177 000 repositorios y más de 923 000 confirmaciones en GitHub.

mysql

MySQL es una de las bases de datos más populares del mundo. La gente lo usa como un sistema independiente o lo combina con otros como MongoDB, PostgreSQL, etc.

Según un informe de Statista, a partir de junio de 2021, MySQL es el segundo DBMS más popular a nivel mundial después de Oracle. La razón puede ser tantas; es gratis, de código abierto y viene con excelentes funciones. Ofrece escalabilidad, disponibilidad y seguridad para que sea adecuado para los proyectos de hoy en día. Además, su enorme comunidad en línea y su facilidad de uso atraen a muchos usuarios.

Otro informe revela que la cuota de mercado de MySQL ronda el 46,83 %, con más de 144 000 clientes activos.

Además, MySQL tiene más de 222 000 repositorios y más de 7 millones de confirmaciones en GitHub.

Ganador : MySQL es, sin duda, más popular entre los dos.

MongoDB vs MySQL: ¿Cuándo usarlos?

MongoDB y MySQL tienen sus ventajas y desventajas, fortalezas y debilidades. Por lo tanto, son útiles en diferentes casos.

MongoDB

Esta base de datos es útil si desea tener una mayor disponibilidad de datos además de una recuperación de datos más rápida, automática y rápida. Como ofrece una excelente escalabilidad, puede considerar MongoDB si está desarrollando una aplicación o un sitio con necesidades crecientes.

Para las pequeñas empresas sin base de datos, un administrador puede aprovechar al máximo MongoDB. Sin embargo, esta no debería ser una solución permanente si su objetivo es el crecimiento. Además, si desea reducir el costo asociado con la migración del esquema, MongoDB puede ser una opción viable.

Además, MongoDB puede ser adecuado para usted si la mayoría de los servicios que ejecuta están en la nube. Tiene una arquitectura nativa con características de escalabilidad como fragmentación para cumplir con la escalabilidad horizontal y la agilidad comercial que desea.

mysql

MySQL es la mejor opción para una puesta en marcha en etapa inicial sin necesidad inmediata de escalar. Además, si está trabajando en un proyecto que no necesitaría mucho escalado en el futuro, puede considerar MySQL. También proporcionará una fácil configuración y mantenimiento.

Aparte de esto, puede considerar MySQL si desea mantener un esquema fijo con datos estructurados que no requiera que cambie con el tiempo. Además, si tiene un presupuesto limitado y aún necesita un alto rendimiento, MySQL es el indicado.

Además, si está creando una aplicación financiera o un proyecto con tasas de transacción más altas, MySQL es una buena opción. Sus características de seguridad también brindan seguridad a su aplicación y datos para que no caigan en las manos equivocadas o sean robados en un ataque cibernético.

Ganador : Como ambos son útiles para diferentes tipos de negocios, no hay un claro ganador aquí.

MongoDB vs MySQL: ventajas y desventajas

Mire varias ventajas y desventajas asociadas con MongoDB y MySQL:

MongoDB

Las ventajas de MongoDB son:

• Es altamente adaptable y flexible para cumplir con los requisitos y situaciones comerciales cambiantes.
• Sin esfuerzo para escalar hacia arriba o hacia abajo
• Permite consultas y campos de retorno dentro de un documento
• Admite la replicación de datos para que pueda conservar copias de sus datos y nunca perderlos
• Permite el almacenamiento de diferentes tipos de archivos de diferentes tamaños sin afectar su pila tecnológica
• Permite la creación de índices para mejorar el rendimiento de búsqueda
• Se ejecuta en varios servidores y ofrece duplicación de datos y balanceo de carga, por lo que funciona incluso durante una falla de hardware.
• Sigue el modelo BASE para ofrecer una mayor disponibilidad de datos
• Fácil de usar

Las desventajas de MongoDB son:

• El modelo ACID no es sólido en comparación con otros sistemas de bases de datos
• No ofrece ninguna opción para los procedimientos almacenados, lo que significa que no podrá implementar su lógica empresarial en su nivel de base de datos, a diferencia de las bases de datos relacionales.
• Las transacciones a veces pueden ser complejas o inseguras
• Curva de aprendizaje algo empinada
• La documentación está mal estructurada.
• Implica un mayor consumo de memoria y carece de uniones o análisis integrados

mysql

MySQL ofrece las siguientes ventajas:

• Admite múltiples opciones de replicación como principal-secundaria, principal-principal, escalable, replicación grupal, etc.
• Fácil de usar e instalar con una interfaz fácil de usar. Además, puede aprenderlo fácilmente y solucionarlo utilizando diferentes fuentes, como libros útiles, documentos técnicos y blogs.
• Puede administrar un gran volumen de datos, desde el almacenamiento hasta la realización de operaciones en él
• Ofrece menos gastos generales asociados con su motor de almacenamiento
• Más seguro y utiliza autenticación basada en privilegios
• Ofrece funciones como la distribución de datos globales y la generación de informes, lo que lo hace útil para aplicaciones de diferentes formas y tamaños.
• Admite un motor de almacenamiento de memoria para encontrar tablas que se usan con frecuencia

Las desventajas de usar MySQL son:

• Sin almacenamiento en caché de procedimientos almacenados
• Las transacciones con catálogos del sistema no cumplen con ACID
• Las tablas de MySQL para activadores o procedimientos en su mayoría están prebloqueadas
• Los bloqueos del sistema pueden corromper todo el catálogo del sistema
• Se basa en gran medida en SQL
• No admite integraciones de Python o Java

Ganador : No hay un ganador claro, ya que tanto MySQL como MongoDB tienen algunas ventajas y desventajas.

MongoDB vs MySQL: ediciones y precios

Aunque MongoDB y MySQL son de código abierto y de uso gratuito, también ofrecen ediciones pagas para ofrecer más funciones y beneficios.

MongoDB

MongoDB ofrece varios planes, gratuitos y de pago. Puede usar su edición gratuita para aplicaciones a pequeña escala implementadas en una nube compartida. Estas son sus tres ediciones:

• MongoDB Community Server: es gratuito y se ejecuta en Windows, OS X y Linux.
• MongoDB Enterprise Server: Es para uso comercial.
• MongoDB Atlas: es una base de datos en la nube bajo demanda totalmente administrada que se ejecuta en GCP, Azure y AWS.

Por lo tanto, si tiene un requisito diverso, puede elegir un nivel de precios según los tipos de nube, los estándares de seguridad y el almacenamiento. Incluye tres planes de precios:

• Compartido : $0/mes
• Dedicado : Disponible a $57/mes
• Sin servidor : desde $ 0.30 por millón de lecturas

mysql

Aparte de la edición gratuita, MySQL tiene estos planes comerciales:

• Edición estándar de MySQL: disponible a $ 2,000 / año
• MySQL Enterprise Edition: Disponible a $5000/año
• MySQL Cluster CGE: disponible a $ 10,000 / año

Ganador : Es un empate, comparando precios y beneficios.

MongoDB vs MySQL: similitudes y diferencias clave

Las principales similitudes entre MongoDB y MySQL son las siguientes:

similitudes

MongoDB y MySQL ambos:

• Son fuentes abiertas y bases de datos gratuitas.
• Utilice un lenguaje de consulta potente.
• Admite la búsqueda de texto completo mediante la búsqueda de frases y términos.
• Ofrezca la búsqueda de índices con la ayuda de la búsqueda de frases y la búsqueda de texto.
• Tener un fuerte apoyo comunitario con miles de profesionales.
• Optimización del índice de ofertas
• Ofrezca replicación de datos a través de la configuración principal-secundaria.

diferencias

Echemos un vistazo a las diferencias entre MongoDB y MySQL en una tabla fácil de ingerir:

¿MongoDB puede reemplazar a MySQL?

La respuesta a la pregunta anterior es: "¡Tal vez!"

Si bien reemplazar MySQL con MongoDB puede ser una buena decisión para ciertos casos y situaciones de uso, no funcionará para otros. Debido a la excepcional flexibilidad, escalabilidad y muchas características útiles de MongoDB, funciona más rápido.

Empresas reconocidas a nivel mundial, como eBay y Twitter, utilizan esta base de datos para cumplir con sus requisitos de gestión y almacenamiento de datos. Entonces, puede reemplazar MySQL si enfrenta problemas como:

• Grandes datos; ya que MySQL puede mostrar problemas al procesar datos de gran tamaño sin un esquema adecuado
• Datos complejos que no puede convertir en una base de datos
• Si desea escalar y facilitar la partición de datos
• Reemplácelo con MongoDB si tiene datos pesados ​​con poco valor comercial e impleméntelos en un modelo de código abierto.

Sin embargo, puede considerar no reemplazar MySQL con MongoDB si desea crear una aplicación segura como una aplicación financiera o bancaria. Además, si desea crear aplicaciones para marketing o análisis, MySQL es mejor entre otros casos de uso.

Resumen

MongoDB y MySQL tienen una arquitectura y características diferentes que son adecuadas para diferentes casos de uso. Tienen sus ventajas y desventajas, explicando cuál es adecuado para qué propósito.

Por lo tanto, aquí no existe una política única para todos. En esta comparación MongoDB vs MySQL, no podemos decir que uno de ellos sea superior. No es porque este partido fuera un empate, sino por su aplicabilidad en una variedad de tareas diferentes.

Como la flexibilidad y la escalabilidad son atributos fuertes de MongoDB, es adecuado para aplicaciones con requisitos cambiantes y principales para el crecimiento. Por otro lado, los puntos fuertes de MySQL son la seguridad y la consistencia; por esa razón, es más adecuado para aplicaciones que involucran transacciones, aplicaciones financieras, etc., y aquellas que no necesitan cambios frecuentes.

Entonces, antes de elegir uno entre MongoDB vs MySQL, asegúrese de identificar sus necesidades y prioridades para su proyecto, luego elija el que mejor se adapte a sus requisitos.

¿Tiene una opinión sobre MongoDB vs MySQL? ¡Háganos saber en la sección de comentarios!