Formación corporativa en MongoDB

Este módulo cubre la puesta en marcha del entorno de desarrollo necesario para trabajar con MongoDB de forma productiva. Se aborda la instalación local de MongoDB Community en los principales sistemas operativos, el despliegue mediante contenedores Docker con persistencia de datos y la creación de un cluster gratuito en MongoDB Atlas.

Además, se exploran las dos herramientas fundamentales de interacción con la base de datos: mongosh como shell interactivo para la línea de comandos y MongoDB Compass como interfaz gráfica para explorar colecciones, importar datos y ejecutar consultas de forma visual.

Tras completar este módulo, tendrás un entorno funcional listo para practicar todas las operaciones que se desarrollan en los módulos siguientes.

Este módulo aborda las cuatro operaciones fundamentales de manipulación de datos en MongoDB: creación, lectura, actualización y eliminación de documentos. Se estudian en detalle los métodos insertOne e insertMany para la inserción, find con filtros, operadores de comparación, lógicos y de elemento para las consultas, y las proyecciones, cursores, ordenación y paginación para el control de resultados.

También se cubren las operaciones de actualización con updateOne y updateMany empleando operadores como $set, $unset, $inc, $push y $pull, así como la funcionalidad upsert. Por último, se practican deleteOne y deleteMany con diferentes criterios de filtrado.

Al finalizar este módulo, serás capaz de realizar cualquier operación de lectura y escritura sobre documentos MongoDB con soltura y precisión.

Este módulo se centra en el diseno de esquemas para bases de datos orientadas a documentos. Se estudian los principios fundamentales del schema design en MongoDB, la tensión entre flexibilidad y estructura, y la decisión clave entre embedding (documentos anidados) y referencing (referencias entre colecciones).

Se analizan las distintas formas de representar relaciones one-to-one, one-to-many y many-to-many en documentos, y se presentan patrones de diseno avanzados como bucket, outlier, computed, subset y polymorphic. Además, se tratan técnicas de desnormalización, consistencia eventual y validación de esquemas mediante JSON Schema.

Tras completar este módulo, contarás con criterios solidos para disenar modelos de datos eficientes adaptados a los patrones de acceso de su aplicación.

Este módulo explora el aggregation framework de MongoDB, el sistema de procesamiento y transformación de datos basado en pipelines de etapas encadenadas. Se parte de los fundamentos del concepto de pipeline y el flujo de documentos entre etapas, para avanzar hacia las operaciones básicas de filtrado y transformación con $match, $project, $sort, $limit y $skip.

A continuación se profundiza en la agrupación de datos con $group y sus acumuladores ($sum, $avg, $min, $max, $count, $push), las operaciones de join entre colecciones mediante $lookup y el despliegue de arrays con $unwind. Finalmente se abordan etapas avanzadas como $facet, $bucket, $addFields y $replaceRoot para la construcción de pipelines complejos.

Al terminar el módulo, serás capaz de construir consultas de agregación sofisticadas para analizar y transformar grandes volumenes de datos.

Este módulo aborda la optimización de consultas en MongoDB a través del sistema de índices. Se explica que son los índices, como funciona el índice _id creado por defecto y como crear y eliminar índices propios. Se estudian los tipos básicos (simples, compuestos y multikey para arrays) y los tipos especiales como índices de texto para busqueda full-text e índices geoespaciales 2dsphere y 2d.

Además, se aprende a utilizar explain() para analizar planes de ejecución y detectar cuellos de botella, y se cubren estrategias avanzadas de indexación como índices parciales, índices TTL, covered queries y el impacto de los índices en las operaciones de escritura.

Al finalizar este módulo, sabrás diseñar estrategias de indexación que equilibren el rendimiento de lectura y escritura en entornos de producción.

Este módulo conecta MongoDB con los tres lenguajes de programación mas utilizados en el desarrollo de aplicaciones: JavaScript (Node.js), Python y Java. Se estudian los drivers oficiales y los ODM/ORM mas populares de cada ecosistema, incluyendo el driver nativo de Node.js junto con Mongoose, PyMongo para Python y Spring Data MongoDB para Java.

Además, se abordan las buenas practicas de conexion en entornos de producción: connection pooling, configuración de timeouts, manejo de errores y reconexion automática.

Tras completar este módulo, podrás integrar MongoDB en aplicaciones reales con cualquiera de estos tres lenguajes, aplicando patrones de conexion robustos y eficientes.

Este módulo aborda las dos estrategias fundamentales de escalado en MongoDB: la replicación para alta disponibilidad y el sharding para distribución horizontal de datos. Se estudia la configuración de replica sets con sus roles de primario, secundarios y arbitro, el mecanismo de elecciones y el failover automático.

Se profundiza en los niveles de consistencia y durabilidad a través de read preferences y write concerns, y se presenta el sharding como mecanismo de particionamiento horizontal con shard keys, chunks y el balancer. También se analizan las estrategias de elección de shard key, las diferencias entre hashed y ranged sharding y los escenarios típicos de escalado.

Al finalizar, comprenderás cómo diseñar arquitecturas MongoDB tolerantes a fallos y capaces de escalar horizontalmente para grandes volúmenes de datos y tráfico.

Este módulo cubre los aspectos de seguridad y operación necesarios para llevar MongoDB a un entorno de producción empresarial. Se estudian los mecanismos de autenticación soportados (SCRAM, x.509, LDAP), el sistema de autorización basado en roles (RBAC) con roles integrados y personalizados, y las medidas de seguridad avanzada como TLS/SSL, cifrado en reposo y auditoría de operaciones.

Además, se abordan las estrategias de backup y restauración con mongodump, mongorestore, snapshots y Atlas Backup, así como las herramientas de monitorización: mongostat, mongotop, Atlas monitoring y configuración de alertas.

Tras completar este módulo, contarás con los conocimientos necesarios para operar MongoDB de forma segura, resiliente y observable en entornos empresariales.