Análisis Comparativo de MongoDB vs ElasticSearch para la Gestión de Datos: Carga y Consulta de Datos

Abstract

La gestión de altas cantidades de datos es una de las grandes necesidades de la tecnología actual. En este contexto, las bases de datos NoSQL, gracias a sus características de alta disponibilidad, escalabilidad y velocidad, han aumentado su popularidad. Este aumento de demanda ha supuesto a su vez un incremento en la oferta, surgiendo la necesidad de comparar que ofrece cada una de ellas y cual se adapta más a cada caso de uso. En este trabajo realizaremos un análisis comparativo entre dos de las tecnologías más populares en la actualidad cuyo uso principal es el almacenamiento y la consulta de datos. Estas son MongoDB (base de datos NoSQL) y Elasticsearch (motor de búsqueda). Ambas ofrecen diferentes opciones de carga, búsqueda o análisis que permiten llevar a cabo este estudio. El objetivo principal es la comparativa de ventajas e inconvenientes entre MongoDB y Elasticsearch sobre un mismo dataset que permite ver cuáles son los escenarios más favorables para cada una de ellas. Para ello seguiremos una serie de subobjetivos para cumplir con el principal, como pueden ser la selección y estudio del dataset, carga en ambas tecnologías, elaboración de consultas y análisis de resultados en base a los rendimientos obtenidos. El proceso se llevará a cabo de la misma manera para ambas tecnologías, aplicando los mismos procedimientos con el fin de obtener unos resultados que, a la hora de analizarlos, nos permitan sacar conclusiones firmes y justificadas de cuáles son las fortalezas y debilidades de cada tecnología. A través de todo este proceso esperamos conseguir un análisis claro y lo más completo posible de una forma práctica que facilite la toma de decisiones a la hora de elegir la tecnología más adecuada para las necesidades de almacenamiento y consulta de información