{"id":8478,"date":"2020-04-25T12:51:59","date_gmt":"2020-04-25T19:51:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=8478"},"modified":"2025-06-13T23:42:43","modified_gmt":"2025-06-14T06:42:43","slug":"introduction-to-couchbase-for-mongodb-developers-and-experts","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/introduction-to-couchbase-for-mongodb-developers-and-experts\/","title":{"rendered":"Introducci\u00f3n a Couchbase para desarrolladores de MongoDB y expertos en NoSQL"},"content":{"rendered":"
\n

Hace seis mil a\u00f1os, los sumerios inventaron la escritura para procesar transacciones - Gray & Reuter<\/a><\/h4>\n<\/blockquote>\n

Se mire por donde se mire, MongoDB es una popular base de datos JSON orientada a documentos. En la \u00faltima docena de a\u00f1os, ha crecido desde sus humildes comienzos de un \u00fanico bloqueo por base de datos a una moderna transacci\u00f3n multi-documento con aislamiento instant\u00e1neo. MongoDB University ha formado a un gran n\u00famero de desarrolladores para que desarrollen en la base de datos MongoDB.<\/span><\/p>\n

Actualmente existen muchas bases de datos JSON. Aunque es f\u00e1cil empezar con MongoDB para aprender NoSQL y el esquema JSON flexible, muchos clientes eligen Couchbase por rendimiento, escala y SQL. <\/span>A medida que avances en la evaluaci\u00f3n y evoluci\u00f3n de tu base de datos, deber\u00edas aprender sobre otras bases de datos JSON. Estamos trabajando en un curso de formaci\u00f3n online para que los expertos en MongoDB aprendan Couchbase f\u00e1cilmente. Hasta que lo publiquemos, tendr\u00e1s que leer este art\u00edculo :-)\u00a0 <\/span><\/p>\n

Si conoces RDBMS como Microsoft SQL Server y Oracle, tenemos cursos f\u00e1ciles de seguir para aprender a hacer el mapeo de tus conocimientos de bases de datos a Couchbase con estos dos cursos:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. CB116m - Introducci\u00f3n a Couchbase para expertos en MSSQL<\/span><\/a><\/li>\n
  2. CB116o - Introducci\u00f3n a Couchbase para expertos de Oracle<\/span><\/a><\/li>\n<\/ol>\n

    RESUMEN<\/strong><\/p>\n

    MongoDB y Couchbase tienen muchas cosas en com\u00fan. Ambos son NoSQL bases de datos distribuidas<\/a>; Ambos utilizan el modelo JSON; Ambos tienen lenguajes de consulta de alto nivel con soporte para operaciones select-join-project; Ambos tienen \u00edndices secundarios; Ambos tienen un optimizador que elige el plan de consulta autom\u00e1ticamente. Ambos soportan la replicaci\u00f3n intra- e inter-cluster.<\/p>\n

    Como era de esperar, hay diferencias. Algunas son m\u00e1s significativas que otras. Couchbase est\u00e1 dise\u00f1ado para ser distribuido desde el principio. Por ejemplo, el contenedor de datos Bucket est\u00e1 siempre distribuido - sin nada que fragmentar. Simplemente a\u00f1ade nuevos nodos y el sistema distribuir\u00e1 autom\u00e1ticamente. La replicaci\u00f3n dentro del cl\u00faster no requiere nuevos servidores: basta con establecer el n\u00famero de r\u00e9plicas y listo. Desde el punto de vista de la interacci\u00f3n del desarrollador, la gran diferencia es el lenguaje de consulta en s\u00ed: MongoDB tiene un lenguaje de consulta propio<\/a> y Couchbase tiene N1QL - SQL para JSON<\/a>. MongoDB tambi\u00e9n utiliza su \u00edndice basado en B-Tree para la b\u00fasqueda y recientemente ha publicado 1TP4Buscarbeta<\/a> para el servicio Atlas utilizando Apache Lucene; Couchbase tiene una funci\u00f3n integrada de B\u00fasqueda de texto completo<\/a>.<\/p>\n

    Con suerte, las diferencias en Couchbase son las que hacen tu vida m\u00e1s f\u00e1cil. Vamos a profundizar.<\/p>\n

    TEMAS DE ALTO NIVEL<\/b><\/span><\/p>\n

      \n
    1. Recursos<\/li>\n
    2. Arquitectura<\/span><\/li>\n
    3. Objetos de la base de datos<\/span><\/li>\n
    4. Tipos de datos<\/span><\/li>\n
    5. Modelo de datos<\/span><\/li>\n
    6. SDK<\/span><\/li>\n
    7. Lenguaje de consulta<\/span><\/li>\n
    8. \u00cdndices<\/span><\/li>\n
    9. Optimizador<\/span><\/li>\n
    10. Transacciones<\/span><\/li>\n
    11. Anal\u00edtica<\/li>\n<\/ol>\n

      RECURSOS<\/strong><\/span><\/h4>\n
      \n\n\n\n\n\n\n\n\n
      <\/td>\n\n

      MongoDB<\/strong><\/h4>\n<\/td>\n

      		\n

      Couchbase<\/strong><\/h4>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      Docs<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      https:\/\/docs.mongodb.com\/<\/a><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      https:\/\/docs.couchbase.com\/home\/index.html<\/a><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      Foros<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      https:\/\/developer.mongodb.com\/community\/forums\/<\/a><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      https:\/\/www.couchbase.com\/forums\/<\/a><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      \u00daltima versi\u00f3n (abril de 2020)<\/span><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      4.2.6<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      6.5.1<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      Licencia<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      https:\/\/www.mongodb.com\/licensing\/server-side-public-license\/faq<\/a><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      https:\/\/www.couchbase.com\/licensing-and-support-faq<\/a><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      Lenguaje de consulta<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Lenguaje de consulta MongoDB<\/a><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      N1QL - SQL para JSON<\/a><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

      ARQUITECTURA<\/strong><\/span><\/h4>\n

      Versi\u00f3n port\u00e1til:\u00a0<\/strong><\/p>\n

      \"\"<\/a><\/p>\n

      MongoDB:<\/strong> \u00a0Simplemente instale y utilice el Mongodb en su ordenador port\u00e1til con los par\u00e1metros adecuados; usted est\u00e1 listo y funcionando. Un solo proceso para manejar toda la base de datos. Esto ha cambiado un poco en 4.2 donde necesitar\u00edas mongos para ejecutar tus transacciones. Todas las caracter\u00edsticas de MongoDB (datos, indexaci\u00f3n, consulta) est\u00e1n disponibles aqu\u00ed - excepto la b\u00fasqueda de texto completo disponible s\u00f3lo en el servicio Atlas.<\/p>\n

       <\/p>\n

       <\/p>\n

       <\/p>\n

       <\/p>\n

      \"\"<\/a>Couchbase: <\/b>Couchbase es diferente. Se ha abstra\u00eddo cada uno de los servicios (datos, \u00edndice, consulta, b\u00fasqueda, an\u00e1lisis, eventos) y usted tiene la opci\u00f3n de elegir cu\u00e1l de las caracter\u00edsticas que desea ejecutar en su instancia para optimizar los recursos. Una instalaci\u00f3n t\u00edpica tiene datos, \u00edndice y consulta. La b\u00fasqueda, los eventos y los an\u00e1lisis se ejecutar\u00e1n en su port\u00e1til: inst\u00e1lelos y util\u00edcelos seg\u00fan su caso de uso.<\/span><\/p>\n

       <\/p>\n

       <\/p>\n

       <\/p>\n

      Despliegue en cl\u00faster: <\/b>Como la mayor\u00eda de las bases de datos NoSQL, tanto MongoDB como Couchbase pueden escalarse. En MongoDB, puedes escalar mediante <\/span>fragmentaci\u00f3n<\/span><\/a> la colecci\u00f3n en varios nodos. Se puede dividir por hash o por rango. Sin una divisi\u00f3n expl\u00edcita, cada colecci\u00f3n permanece en una \u00fanica divisi\u00f3n. Los servidores de configuraci\u00f3n almacenan los metadatos y la configuraci\u00f3n del cluster. MongoDB se distribuye uniformemente y Couchbase se distribuye multidimensionalmente. El proceso (servicio) de Mongodb gestiona los datos, el \u00edndice y la consulta en cada fragmento (nodo), mientras que Mongos realiza el procesamiento distribuido de la consulta y la fusi\u00f3n de los resultados intermedios y no gestiona ning\u00fan dato o \u00edndice. Mongos act\u00faa como coordinador y mongodb es la abeja obrera.\u00a0<\/span><\/p>\n

      \"\"<\/a><\/p>\n

      Couchbase puede desplegarse en una distribuci\u00f3n uniforme en la que cada nodo gestiona los datos y todos los servicios: datos, \u00edndices, consultas, an\u00e1lisis y eventos. Cada servicio es una capa de la base de datos tradicional. Estos servicios est\u00e1n d\u00e9bilmente acoplados: se ejecutan en diferentes espacios de proceso y se comunican a trav\u00e9s de una red. Por tanto, pueden desplegarse uniformemente en un \u00fanico nodo o distribuirse multidimensionalmente en un cl\u00faster. La elecci\u00f3n depende de la carga de trabajo y de los acuerdos de nivel de servicio. Los datos se almacenan en buckets. Todos los buckets est\u00e1n particionados por hash entre nodos determinados - esto es autom\u00e1tico y no requiere ninguna especificaci\u00f3n. Cuando la aplicaci\u00f3n dispone de las claves de los documentos, puede operar directamente sobre los datos sin que intervenga ning\u00fan nodo. Esta es una de las principales diferencias arquitect\u00f3nicas que contribuyen al alto rendimiento y escalabilidad de Couchbase. Adem\u00e1s, no hay servidores de configuraci\u00f3n. Los metadatos y su gesti\u00f3n est\u00e1n integrados en el n\u00facleo de la base de datos. El servicio de datos gestiona los datos, el cluster y la replicaci\u00f3n dentro de un cluster Couchbase. La replicaci\u00f3n entre m\u00faltiples clusters de Couchbase es gestionada por XDCR. Lee este art\u00edculo para entender los mecanismos de replicaci\u00f3n en MongoDB y Couchbase:\u00a0 Replicaci\u00f3n en bases de datos de documentos NoSQL (Mongo DB vs Couchbase)<\/a><\/span><\/p>\n

      \"\"<\/a><\/p>\n

      Dentro del despliegue del cl\u00faster.<\/b><\/p>\n

      Se explican los componentes del cl\u00faster de MongoDB y su despliegue <\/span>aqu\u00ed<\/span><\/a> y lo asumo como conocimiento previo. Evitar\u00e9 repetirlo.<\/span>
      \n<\/a><\/p>\n

      El despliegue de Couchbase comienza con el servicio de datos clave-valor. Este es el almac\u00e9n de datos (consistente) de valor-clave distribuido por hash. Tambi\u00e9n tiene replicaci\u00f3n intracluster incorporada, eliminando la necesidad de servidores de r\u00e9plica o servidores de configuraci\u00f3n separados. El servicio de consultas orquesta la ejecuci\u00f3n de <\/span>N1QL<\/span><\/a> consultas. Utiliza <\/span>GSI<\/span><\/a> (indexaci\u00f3n secundaria global), <\/span>FTS<\/span><\/a> (B\u00fasqueda de texto completo) seg\u00fan sea necesario. FTS gestiona el \u00edndice de texto completo y puede consultarse <\/span>directamente<\/span><\/a> o a trav\u00e9s del N1QL <\/span>servicio de consulta<\/span><\/a>.\u00a0 <\/span>La funci\u00f3n Eventing<\/span><\/a> permite desencadenar autom\u00e1ticamente una acci\u00f3n (mediante la ejecuci\u00f3n de una funci\u00f3n Javascript) en caso de mutaci\u00f3n de los datos. La base de datos Couchbase <\/span>Motor de an\u00e1lisis<\/span><\/a> es un motor de datos y consultas MPP. Hace una copia de los datos y los redistribuye en sus nodos, ejecuta la consulta en paralelo para obtener el mejor rendimiento posible. Todo ello se puede utilizar sin problemas mediante el rico conjunto de API disponibles en nuestro <\/span>SDKs<\/span><\/a> disponible en todas las lenguas populares.\u00a0<\/span><\/p>\n

      \"\"<\/a><\/p>\n

      OBJETOS DE BASE DE DATOS<\/strong><\/span>
      \n<\/a><\/h4>\n

      MongoDB tiene una colecci\u00f3n y una base de datos como los objetos l\u00f3gicos con los que los usuarios tienen que trabajar. Couchbase tradicionalmente s\u00f3lo ten\u00eda el <\/span>Cubos<\/span><\/a>. Bucket funcionaba tanto para la gesti\u00f3n de recursos (por ejemplo, la cantidad de memoria utilizada), la seguridad, as\u00ed como el contenedor de datos. En 6.5, introdujimos la noci\u00f3n de <\/span>recogida y alcance<\/span><\/a> como vista previa para desarrolladores. Esta jerarqu\u00eda bucket:scope:collection es an\u00e1loga a database:schema:table de RDBMS. Esto hace que la base de datos sea m\u00e1s segura y mejor multi-tenant. En 6.5, sin la vista previa para desarrolladores, cada cubo utiliza un \u00e1mbito y una colecci\u00f3n por defecto, lo que hace que la transici\u00f3n sea fluida.<\/span><\/p>\n

      \"\"<\/a><\/p>\n

      \n\n\n\n\n\n\n\n\n
      \n

      RDBMS<\/strong><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      MongoDB<\/strong><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Couchbase<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      Base de datos<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Base de datos<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Cubo<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      Cuadro<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Colecci\u00f3n<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Cubo<\/p>\n

      Futuro: Colecci\u00f3n<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      Fila<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Documento (BSON)<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Documento (JSON est\u00e1ndar)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      Columna<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Campo\/Atributo<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Campo\/Atributo<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      Partici\u00f3n (Tabla\/colecci\u00f3n\/cubo)<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      No particionado por defecto.<\/p>\n

      El particionamiento de hash y rango (sharding) es soportado manualmente.<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Partici\u00f3n (hash autom\u00e1tico)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

      Notas para los desarrolladores<\/strong><\/h4>\n

      En MongoDB, empiezas con tu instancia (despliegue) y creas bases de datos, colecciones e \u00edndices.<\/p>\n

      En Couchbase, empiezas con tu instancia y creas tus buckets e \u00edndices. Cada bucket puede tener m\u00faltiples tipos de documentos, por lo que cada documento debe tener un campo designado por la aplicaci\u00f3n para reconocer su tipo. {\"tipo\": \"parts\"}. Dado que cada bucket puede tener cualquier n\u00famero de tipos de documentos, debes evitar crear demasiados buckets. Esto tambi\u00e9n significa que, cuando cree un \u00edndice, le interesar\u00e1 crear un \u00edndice para cada tipo: cliente, piezas, pedidos, etc. As\u00ed, la creaci\u00f3n del \u00edndice incluir\u00e1 una cl\u00e1usula WHERE para el tipo de documento.<\/p>\n

      CREATE INDEX ix_customer_zip ON customer(zip) WHERE type = \"customer\";<\/p>\n

      SELECT * FROM cliente WHERE c\u00f3digo postal = 94040 AND tipo = \"cliente\"<\/p>\n

      Cada documento de MongoDB contiene un campo de id de documento _id proporcionado expl\u00edcitamente o generado impl\u00edcitamente.<\/p>\n

      En Couchbase, los usuarios deben generar e insertar una clave de documento inmutable para cada documento. Al insertar v\u00eda N1QL, puedes usar la funci\u00f3n UUID() para generar una por ti. Pero, es una buena pr\u00e1ctica tener una estructura regular de la clave del documento<\/a>.<\/p>\n

      TIPOS DE DATOS<\/strong><\/span><\/h4>\n

      El modelo de datos de MongoDB es <\/span>BSON<\/span><\/a> y el modelo de datos de Couchbase es <\/span>JSON<\/span><\/a>. El tipo propietario BSON tiene algunos tipos, no en JSON. JSON tiene tipos de cadena, num\u00e9rico, booleano (verdadero\/falso), matriz, objeto. BSON tiene string, num\u00e9rico, booleano, array, objeto, binario, UTC DateTime, timestamp, y muchas otras extensiones propietarias personalizadas, La diferencia m\u00e1s com\u00fan es el DateTime y el timestamp. En Couchbase, todos los datos relacionados con el tiempo se almacenan como cadena en formato ISO 8601. Couchbase N1QL tiene una pl\u00e9tora de funciones para extraer, convertir, y calcular sobre el tiempo. Los detalles completos de las funciones son<\/span> disponible en este art\u00edculo<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

      \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
      \n

      Tipo de datos<\/strong><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      MongoDB<\/strong><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Couchbase<\/strong><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      JSON<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      N\u00fameros<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      N\u00famero BSON<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      N\u00famero JSON<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      { \"id\": 5, \"saldo\":2942.59 }<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      Cadena<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      BSON Cadena<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Cadena JSON<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      {\"nombre\": \"Joe\", \"ciudad\": \"Morrisville\" }<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      booleano<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Booleano BSON<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Booleano JSON<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      {\"prima\": true, \"pendiente\": false}<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      datetime<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Formato de datos personalizado<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Cadena JSON ISO 8901 con funciones de extracci\u00f3n, conversi\u00f3n y aritm\u00e9tica<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      { \"soldate\": \u201c2017-10-12T13:47:41.068-07:00\u201d }<\/p>\n

      MongoDB:<\/p>\n

      { \"soldate\": ISODate(\u201c2012-12-19T06:01:17.171Z\u201d)}<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      datos espaciales<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      GeoJSON<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Admite el vecino m\u00e1s pr\u00f3ximo y la distancia espacial.<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      \"geometr\u00eda\": {\"tipo\": \"Punto\", \"coordenadas\": [-104.99404, 39.75621]}<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      FALTA<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Sin soporte<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      FALTA<\/p>\n<\/td>\n

      		<\/td>\n<\/tr>\n
      \n

      NULL<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      JSON Nulo<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      JSON null<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      { \"\u00faltima_direcci\u00f3n\": null }<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      Objetos<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Objetos JSON flexibles<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Objetos JSON flexibles<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      {\"direcci\u00f3n\": {\"calle\": \"1, Main street\", \"city\": Morrisville, \"zip\": \"94824\u2033}<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      Matrices<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Matrices JSON flexibles<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Matrices JSON flexibles<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      {\"hobbies\": [\"tenis\", \"esqu\u00ed\", \"lego\"]}<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

      TODO SOBRE DESAPARECIDOS<\/b><\/p>\n

      MISSING es el valor de un campo ausente en el documento JSON o literal.<\/span><\/p>\n

      {\"nombre\": \"joe\"} En el documento falta todo menos el campo \"nombre\". Tambi\u00e9n puede establecer el valor de un campo en DESAPARECIDO para que el campo desaparezca. Las bases de datos relacionales tradicionales utilizan <\/span>l\u00f3gica de tres valores<\/span><\/a> con verdadero, falso y NULL. Con la adici\u00f3n de MISSING, N1QL<\/span> utiliza la l\u00f3gica de 4 valores<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

      Tienes las siguientes expresiones con FALTA.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

      \n\n\n\n\n\n\n
      \n

      FALTA<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Devuelve true si el documento no tiene un campo de estado<\/p>\n

      FROM CLIENTE WHERE estado es FALTA;<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      NO FALTA<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Devuelve true si el documento tiene un campo de estado<\/p>\n

      FROM CLIENTE WHERE estado es NO FALTA;<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      DESAPARECIDO Y NULO<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      MISSING es una cantidad desconocida<\/p>\n

      null es un UNKNOWN conocido. Puede comprobar un valor nulo de forma similar a MISSING con la expresi\u00f3n IS NULL o IS NOT NULL.<\/p>\n

      JSON v\u00e1lido: {\"status\": null}<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      valor FALTANTE<\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Simplemente haga desaparecer el campo de cualquier tipo configur\u00e1ndolo como DESAPARECIDO<\/p>\n

      UPDATE CUSTOMER SET status = MISSING WHERE cxid = \"xyz232\"<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

      MODELIZACI\u00d3N DE DATOS<\/b><\/span><\/h4>\n\n\n\n\n\n\n
      Relaci\u00f3n<\/b><\/td>\nMongoDB<\/b><\/td>\nCouchbase\u00a0<\/b><\/td>\n<\/tr>\n
      1:1<\/span><\/td>\n\n
        \n
      • Objeto incrustado (impl\u00edcito)<\/span><\/li>\n
      • Referencia clave del documento<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n
      		\n
        \n
      • Objeto incrustado (impl\u00edcito)<\/span><\/li>\n
      • Referencia clave del documento<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n
      1:N<\/span><\/td>\n\n
        \n
      • Matriz de objetos incrustados<\/span><\/li>\n
      • Clave del documento Referencia<\/span><\/li>\n
      • Consulta con el operador $lookup<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n
      		\n
        \n
      • Matriz de objetos incrustados<\/span><\/li>\n
      • Clave del documento Referencia<\/span><\/li>\n
      • Consulta con uniones INNER, LEFT OUTER, RIGHT OUTER, NEST, UNNEST<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n
      N:M<\/span><\/td>\n\n
        \n
      • Matriz de objetos incrustados<\/span><\/li>\n
      • Matrices de objetos con referencias<\/span><\/li>\n
      • Dificultad de consulta con el operador $lookup<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n
      		\n