Consulta todo. No reproceses nada.

iterateChangesSince() es la base común de las vistas virtuales, la búsqueda de texto completo, la sincronización con sistemas externos y los análisis propios. Aprende una API y desbloquea todos los patrones de consulta.

Las vistas virtuales abarcan varias bases de datos dentro de un tenant, cruzan tenants o mezclan datos locales y remotos — sin mover ningún documento. Ideales para paneles consolidados e informes entre organizaciones.

El almacén append-only conserva cada cambio. Consulta cualquier estado pasado, compara cómo evoluciona un documento en el tiempo, crea snapshots de la base de datos a una fecha concreta y construye registros de auditoría completos — todo a partir de los mismos datos.

• Basado en cursor — pasa null para el primer recorrido y después el último cursor devuelto para las actualizaciones incrementales
• Orden de modificación — los documentos llegan con el cambio más antiguo primero, así los índices ven un avance consistente
• Consciente de los borrados — los documentos borrados aparecen con el indicador isDeleted() para quitarlos de los índices sin residuos
• Lotes al ritmo del consumidor — el generador asíncrono se puede detener en cualquier punto y retomar más tarde

• O(changed) — cada pasada incremental procesa solo los documentos modificados desde el último cursor
• Sin escaneos completos — el índice interno lleva (lastModified, docId) para que el cursor retome de forma eficiente
• Consumidores intercambiables — un solo flujo de cambios puede alimentar varios indexadores en una única pasada
• Funciona sin conexión — los índices se actualizan en local; la sincronización trae los cambios remotos y después los indexadores procesan el delta

• Columnas de categoría — agrupan los documentos en jerarquías anidadas (p. ej. Departamento > Año > Trimestre)
• Columnas ordenadas — ordenan las entradas de cada categoría por uno o varios campos
• Columnas de total — SUM o AVERAGE automáticos por categoría, actualizados de forma incremental
• Columnas de visualización — datos adicionales mostrados junto a cada entrada
• Funciones de valor — calculan los valores de columna dinámicamente a partir de los datos del documento

• Expandir y contraer — entra en las categorías o ciérralas, como en un explorador de archivos
• Navegación por posición — salta a "1.2.3" (primera categoría, segunda subcategoría, tercera entrada)
• Selección — selecciona entradas concretas o categorías completas para operaciones por lotes
• Callbacks de control de acceso — filtran las entradas visibles según el usuario sin cambiar la estructura de la vista
• Iteración hacia delante y hacia atrás — recorre el árbol en cualquier dirección

Combina una base de datos de productos de EE. UU. con otra de la UE en un único catálogo de productos. La vista categoriza y ordena a través de las dos fuentes. Cada entrada lleva su origin, así que tu interfaz puede mostrar la región de procedencia.

Extiende las vistas a distintos MindooTenants para informes entre organizaciones. Dos organizaciones comparten datos en un tercer tenant; una vista consolidada agrega los ingresos de los tres — y cada tenant conserva su administración independiente.

Cada proveedor de datos lleva su propio cursor de forma independiente. Llamar a view.update() procesa solo los documentos que han cambiado en cada fuente desde la última pasada. También puedes actualizar un solo origin con view.updateOrigin("us-products").

La búsqueda de texto completo en el cliente es el complemento natural del cifrado de extremo a extremo — y MindooDB la trae de serie: un índice de texto completo opcional (basado en MiniSearch) que se mantiene con el changefeed, se guarda cifrado en reposo y se integra directamente en las consultas con resultados ordenados por relevancia.

• Contenido variado — texto plano, campos de texto de Automerge, fragmentos de texto enriquecido y el texto de los adjuntos (PDF/Office)
• Integración con las consultas — combina las coincidencias de texto completo con filtros estructurados y ordenación por relevancia
• Consciente del idioma — tokenización con Intl.Segmenter, configurable en cada base de datos
• Indexadores externos — FlexSearch, Lunr.js o sistemas propios siguen siendo intercambiables a través del changefeed

Construye pipelines de datos que reaccionan a los cambios en los documentos. El patrón de generador asíncrono te deja procesar los cambios a tu ritmo, con control de contrapresión incluido.

• Alimentar la analítica — envía métricas agregadas a los paneles
• Disparadores de webhook — avisan a sistemas externos cuando cambian determinados documentos
• Pipelines ETL — extraen y transforman datos para los sistemas de informes
• Replicación — copia los datos a sistemas secundarios con semántica exactly-once

• getDocumentAtTimestamp() — recupera una instantánea de un documento en cualquier marca de tiempo pasada, aplicando todos los cambios hasta ese momento
• getAllDocumentIdsAtTimestamp() — obtiene de forma eficiente todos los IDs de documento que existían en un momento dado, sin cargar el contenido
• Tratamiento de los documentos borrados — distingue entre "aún no existía" (devuelve null) y "se borró" (devuelve el documento con el indicador isDeleted())

• iterateDocumentHistory() — recorre cada cambio desde la creación hasta el estado actual, en orden cronológico
• Metadatos de autoría — cada cambio incluye la marca de tiempo y la clave pública de firma del usuario que lo hizo
• Clones independientes — cada versión de documento entregada es una instantánea independiente, segura para guardar y comparar
• Detección de cambios — solo entrega algo cuando el documento cambió de verdad (se salta las actualizaciones sin efecto)

Crea una copia congelada de tu base de datos al cierre de cada trimestre fiscal. Los auditores pueden verificar por su cuenta el estado de los documentos, las firmas de autoría y el historial de cambios — todo demostrable criptográficamente.

Compara conjuntos de documentos en dos marcas de tiempo para ver qué se creó, se modificó o se borró en el intervalo. Combínalo con getDocumentAtTimestamp() para ver exactamente cómo evolucionó cada documento.

Ejecuta la misma vista virtual o consulta contra snapshots de la base de datos en fechas distintas. Compara resultados mes a mes o trimestre a trimestre sin mantener bases de datos de informes aparte.

En MindooDB el contenido de los documentos está cifrado de extremo a extremo. El servidor solo guarda texto cifrado y no puede ejecutar consultas. Es un trade-off de seguridad consciente: la confidencialidad por delante de la comodidad en el servidor. La indexación en el cliente devuelve las capacidades de consulta que esperas — con la garantía de que tus datos nunca quedan expuestos al servidor.

El enfoque incremental lo mantiene practicable a gran escala. En lugar de reconstruir los índices desde cero tras cada sincronización, el cursor retoma exactamente donde lo dejó y procesa solo el delta. En una base de datos con 100.000 documentos de los que 50 han cambiado desde la última sincronización, el indexador procesa 50 documentos — no 100.000.

El almacén append-only de MindooDB es lo que hace posibles todos estos patrones. Como los cambios nunca se sobrescriben:

• Los cursores son estables — el orden de modificación no cambia, así que retomar desde un cursor siempre es consistente
• El viaje en el tiempo sale gratis — el historial completo ya está guardado; no hacen falta registros ni snapshots adicionales
• Los registros de auditoría vienen incluidos — cada cambio va firmado y con marca de tiempo por su autor
• Las actualizaciones incrementales son correctas — el flujo de cambios es completo y ordenado; no se pierde ninguna

Esto contrasta con las bases de datos mutables, en las que implementar el seguimiento de cambios, el historial y la indexación incremental exige infraestructura adicional (WAL, CDC, change streams, tablas de auditoría).