En el mundo del desarrollo de software, las aplicaciones de lista de tareas o "todo list" representan un proyecto clásico para aprender nuevas tecnologías y metodologías. Sin embargo, construir una aplicación de lista de tareas con Datomic Pro y Clojure abre puertas a conceptos de bases de datos modernas y expansivas que van mucho más allá de lo tradicional. Datomic Pro no es simplemente una base de datos, es un modelo que permite comprender la trayectoria temporal de los datos y utilizar consultas declarativas de gran potencia con Datalog. Esta característica la convierte en una plataforma ideal para construir aplicaciones que requieren no solo estados actuales sino también el historial completo de cambios. El enfoque de Datomic revoluciona la forma en que guardamos, consultamos y modelamos información, acumulando literalmente los hechos y sus transformaciones a lo largo del tiempo.
Para empezar con Datomic Pro es necesario instalar la plataforma y configurar un transactor, cuyo cometido es el de procesar todas las transacciones enviadas a la base de datos, de forma coordinada y segura. El proceso de instalación es sencillo y se combina bien con el entorno de Clojure, cuyo REPL resulta ideal para hacer iteraciones rápidas y experimentos con la base de datos. La estructura inicial de la aplicación creará la base para modelar entities, atributos y transacciones que explican a Datomic como un almacén de datoms, es decir, átomos declarativos con la forma [entity, attribute, value, transaction, op]. Los datoms son la esencia para entender Datomic. Mientras que las bases de datos tradicionales almacenan estados mutables y se enfocan en la modificación o eliminación de registros, Datomic trabaja con una acumulación permanente de hechos.
Los nuevos cambios no sobrescriben ni eliminan datos previos, sino que se suman, complementan y preservan. Esto permite hacer consultas en cualquier punto del tiempo, preguntando «¿cómo estaba mi base de datos ayer a las 6pm?» y obtener una respuesta consistente y precisa. La base de datos es un valor, un snapshot, que se puede transportar y consultar repetidamente sin el riesgo de inconsistencias. Al diseñar el esquema para la aplicación de lista de tareas, es fundamental contemplar las características específicas del dominio. Queremos manejar múltiples listas, con múltiples ítems por lista, donde cada ítem puede tener un estado como "pendiente", "en progreso" o "finalizado".
La relación de listas a ítems se modela con cardinalidad muchos a uno, con atributos que pueden ser referencias a otros entities. Este diseño permite añadir, modificar o eliminar ítems sin perder el historial completo. Además de los atributos básicos como el texto del ítem y el estado, se pueden incluir metadatos para ordenar los ítems o aplicar filtros más complejos. La definición de esquema en Datomic es en sí misma dinámica y enriquecedora. Un esquema es simplemente un conjunto de datoms que describen las propiedades de los atributos, como el tipo de dato, cardinalidad y unicidad.
Esto facilita adaptar el modelo a medida que cambia el negocio, sin las rígidas limitaciones que presentan otras bases de datos. Para nuestra aplicación, se definen atributos clave como :list/name, :list/items que es una referencia múltiple, :item/text y :item/status de tipo keyword para facilitar consultas y estados. Transaccionar datos en Datomic difiere notablemente de las operaciones clásicas SQL. En Datomic se trabaja con estructuras de datos y no con sentencias en cadena. Se pueden usar listas o mapas para insertar o actualizar entidades, y el sistema se encarga de asignar los IDs temporales y resolverlos al persistir.
Esto hace que el proceso sea programáticamente más predecible y sencillo de manejar en Clojure. En la aplicación, será común ver transacciones que agregan una nueva lista o nuevos ítems con sus estados iniciales, utilizando las funciones disponibilizadas por la API. Una funcionalidad poderosa que emerge de este enfoque es la capacidad de realizar consultas en cualquier punto del tiempo. Por ejemplo, almacenar el estado de las tareas en distintos momentos y luego preguntar por la evolución histórica. La consulta de Datomic se basa en Datalog, un lenguaje declarativo que permite expresar patrones y relaciones complejas con facilidad, superior a muchos lenguajes SQL tradicionales.
Un ejemplo cotidiano en la app sería recuperar todas las listas y sus ítems, o bien los ítems en cierto estado y ordenados cronológicamente. Otro aspecto innovador es la gestión de retractaciones, que en Datomic no eliminan físicamente registros sino que agregan datoms con la operación en falso, dejando claro que ese hecho ya no es válido en el presente, pero sin perder registro de que existió. En la lista de tareas esto es particularmente útil para manejar eliminaciones lógicas de ítems, al tiempo que se mantiene un registro histórico para auditorías o análisis retrospectivos. El uso del pull en las consultas aporta una capa de simplicidad y expresividad al obtener datos anidados. Pull permite especificar un patrón jerárquico que puede incluir atributos y referencias, devolviendo mapas anidados que reflejan la estructura deseada.
Esto facilita construir el sabor RESTful de la respuesta sin necesidad de múltiples consultas o procesos adicionales. En la aplicación, con una consulta pull se puede obtener una lista junto con todos sus ítems y sus textos, lo que resulta en un formato inteligible para el frontend u otros consumidores. Es importante destacar que construimos la aplicación manteniendo las dependencias al mínimo, utilizando datomic/peer para interactuar con la base de datos, Pedestal para el servidor HTTP y Hiccup para la generación de vistas HTML y CSS. Esta combinación mantiene el proyecto ligero, modular y organizado, permitiendo incorporar más funcionalidades y escalar cuando sea necesario. El modelo de datos basado en datoms y el concepto de base de datos como valor proporciona una ventaja única para implementar características avanzadas como filtros por tiempo y estado, una necesidad común en aplicaciones de lista de tareas.
Esto sirve para construir funcionalidades, por ejemplo, que permiten ver cómo estaban las tareas en un día o semana específica, o mostrar un historial detallado de los cambios de estado de las tareas. Estas capacidades enriquecen la experiencia del usuario y abren posibilidades analíticas que no se logran fácilmente con bases de datos tradicionales. Construir una aplicación CRUD con Datomic implica familiarizarse con la inserción, lectura, actualización y retractación de datos. La conexión con Datomic se establece mediante un URI específico y se gestionan transacciones atomizadas para garantizar la consistencia. Se aprovecha la facilidad para definir funciones en Clojure que encapsulan patrones comunes, como crear nuevas listas o ítems vinculados a listas existentes.
De esta forma, el desarrollo es más ágil y menos propenso a errores. Finalmente, una buena práctica para seguir evolucionando la aplicación es tener un desarrollo iterativo y referenciar la documentación oficial de Datomic, ya que es exhaustiva y contiene ejemplos que aclararán dudas y aportarán inspiración para potenciar la app. Además, mantener una estructura clara del proyecto con archivos separados para esquema, consultas y lógica de negocio facilita la escalabilidad y el mantenimiento. En resumen, construir una aplicación de lista de tareas con Datomic Pro y Clojure no solo es una forma efectiva de aprender esta potente tecnología, sino que también permite crear un producto robusto que aprovecha la evolución temporal, las consultas declarativas y el modelo fundamentado en datoms. Esta base facilita la expansión hacia funcionalidades más sofisticadas sin comprometer la integridad o coherencia del sistema.
Para cualquier desarrollador interesado en bases de datos modernas, Datomic y Clojure forman un dúo formidable para prototipos y aplicaciones de producción que necesitan historia, precisión y flexibilidad.
