Qu’est-ce que MongoDB ?
MongoDB est un programme de base de données orienté documents, disponible à la source et multiplateforme, classé comme base de données NoSQL. Ce système utilise des documents de type JSON avec des schémas optionnels et est développé par MongoDB Incorporated.
Au lieu d'utiliser des tables et des lignes comme les bases de données relationnelles traditionnelles, MongoDB utilise des collections et des documents. Les documents se composent de paires clé-valeur, qui sont les unités de base des données dans MongoDB. Les collections contiennent des ensembles de documents.
MongoDB est donc conçu pour le stockage de gros volumes de données et convient pour le travail avec de grands ensembles de données distribuées.
MongoDB prend en charge plusieurs langages de programmation, notamment C, C++, C#, Go, Java, Python, Ruby et Swift. Les fonctionnalités comprennent les requêtes liées, l’indexation, l’équilibrage de charge, l’agrégation, l’exécution de JavaScript côté serveur, la haute disponibilité grâce à la réplication et au basculement intégrés, ainsi que l’évolutivité horizontale avec le partage natif.
Comment fonctionne MongoDB ?
MongoDB est ce qu’on appelle une base de données NoSQL. NoSQL, qui signifie « pas seulement SQL » (not only SQL en anglais), représente une approche de gestion de base de données qui va au-delà du SQL pour s'adapter à une variété de modèles de données, y compris des documents ainsi que des formats de colonnes, de graphiques et de valeurs clés.
Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles qui reposent sur des formats de tables structurées, les bases de données NoSQL utilisent d'autres méthodes de stockage et de récupération des données. Ces bases de données ont gagné en popularité, notamment dans le domaine du big data. Les bases de données NoSQL s’avèrent également utiles dans le cadre d’applications web, cloud et mobiles volumineuses.
Implémentation de NoSQL dans MongoDB
Dans MongoDB, les données sont stockées dans des documents, similaires aux objets JSON. Ces documents sont composés de paires de champs et de valeurs et peuvent inclure d'autres documents, des listes (dont des listes de documents). Cette structure correspond aux types de données natifs dans de nombreux langages de programmation. Cela réduit le besoin de jointures coûteuses et permet un polymorphisme fluide.
Les documents sont stockés dans des collections, analogues aux tables des bases de données relationnelles. Contrairement à ces dernières, les collections de MongoDB n'appliquent toutefois pas de schémas, ce qui signifie que les documents d'une collection peuvent avoir des champs différents.
MongoDB utilise une variété de moteurs de stockage, vous permettant de choisir celui qui convient le mieux à votre application. Il utilise également un journal, qui aide la base de données à se rétablir en cas d'arrêt brutal.
Efficacité, disponibilité, évolutivité
Les index sont utilisés pour améliorer l'efficacité des opérations de lecture en réduisant la quantité de données que les opérations de requête doivent traiter. Le planificateur de requêtes MongoDB choisit et met en cache le plan d’exécution le plus efficace en fonction des index disponibles.
MongoDB fournit également une haute disponibilité via sa fonction de réplication, appelée replica-set, qui est un groupe de serveurs MongoDB conservant le même jeu de données, offrant ainsi une redondance et une disponibilité accrues des données.
La base de données prend également en charge l'évolutivité horizontale, ce qui vous permet d'agrandir votre base de données en ajoutant plus de machines pour gérer une charge plus conséquente. MongoDB prend également en charge la conception de systèmes distribués, ce qui vous permet de placer les données là où vous le souhaitez.
Pourquoi utiliser MongoDB ?
MongoDB est adapté à une variété de cas d'usage de bases de données cloud en raison de son modèle de données flexible, de son haut débit en lecture et écriture, de sa capacité de basculement automatique, de sa prise en charge de plusieurs requêtes simultanées, de l'indexation et de l'agrégation. Voici quelques-uns des meilleurs cas d'usage de MongoDB.
Applications web modernes
MongoDB est idéal pour créer des applications web évolutives et axées sur les données. Son modèle de données orienté documents et ses stratégies de persistance sont conçues pour un débit de lecture et d'écriture élevé, ce qui en fait un outil adapté aux applications nécessitant des performances et une évolutivité élevées.
Intelligence artificielle, Edge, IoT
Le modèle de données flexible et l'évolutivité de MongoDB en font un bon choix pour l'IA, l'edge computing et les applications IoT, qui impliquent souvent la gestion de grands volumes de données.
Applications big data
MongoDB est également une option privilégiée pour les applications big data. Et ce, en raison de sa capacité à gérer une grande variété de formats de données, de sa prise en charge de l'analyse en temps réel, de l'ingestion de données à grande vitesse, de ses performances à faible latence, de son modèle de données flexible, de sa facilité d'extension horizontale et de son puissant langage de requête.
Applications à vue unique
Grâce à un schéma flexible et à la possibilité d'agréger des données provenant de plusieurs sources, MongoDB simplifie la création d'une vue unique des données provenant de plusieurs sources.
Analyse des données en temps réel
Les utilisatrices et utilisateurs de MongoDB peuvent analyser toutes les données en place et fournir des informations en temps réel. Cela permet aux entreprises de réagir plus rapidement aux tendances du marché, de détecter et de prévenir les potentiels problèmes ainsi que d'offrir une expérience client personnalisée.
Certains soutiennent également que la capacité de MongoDB à traiter de grands volumes de données et à effectuer des analyses en temps réel en fait un bon choix pour les cas d'usage de personnalisation, dans lesquels la compréhension du comportement des internautes et la proposition d'expériences personnalisées sont essentielles.
Quels sont les avantages de MongoDB ?
La philosophie de stockage des données de MongoDB est simple et immédiatement compréhensible par toutes et tous, même sans expérience en programmation. Le programme stocke les données dans des collections sans schéma appliqué, ce qui le rend particulièrement adapté aux équipes de développement n’étant pas nécessairement expertes en bases de données. L’utilisation de MongoDB présente également de nombreux avantages techniques.
Évolutivité
MongoDB a été conçu de A à Z pour être une base de données distribuée. Elle peut être mise à l'échelle au sein de plusieurs datacenters distribués, offrant de nouveaux niveaux de disponibilité et d'évolutivité qui étaient auparavant impossibles avec des bases de données relationnelles comme MySQL.
Performance
En tant que base de données, MongoDB s’appuie fortement sur la RAM pour le stockage, ce qui permet des performances plus rapides lors de l’exécution des requêtes. Dans la mesure du possible, MongoDB collecte les données directement dans la RAM plutôt que sur le disque dur, ce qui accélère le traitement des requêtes de bases de données.
Convient aux équipes de développement
Les documents MongoDB s'adaptent naturellement aux langages de programmation modernes orientés objets. L'utilisation de MongoDB supprime la couche de mapping objet-relationnel (Object-Relational Mapping ou ORM) complexe qui convertit les objets du code en tables relationnelles.
Haute disponibilité
Les attributs comme la réplication et GridFS augmentent la disponibilité des données. Il est également facile d'accéder aux documents à l'aide de l'indexation.
Il convient également de noter que MongoDB dispose d’un vaste écosystème de plateformes matures avec une communauté mondiale de développeurs et de consultants, ce qui facilite l’obtention d’une aide. Il propose également une offre de support de niveau entreprise.
Différences entre MongoDB et un SGBDR
MongoDB et les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) sont deux types de bases de données. Néanmoins, ils diffèrent considérablement par leur structure, leur évolutivité, leur traitement des données et leurs cas d’usage.
Structure des données et langage de requête
Le SGBDR utilise un modèle de données structurées où les informations sont stockées dans des tables avec des lignes et des colonnes. Chaque table possède une clé primaire permettant d'identifier de manière unique les lignes et des clés étrangères afin d'établir des relations entre les tables. Le langage SQL (Structured Query Language) est utilisé pour interroger les bases de données dans le SGBDR.
D'autre part, MongoDB est une base de données orientée documents qui stocke des données au format BSON (Binary JSON), qui est une version binaire des documents JSON. Il n'utilise pas de langage SQL, mais plutôt le MongoDB Query Language (MQL), conçu pour une utilisation facile par les équipes de développement. Le modèle de données de MongoDB offre une grande flexibilité, car une collection peut contenir des documents avec différents champs et types de données.
Évolutivité
Le SGBDR est évolutif verticalement, ce qui signifie que les performances peuvent être améliorées en augmentant les ressources du serveur, comme la RAM. Cependant, il n’est pas conçu pour une évolutivité horizontale, ce qui implique la distribution de données sur plusieurs serveurs.
MongoDB, en revanche, est à la fois évolutif verticalement et horizontalement. Capable de gérer un stockage de données volumineuses, il est conçu pour répartir les données sur plusieurs serveurs, ce qui le rend adapté aux applications à grande échelle.
Traitement des données et performance
Le SGBDR est adapté au traitement de données structurées avec de fortes relations et offre un haut niveau de sécurité de l’information. Il supporte les jointures complexes et se concentre sur les propriétés ACID (atomicité, cohérence, isolation, durabilité).
MongoDB est adapté au traitement de données non structurées ou semi-structurées et est particulièrement efficace pour le stockage de données hiérarchisées. Ce système ne prend pas en charge les jointures complexes et se concentre sur le théorème CAP (cohérence, disponibilité et tolérance au partitionnement). MongoDB est généralement plus rapide que les SGBDR en raison de sa capacité à stocker des données connexes ensemble, ce qui rend souvent la récupération des données plus rapide.
Cas d’usage
Le SGBDR constitue généralement un bon choix pour les applications dont les données sont structurées et les relations solides, comme les systèmes financiers, où l’intégrité des données et les transactions sont essentielles.
MongoDB est adapté aux cas d’usage comme les systèmes de gestion de contenu (CMS), l’analyse en temps réel et le développement agile, où les schémas de données peuvent évoluer et où cette évolutivité est une exigence clé.
Le choix entre MongoDB et un autre SGBDR dépend des exigences spécifiques de l’application, notamment la nature des données, le besoin d’évolutivité et le type d’opérations à effectuer sur les données.
Comparaison de MongoDB avec d’autres bases de données
MongoDB versus MySQL
MongoDB, base de données NoSQL open source, est connue pour sa flexibilité dans le stockage de données non structurées à l'aide de collections et de documents. Elle prend en charge une variété de fonctionnalités telles que la réplication, les requêtes ad hoc, le sharding et l'équilibrage de la charge.
MySQL est une base de données relationnelle open source privilégiée pour son stockage structuré de données en lignes et en colonnes, offrant des fonctionnalités comme la réplication, la sécurité, le schéma de performance et la sauvegarde.
La comparaison porte sur la facilité d'utilisation, l'évolutivité, la sécurité et la rapidité. Elle met en outre en évidence les avantages de MongoDB en matière d'évolutivité et de rapidité, grâce à sa capacité de mise à l'échelle horizontale et à son traitement efficace des données non structurées. MySQL est reconnu pour son adéquation aux applications nécessitant une intégrité référentielle et une sécurité élevées. Le choix entre MongoDB et MySQL dépend des besoins spécifiques des entreprises et des cas d'usage.
MongoDB versus Cassandra
Cassandra, développée par Facebook et maintenue par l'Apache Software Foundation, excelle dans la gestion de gros volumes de données et offre une haute disponibilité ainsi qu’une évolutivité sans schéma fixe. MongoDB, développé par MongoDB Incorporated, est connu pour stocker de grandes quantités de données JSON et permet des schémas flexibles.
Sur le plan des performances, Cassandra surpasse les opérations d'écriture grâce à sa prise en charge de plusieurs nœuds principaux, tandis que MongoDB se distingue par ses performances de lecture et sa prise en charge des index secondaires, en particulier pour les objets imbriqués.
Les deux bases de données évoluent, mais leur architecture diffère : Cassandra utilise une structure en anneaux où chaque nœud est actif, et MongoDB utilise un système de nœuds primaires/secondaires. MongoDB offre un cadre d'agrégation riche et une plus grande variété de types de données, tandis que Cassandra nécessite des modules complémentaires pour l'agrégation et a des types de données plus limités. Les caractéristiques de sécurité sont comparables dans les deux cas, mais les licences diffèrent : MongoDB utilise un système de licences multiples et Cassandra est soumise à la licence Apache v2.0. Les cas d’usage sont variés. La solution Cassandra est idéale pour les charges de travail intensives en écriture et les données réparties géographiquement, tandis que MongoDB est adapté aux charges de travail de big data, à la gestion de contenu et à l'analyse.
Vos clusters MongoDB managés dans un cloud souverain
Accélérez votre time to market en nous confiant l'administration de vos bases de données NoSQL préférées. Laissez vos équipes se concentrer sur leur cœur de métier et le développement de vos services. Nous nous occupons de la configuration, de la maintenance, de la sauvegarde, de la sécurité et du monitoring de vos systèmes de gestion de base de données MongoDB
Managed Databases for MySQL
En quelques clics, déployez le moteur de base de données relationnelle open source le plus populaire. Avec OVHcloud, vous bénéficiez d’un service entièrement managé pour votre base de données MySQL. Vous gardez ainsi le contrôle de vos données pour les projets et applications e-commerce. Nous nous chargeons de la gestion de votre service : configuration, maintenance, backup, haute disponibilité et mises à jour. Vous pouvez ainsi vous concentrer sur le développement de vos fonctionnalités applicatives.
Managed Databases for Cassandra
Développez votre activité en déployant un cluster managé Cassandra en quelques clics. Ce moteur de base de données NoSQL open source orienté performances est idéal pour le traitement de tâches plus exigeantes en ressources, avec une disponibilité sans compromis. Nous nous chargeons de la gestion du service : configuration, maintenance, sauvegarde, haute disponibilité et mises à jour. Vous pouvez ainsi vous concentrer sur le développement des fonctionnalités de vos applications.