Cos’è MongoDB?
MongoDB è un programma di database multipiattaforma orientato ai documenti, con sorgente disponibile, classificato come database NoSQL. Utilizza documenti in un formato simile a JSON con schemi opzionali ed è sviluppato da MongoDB Inc.
Invece di utilizzare tabelle e righe come i database relazionali tradizionali, MongoDB si basa su raccolte e documenti. I documenti sono costituiti da coppie chiave-valore, che rappresentano le unità di base dei dati in MongoDB, e le raccolte contengono insiemi di documenti.
MongoDB è quindi progettato per lo storage di grandi volumi di dati ed è adatto per lavorare con grandi quantità di dati distribuiti.
MongoDB supporta diversi linguaggi di programmazione, tra cui C, C++, C#, Go, Java, Python, Ruby e Swift. Le funzionalità includono query ad hoc, indicizzazione, bilanciamento del carico, aggregazione, esecuzione di JavaScript lato server, alta disponibilità tramite replica e failover integrati e scalabilità orizzontale con sharding nativo.
Come funziona MongoDB?
MongoDB è un database di tipo NoSQL. NoSQL, acronimo di "not only SQL", rappresenta un approccio di gestione dei database che va oltre SQL e supporta diversi modelli di dati, tra cui documenti, formati a colonne, grafici e formati chiave-valore.
A differenza dei database relazionali tradizionali che si basano su formati di tabelle strutturate, i database NoSQL utilizzano metodi alternativi di storage e recupero dei dati. Questi database sono diventati sempre più diffusi, soprattutto nel settore dei Big Data. I database NoSQL vengono utilizzati anche per applicazioni Web, Cloud e mobile di grandi dimensioni.
Implementazione NoSQL in MongoDB
In MongoDB, i dati sono salvati all’interno di documenti, che sono simili agli oggetti JSON. Questi documenti sono composti da coppie di campi e valori e possono includere altri documenti, array e array di documenti. Questa struttura corrisponde ai tipi di dati nativi in molti linguaggi di programmazione, riducendo la necessità di join costosi e supportando un polimorfismo fluido.
I documenti vengono memorizzati in raccolte, analoghe alle tabelle dei database relazionali. A differenza delle tabelle nei database relazionali, le raccolte in MongoDB non applicano uno schema, pertanto i documenti all'interno di una raccolta possono avere campi diversi.
MongoDB utilizza diversi motori di storage, in modo da poter scegliere quello più adatto alla propria applicazione. Inoltre, utilizza un journal, un log che aiuta il recupero del database in caso di arresto.
Efficienza, disponibilità e scalabilità
Gli indici consentono di migliorare l'efficienza delle operazioni di lettura riducendo la quantità di dati da elaborare per le operazioni di query. Il planner di query di MongoDB sceglie e memorizza nella cache il piano di query più efficace sulla base degli indici disponibili.
MongoDB fornisce inoltre una disponibilità elevata attraverso la sua funzione di replica, chiamata set di repliche, che è un gruppo di server MongoDB che mantengono lo stesso set di dati, fornendo ridondanza e aumentando la disponibilità dei dati.
Il database supporta inoltre la scalabilità orizzontale, che permette di espandere il database aggiungendo più macchine per gestire un carico maggiore. Supporta inoltre un design di sistemi distribuiti, per collocare in modo intelligente i dati dove si preferisce.
Perché utilizzare MongoDB?
MongoDB è particolarmente indicato per una vasta gamma di utilizzi dei database Cloud grazie al modello flessibile di dati, all’elevato throughput di lettura e scrittura, alla capacità di failover automatico e al supporto di più query simultanee, all’indicizzazione e all’aggregazione. Ecco alcuni dei migliori casi d’uso di MongoDB:
Applicazioni Web moderne
MongoDB è ideale per creare applicazioni Web scalabili e basate sui dati. Il modello di dati orientato ai documenti e le strategie di persistenza sono progettati per un elevato throughput di lettura e scrittura. Per questo motivo è ideale per applicazioni che richiedono prestazioni elevate e scalabilità.
Intelligenza artificiale, edge computing, IoT
Il modello di dati flessibile e la scalabilità di MongoDB lo rendono perfetto per applicazioni di IA, edge computing e IoT, che spesso comportano la gestione di grandi volumi di dati diversi.
Applicazioni Big Data
MongoDB è inoltre una soluzione adatta alle applicazioni Big Data grazie ai numerosi formati di dati, l'analisi in tempo reale, l'acquisizione di dati ad alta velocità, le prestazioni a bassa latenza, un modello di dati flessibile, la scalabilità orizzontale semplificata e un linguaggio di query potente.
Applicazioni single view
Grazie a uno schema flessibile e alla capacità di aggregare dati provenienti da diverse fonti, MongoDB semplifica la creazione di una visualizzazione unica dei dati provenienti da più fonti.
Analisi dei dati in tempo reale
Gli utenti di MongoDB possono analizzare i dati e fornire informazioni in tempo reale. In questo modo le aziende possono reagire più rapidamente alle tendenze di mercato, individuare e prevenire potenziali problemi e fornire esperienze personalizzate ai clienti.
Alcuni sostengono inoltre che la capacità di MongoDB di gestire grandi volumi di dati ed eseguire analisi in tempo reale lo renda un'ottima scelta per i casi d'uso di personalizzazione, in cui comprendere il comportamento degli utenti e fornire esperienze su misura è fondamentale.
Quali sono i vantaggi di MongoDB?
L’approccio allo storage dei dati di MongoDB è semplice e di immediata comprensione, anche per chi non ha esperienza nella programmazione. MongoDB salva i dati all’interno di raccolte senza alcuno schema imposto, rendendoli particolarmente adatti agli sviluppatori, non necessariamente esperti di database. Tuttavia, MongoDB presenta anche numerosi vantaggi tecnici:
Scalabilità
MongoDB è progettato per essere un database distribuito e scalabile all’interno e tra più datacenter distribuiti, per fornire livelli di disponibilità e scalabilità un tempo irraggiungibili per i database relazionali come MySQL.
Performance
MongoDB, essendo un database, si basa fortemente sulla RAM per lo storage, consentendo prestazioni più rapide durante l’esecuzione delle query. Laddove possibile, MongoDB raccoglie i dati direttamente dalla RAM piuttosto che dall’hard disk. Di conseguenza, le richieste del database vengono restituite più rapidamente.
Adatto agli sviluppatori
I documenti di MongoDB eseguono naturalmente il mapping ai moderni linguaggi di programmazione orientati agli oggetti. L'utilizzo di MongoDB rimuove il complesso livello ORM (Object Relational Mapping) che converte gli oggetti del codice in tabelle relazionali.
Alta disponibilità
Caratteristiche come la replica e gridFS aumentano la disponibilità dei dati. Inoltre, è facile accedere ai documenti tramite l'indicizzazione.
MongoDB dispone inoltre di un ecosistema di piattaforme ampio e maturo, con una community mondiale di sviluppatori e consulenti che sono a disposizione in caso di necessità. Offre inoltre un'offerta di supporto di livello enterprise.
Differenza tra MongoDB e RDBMS
MongoDB e i RDBMS (Relational Database Management System) sono entrambi tipi di database, ma presentano differenze significative in termini di struttura, scalabilità, gestione dei dati e casi d’uso.
Struttura dei dati e linguaggio di query
Un RDBMS utilizza un modello di dati strutturato in cui i dati vengono salvati in tabelle con righe e colonne. Ogni tabella dispone di una chiave primaria per identificare in modo univoco le righe e di chiavi esterne per stabilire relazioni tra le tabelle. In un RDBMS, l’SQL (Structured Query Language) viene utilizzato per eseguire query sui database.
MongoDB, invece, è un database orientato ai documenti che memorizza i dati in formato BSON (Binary JSON), una forma binaria di documenti JSON. Non utilizza SQL, ma MongoDB Query Language (MQL), progettato per essere utilizzato dagli sviluppatori con facilità. Il modello di dati di MongoDB offre un'elevata flessibilità, poiché una raccolta può contenere documenti con campi e tipi di dati diversi.
Scalabilità
Il sistema RDBMS è scalabile verticalmente e quindi le prestazioni possono essere migliorate aumentando le risorse del server, ad esempio la RAM. Tuttavia, non è progettato per la scalabilità orizzontale, che comporta la distribuzione dei dati su più server.
MongoDB, invece, è scalabile sia verticalmente che orizzontalmente. È in grado di gestire grandi volumi di storage di dati ed è progettato per distribuire i dati su più server, rendendolo adatto ad applicazioni su larga scala.
Gestione dei dati e performance
Un RDBMS è adatto alla gestione di dati strutturati con relazioni forti, e garantisce un elevato livello di sicurezza delle informazioni. Supporta join complessi e si concentra sulle proprietà ACID (atomicità, coerenza, isolamento, durata).
MongoDB è ideale per la gestione di dati non strutturati o semistrutturati ed è particolarmente efficace per lo storage di dati gerarchici. Non supporta join complessi e si concentra sul teorema CAP (coerenza, disponibilità e tolleranza alle partizioni). MongoDB è generalmente più veloce di un RDBMS, grazie alla sua capacità di salvare insieme i dati correlati, rendendo il recupero dei dati più rapido.
Casi d’uso
Un RDBMS è in genere un'ottima scelta per le applicazioni con dati strutturati e relazioni forti, come i sistemi finanziari, in cui l'integrità dei dati e le transazioni sono fondamentali.
MongoDB è più adatto a casi d’uso come i CMS, l’analisi in tempo reale e la metodologia agile, in cui gli schemi di dati possono evolvere e la scalabilità è un requisito chiave.
La scelta tra MongoDB e RDBMS dipende dai requisiti specifici dell'applicazione, come la natura dei dati, le esigenze di scalabilità e il tipo di operazioni da eseguire sui dati.
MongoDB a confronto con altri database
MongoDB vs. MySQL
MongoDB, un database NoSQL open source, è noto per la sua flessibilità nell’archiviazione di dati non strutturati tramite raccolte e documenti e supporta diverse funzionalità come replica, query ad hoc, sharding e bilanciamento del carico.
MySQL, invece, è un database relazionale open source utilizzato per lo storage strutturato dei dati in righe e colonne, che offre funzionalità come replica, sicurezza, schema delle prestazioni e backup.
Le principali differenze sono la semplicità di utilizzo, la scalabilità, la sicurezza e la velocità. MongoDB presenta vantaggi in termini di scalabilità e velocità, grazie alla scalabilità orizzontale e la gestione efficace dei dati non strutturati. MySQL è particolarmente indicato nelle applicazioni che richiedono un'elevata integrità referenziale e sicurezza. La scelta tra MongoDB e MySQL dipende dalle esigenze aziendali specifiche e dai casi d’uso.
MongoDB vs. Cassandra
Cassandra, sviluppata da Facebook e gestita dalla Apache Software Foundation, è adatta alla gestione di grandi volumi di dati e offre disponibilità e scalabilità elevate senza uno schema fisso. MongoDB, sviluppato da MongoDB Incorporated, è perfetto per archiviare grandi quantità di dati JSON e permette schemi flessibili.
Dal punto di vista delle prestazioni, Cassandra ha prestazioni superiori nelle operazioni di scrittura grazie al supporto di nodi multi-primari, mentre MongoDB ha prestazioni di lettura superiori e il supporto di indici secondari, soprattutto per gli oggetti nidificati.
Entrambi i database hanno una buona scalabilità, ma presentano architetture diverse: Cassandra utilizza una struttura ad anello in cui ogni nodo è attivo, mentre MongoDB utilizza un sistema di nodi primario/secondario. MongoDB offre un ricco framework di aggregazione e una più ampia varietà di tipi di dati, mentre Cassandra richiede moduli aggiuntivi per l’aggregazione e dispone di tipi di dati più limitati. Le caratteristiche di sicurezza sono simili, ma le licenze sono diverse: MongoDB utilizza un sistema multi-licenza e Cassandra la licenza Apache v2.0. I casi d’uso sono differenti: Cassandra è ideale per i carichi di lavoro con elevato carico di scrittura e dati geograficamente distribuiti, mentre MongoDB è adatto per i carichi di lavoro Big Data, la gestione dei contenuti e l’analisi.
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