Co to jest MongoDB?
MongoDB to open-source'owa, dokumentowa baza danych typu NoSQL dostępna na różne platformy. Wykorzystuje format JSON z opcjonalnymi schematami i jest rozwijana przez MongoDB Inc.
Nie opiera się na tabelach i wierszach, jak tradycyjne relacyjne bazy danych, lecz na kolekcjach i dokumentach. Dokumenty składają się z podstawowych jednostek danych w MongoDB, czyli par klucz-wartość, i tworzą kolekcje.
MongoDB służy do przechowywania danych o znacznej objętości i doskonale sprawdza się w pracy z dużymi zbiorami rozproszonych danych.
Obsługuje różne języki programowania, w tym C, C++, C#, Go, Java, Python, Ruby i Swift. Posiada liczne funkcje, takie jak zapytania ad hoc, indeksowanie, równoważenie obciążenia, agregacja, wykonywanie skryptów JavaScript po stronie serwera, wysoka dostępność dzięki wbudowanej replikacji i przełączaniu awaryjnemu oraz skalowanie poziome z natywnym shardingiem.
Jak działa MongoDB?
MongoDB jest bazą danych NoSQL. NoSQL (skrót od „not only SQL) to podejście do zarządzania bazami danych, które wykracza poza SQL i uwzględnia różnorodne modele danych, w tym dokumenty, a także formaty kolumnowe, graficzne oraz klucz-wartość.
W przeciwieństwie do tradycyjnych relacyjnych baz danych, które opierają się na ustrukturyzowanych formatach tabel, bazy danych NoSQL wykorzystują alternatywne metody przechowywania i pobierania danych. Ten typ baz danych zyskał popularność, szczególnie w dziedzinie big data. Bazy danych NoSQL mogą być również wykorzystywane do obsługi aplikacji internetowych, cloud oraz mobilnych o dużej objętości.
Implementacja NoSQL w MongoDB
W MongoDB dane są przechowywane w dokumentach, które przypominają obiekty JSON. Dokumenty te składają się z par pól i wartości i mogą zawierać inne dokumenty, tablice oraz tablice dokumentów. Struktura ta odpowiada natywnym typom danych w wielu językach programowania, ogranicza potrzebę stosowania drogich połączeń („joins”) i wspiera płynny polimorfizm.
Dokumenty są przechowywane w kolekcjach, które działają analogicznie do tabel w relacyjnych bazach danych. W przeciwieństwie do tabel w relacyjnych bazach danych, kolekcje w MongoDB nie wymuszają schematu, co oznacza, że dokumenty w ramach kolekcji mogą mieć różne pola.
MongoDB korzysta z rozmaitych silników pamięci masowej, dzięki czemu wybierzesz ten, który najlepiej pasuje do Twojej aplikacji. Używa również dziennika, który ułatwia przywrócenie bazy danych w przypadku wyłączenia serwera.
Wydajność, dostępność, skalowalność
Indeksy są wykorzystywane w celu zwiększenia wydajności operacji odczytu poprzez zmniejszenie ilości danych, które muszą zostać przetworzone przez operacje zapytań. „Query planner” MongoDB wybiera i buforuje najbardziej wydajny plan zapytań na podstawie dostępnych indeksów.
MongoDB zapewnia również wysoką dostępność dzięki funkcji replikacji, zwanej zestawem replik, która jest grupą serwerów MongoDB utrzymujących ten sam zestaw danych, zwiększających ich dostępność i zapewniających redundancję.
Baza danych może być również skalowana poziomo, co pozwala na rozbudowę bazy poprzez dodanie większej liczby maszyn w celu obsługi zwiększonego obciążenia. Wspiera ponadto projektowanie systemów rozproszonych i umożliwia inteligentne umieszczanie danych tam, gdzie są potrzebne.
Dlaczego warto używać MongoDB?
MongoDB sprawdza się doskonale w wielu zastosowaniach baz danych w chmurze dzięki elastycznemu modelowi danych, wysokiej przepustowości odczytu i zapisu, możliwości automatycznego przełączania awaryjnego oraz obsłudze wielu równoczesnych zapytań, indeksacji i agregacji. Oto kilka przykładów zastosowania MongoDB:
Nowoczesne aplikacje internetowe
MongoDB idealnie nadaje się do tworzenia skalowalnych aplikacji internetowych opartych na danych. Model danych oparty o dokumenty oraz strategie trwałości pozwalają zapewnić wysoką wydajność odczytu i zapisu. Dlatego MongoDB jest idealnym uzupełnieniem dla aplikacji wymagających wysokiej wydajności i skalowalności.
Sztuczna inteligencja, edge, IoT
MongoDB, ze względu na elastyczny model danych i skalowalność, to dobry wybór dla aplikacji AI, edge computing oraz IoT, które często wymagają przetwarzania dużych ilości różnorodnych danych.
Aplikacje big data
MongoDB jest również preferowanym rozwiązaniem w przypadku aplikacji big data ze względu na wsparcie szerokiej gamy formatów danych, obsługę analiz w czasie rzeczywistym, szybkie pozyskiwanie danych, niskie opóźnienia, elastyczny model danych, łatwe skalowanie w poziomie i wydajny język zapytań.
Aplikacje z jednym widokiem
Dzięki elastycznemu schematowi i możliwości agregowania danych z różnych źródeł, MongoDB ułatwia tworzenie jednego widoku.
Analityka danych w czasie rzeczywistym
Użytkownicy MongoDB mogą analizować wszystkie dostępne dane i dostarczać spostrzeżenia w czasie rzeczywistym. Dzięki temu firmy szybciej reagują na trendy rynkowe, wykrywają i zapobiegają potencjalnym problemom oraz zapewniają bardziej spersonalizowane doświadczenia klientów.
MongoDB, przetwarzające duże ilości danych i umożliwiające analizę w czasie rzeczywistym, jest dobrym rozwiązaniem, jeśli chcesz dobrze zrozumieć zachowania użytkowników i zapewnić spersonalizowane doświadczenia.
Jakie są zalety MongoDB?
Strategia przechowywania danych MongoDB jest prosta i zrozumiała dla każdego, nawet dla osób bez doświadczenia w programowaniu. Dane przechowywane są w kolekcjach bez narzuconego schematu, dzięki czemu jest to idealne rozwiązanie dla deweloperów, którzy nie specjalizują się obsłudze baz danych. Korzystanie z MongoDB ma również wiele zalet z punktu widzenia technicznego:
Skalowalność
MongoDB zostało zaprojektowane od podstaw jako rozproszona baza danych. Rozwiązanie to może być skalowane zarówno w obrębie wielu rozproszonych centrów danych, jak i pomiędzy nimi, co zapewnia wyższy poziom dostępności i skalowalności, nieosiągalny w przypadku relacyjnych baz danych, takich jak MySQL.
Wydajność
MongoDB korzysta z pamięci RAM, co pozwala na szybsze wykonywanie zapytań. W miarę możliwości zbiera dane bezpośrednio z pamięci RAM, a nie z dysku twardego, dzięki czemu zapytania do bazy danych wracają szybciej.
Rozwiązanie przyjazne dla deweloperów
Dokumenty MongoDB są w naturalny sposób przekładane na nowoczesne, obiektowe języki programowania. Korzystanie z MongoDB pozwala usunąć złożoną warstwę mapowania obiektowo-relacyjnego (ORM), która przekłada obiekty w kodzie na tabele relacyjne.
Wysoka dostępność
Atrybuty, takie jak replikacja i gridFS zwiększają dostępność danych. Dostęp do dokumentów ułatwia też indeksowanie.
Warto również pamiętać, że MongoDB dysponuje dużym i dojrzałym ekosystemem platform z globalną społecznością deweloperów i konsultantów, dzięki czemu łatwo jest uzyskać pomoc. OVHcloud oferuje ponadto wsparcie techniczne klasy Enterprise.
Różnica między MongoDB a RDBMS
Zarówno MongoDB, jak i RDBMS (Relational Database Management System) to typy baz danych. Różnią się one jednak znacznie pod względem struktury, skalowalności, obsługi danych i zastosowań.
Struktura danych i język zapytań
RDBMS wykorzystuje ustrukturyzowany model danych, w którym dane są przechowywane w tabelach zawierających wiersze i kolumny. Każda tabela dysponuje kluczem podstawowym, który jednoznacznie identyfikuje wiersze, oraz kluczami obcymi służącymi do ustanawiania relacji między tabelami. SQL (Structured Query Language) umożliwia wykonywanie zapytań do baz danych w RDBMS.
Z drugiej strony, MongoDB jest dokumentową bazą przechowującą dane w formacie BSON (Binary JSON), który jest stylem binarnym dokumentów JSON. Nie używa ona języka SQL, lecz MongoDB Query Language (MQL), który jest bardzo prosty w użyciu dla deweloperów. Model danych MongoDB pozwala na dużą elastyczność, ponieważ kolekcja może zawierać dokumenty z różnymi polami i typami danych.
Skalowalność
RDBMS jest skalowalny pionowo, dzięki czemu wydajność można poprawić poprzez zwiększenie zasobów serwera, takich jak pamięć RAM. Nie jest on jednak zaprojektowany pod kątem skalowalności poziomej, która wymaga rozdzielenia danych na kilka serwerów.
Natomiast MongoDB jest skalowalne zarówno w pionie, jak i w poziomie. Może obsługiwać przestrzeń dyskową o dużej objętości i jest przeznaczone do dystrybucji danych na wielu serwerach. Dzięki temu sprawdza się bardzo dobrze w przypadku aplikacji wdrażanych na dużą skalę.
Obsługa danych i wydajność
RDBMS przeznaczony jest do obsługi ustrukturyzowanych danych połączonych silnymi relacjami i zapewnia wysoki poziom bezpieczeństwa informacji. Obsługuje złożone połączenia (joins) i koncentruje się na właściwościach ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability).
MongoDB jest przeznaczone do przetwarzania danych nieustrukturyzowanych lub częściowo ustrukturyzowanych i jest szczególnie skuteczne w przypadku hierarchicznego przechowywania danych. Nie obsługuje złożonych połączeń (joins) i skupia się na twierdzeniu CAP (Consistency, Availability i Partition tolerance). MongoDB jest generalnie szybsze niż RDBMS ze względu na możliwość wspólnego przechowywania powiązanych danych, co często przyspiesza ich odzyskiwanie.
Przykłady zastosowań
RDBMS jest zazwyczaj dobrym wyborem dla aplikacji, w których dane są ustrukturyzowane i powiązane silnymi relacjami. Przykładem są systemy finansowe, gdzie integralność danych i transakcje mają krytyczne znaczenie.
MongoDB lepiej sprawdza się w zastosowaniach, takich jak systemy zarządzania treścią, analityka w czasie rzeczywistym i zwinne programowanie, gdzie schematy danych mogą ewoluować, a kluczowym wymaganiem jest skalowalność.
Wybór między MongoDB a RDBMS zależy od konkretnych wymagań aplikacji, w tym typu danych, potrzeby skalowania i rodzaju operacji wykonywanych na danych.
Porównanie MongoDB z innymi bazami danych
MongoDB vs MySQL
MongoDB, open source'owa baza danych NoSQL, znana jest z elastyczności przechowywania nieustrukturyzowanych danych przy użyciu kolekcji i dokumentów. Obsługuje różnorodne funkcje, takie jak replikacja, zapytania ad hoc, sharding i równoważenie obciążenia.
MySQL jest natomiast relacyjną bazą danych open source, preferowaną ze względu na przechowywanie ustrukturyzowanych danych w wierszach i kolumnach, która zapewnia funkcje, takie jak replikacja, bezpieczeństwo, schemat wydajności i kopie zapasowe.
MongoDB wyróżnia się w szczególności skalowalnością i szybkością dzięki skalowaniu poziomemu i wydajnemu zarządzaniu nieustrukturyzowanymi danymi. MySQL jest szczególnie przydatny w przypadku aplikacji wymagających wysokiej integralności referencyjnej i bezpieczeństwa. Wybór między MongoDB a MySQL zależy od konkretnych potrzeb biznesowych i zastosowań.
MongoDB vs Cassandra
Cassandra, rozwinięta przez Facebooka i utrzymywana przez Apache Software Foundation, doskonale radzi sobie z przetwarzaniem dużych ilości danych i zapewnia wysoką dostępność oraz skalowalność bez stałego schematu. MongoDB, opracowane przez MongoDB Incorporated, służy do przechowywania dużych ilości danych JSON i umożliwia stosowanie elastycznych schematów.
Jeśli chodzi o wydajność, Cassandra zapewnia lepsze wyniki w zakresie operacji zapisu dzięki podstawowej obsłudze wielu węzłów, natomiast MongoDB wyróżnia się wydajnością odczytu i obsługą indeksów wtórnych, szczególnie w przypadku obiektów zagnieżdżonych.
Obie bazy danych dobrze się skalują, ale różnią się architekturą – Cassandra wykorzystuje strukturę pierścieniową, w której każdy węzeł jest aktywny, a MongoDB korzysta z systemu węzłów podstawowych/wtórnych. MongoDB zapewnia bogatą platformę agregacji i szerszą gamę typów danych, podczas gdy Cassandra wymaga dodatków do agregacji i ma bardziej ograniczone typy danych. Funkcje bezpieczeństwa są porównywalne w obu przypadkach, istnieją natomiast różnice w zakresie licencji - MongoDB opiera się na systemie wielu licencji, a Cassandra na licencji Apache v2.0. Oba systemy różnią się również zastosowaniami: Cassandra jest idealna do obsługi dużych obciążeń i danych rozproszonych geograficznie, natomiast MongoDB jest lepsze do obsługi obciążeń big data, zarządzania treścią i analityki.
MongoDB zarządzane w zaufanej chmurze
Skróć time to market i pozwól deweloperom skupić się na innowacjach. My zajmiemy się czasochłonnymi zadaniami związanymi z administrowaniem infrastrukturą, w tym instalacją, utrzymaniem, tworzeniem kopii zapasowych, bezpieczeństwem oraz monitoringiem baz danych MongoDB.
Managed Databases for MySQL
Za pomocą kilku kliknięć uruchom najbardziej popularny open source'owy silnik relacyjnych baz danych. OVHcloud oferuje w pełni zarządzaną usługę dla bazy danych MySQL. Zyskujesz dzięki temu większą kontrolę nad danymi wykorzystywanymi do projektów i aplikacji e-commerce. Zarządzamy Twoją usługą: od konfiguracji, poprzez konserwację i tworzenie kopii zapasowych, aż po zapewnienie wysokiej dostępności i aktualizacje. Dzięki temu możesz spokojnie skoncentrować się na programowaniu i rozwoju funkcji aplikacji.
Managed Databases for Cassandra
Przyspiesz rozwój Twojej działalności, wdrażając za pomocą kilku kliknięć zarządzany klaster Cassandra. Ten wydajny, open-source'owy silnik bazy danych NoSQL jest idealny do przetwarzania zadań wymagających większej ilości zasobów i najwyższego poziomu dostępności. My zajmiemy się zarządzaniem usługą – w tym konfiguracją, utrzymaniem, tworzeniem kopii zapasowych, zapewnieniem wysokiej dostępności i aktualizacjami – a Ty skoncentruj się na rozwijaniu funkcji aplikacji.