O que é o MongoDB?
O MongoDB é um programa de base de dados multiplataforma orientado para documentos, source-available e classificado como uma base de dados NoSQL. Utiliza documentos do tipo JSON com esquemas opcionais e é desenvolvido pela MongoDB Inc.
Em vez de usar tabelas e linhas como as bases de dados relacionais tradicionais, o MongoDB utiliza coleções e documentos. Os documentos consistem em pares chave-valor, que são as unidades básicas de dados no MongoDB, e as coleções contêm conjuntos de documentos.
Assim, o MongoDB foi concebido para o armazenamento de vastos volumes de dados e é adequado para trabalhar com grandes conjuntos de dados distribuídos.
O MongoDB suporta várias linguagens de programação, incluindo C, C++, C#, Go, Java, Python, Ruby e Swift. As funcionalidades incluem consultas ad hoc, indexação, distribuição de carga, agregação, execução JavaScript no lado do servidor, alta disponibilidade através de fail-over e replicação incorporados, bem como escalabilidade horizontal com fragmentação nativa.
Como funciona o MongoDB?
O MongoDB é aquilo a que se chama uma base de dados NoSQL. O NoSQL, sigla de «não só SQL», representa uma abordagem de gestão de bases de dados que vai além do SQL para acomodar uma variedade de modelos de dados, incluindo documentos e formatos de colunas, gráficos e valores-chave.
Ao contrário das bases de dados relacionais tradicionais, que se baseiam em formatos de tabelas estruturadas, as bases de dados NoSQL utilizam métodos alternativos de armazenamento e recuperação de dados. Estas bases de dados ganharam popularidade, em particular no domínio do Big Data. As bases de dados NoSQL servem igualmente um propósito em aplicações web, cloud e móveis de grande volume.
Implementação NoSQL em MongoDB
No MongoDB, os dados são armazenados em documentos, que são semelhantes a objetos JSON. Estes documentos são compostos por pares de campos e valores, e podem incluir outros documentos, matrizes e matrizes de documentos. Essa estrutura corresponde a tipos de dados nativos em muitas linguagens de programação, reduzindo a necessidade de junções dispendiosas e facilitando polimorfismos fluentes.
Os documentos são armazenados em coleções, que são análogas às tabelas existentes nas bases de dados relacionais. Ao contrário das tabelas nas bases de dados relacionais, as coleções no MongoDB não aplicam um esquema, o que significa que os documentos dentro de uma coleção podem ter campos diferentes.
O MongoDB utiliza vários motores de armazenamento que lhe permitem escolher o mais adaptado à sua aplicação. Também usa um diário, um log que ajuda a base de dados a recuperar em caso de paragem forçada.
Eficiência, disponibilidade e escalabilidade
Os índices são utilizados para melhorar a eficiência das operações de leitura, reduzindo a quantidade de dados que as operações de consulta precisam de processar. O query planner do MongoDB escolhe e coloca em cache o plano de consulta mais eficiente, tendo em conta os índices disponíveis.
O MongoDB oferece igualmente uma alta disponibilidade graças à sua função de replicação, designada por «conjunto de réplica», que é um grupo de servidores MongoDB que mantêm o mesmo conjunto de dados, oferecendo redundância e aumentando a disponibilidade dos dados.
A base de dados também suporta a escalabilidade horizontal, permitindo-lhe aumentar a sua base de dados ao adicionar mais máquinas para lidar com uma carga acrescida. Além disso, suporta um design de sistemas distribuídos, possibilitando colocar de forma inteligente dados onde os quiser.
Porquê usar o MongoDB?
O MongoDB adequa-se a uma grande variedade de casos de uso de bases de dados cloud, graças ao seu modelo flexível de dados, ao seu alto débito de leitura e escrita, à sua capacidade de fail-over e à sua compatibilidade com múltiplas consultas em simultâneo, indexação e agregação. Veja alguns dos melhores casos de uso do MongoDB:
Aplicações web modernas
O MongoDB é ideal para criar aplicações web escaláveis e orientadas para dados. O seu modelo de dados orientado para documentos e as suas estratégias de persistência foram concebidos para um alto débito de leitura e escrita, o que o torna adaptado para aplicações que requerem um elevado desempenho e escalabilidade.
Inteligência artificial, Edge, IoT
O modelo de dados flexível e a escalabilidade do MongoDB tornam-no uma boa escolha para a IA, o Edge Computing e as aplicações IoT, que muitas vezes envolvem o processamento de grandes volumes de dados diversos.
Aplicações de Big Data
O MongoDB é também a opção ideal para aplicações de Big Data, graças à sua capacidade de gerir uma grande variedade de formatos de dados, ao suporte para análise em tempo real, à ingestão de dados a alta velocidade, a um desempenho de baixa latência, a um modelo de dados flexível, a uma escalabilidade horizontal fácil e a uma linguagem de consulta potente.
Aplicações de visualização única
Com um esquema flexível e a possibilidade de agregar dados a partir de várias fontes, o MongoDB simplifica a criação de uma vista de dados única a partir de várias fontes.
Análise de dados em tempo real
Os utilizadores do MongoDB podem analisar todos os dados implementados e fornecer informações em tempo real. Assim, as empresas podem reagir mais rapidamente às tendências do mercado, detetar e evitar potenciais problemas, e oferecer experiências mais personalizadas aos seus clientes.
Também há quem argumente que a capacidade do MongoDB em lidar com grandes volumes de dados e realizar análises em tempo real o torna uma boa escolha para casos de uso de personalização, em que é fundamental compreender o comportamento do utilizador e fornecer experiências à medida.
Quais são as vantagens do MongoDB?
A filosofia de armazenamento de dados do MongoDB é simples e imediatamente compreensível para qualquer pessoa, mesmo para quem não tenha experiência em programação. Armazena dados em coleções sem um esquema forçado, algo particularmente adequado a programadores que não sejam especialistas em bases de dados. No entanto, há também várias vantagens técnicas na utilização do MongoDB:
Escalabilidade
O MongoDB foi concebido de raiz para ser uma base de dados distribuída. A solução pode ser escalada dentro e entre vários datacenters distribuídos, oferecendo novos níveis de disponibilidade e escalabilidade, antes inalcançáveis, a bases de dados relacionais como o MySQL.
Desempenho
Enquanto base de dados, o MongoDB conta fortemente com a RAM para o armazenamento, permitindo um desempenho mais rápido durante a execução de consultas. Sempre que possível, o MongoDB recolhe os dados diretamente a partir da RAM em vez do disco rígido, pelo que os pedidos da base de dados são devolvidos mais rapidamente como resultados.
Intuitivo para programadores
Os documentos MongoDB mapeiam naturalmente as linguagens de programação modernas e orientadas para objetos. A utilização do MongoDB remove a complexa camada de Object-Relational Mapping (ORM) que traduz objetos em código para tabelas relacionais.
Alta disponibilidade
Atributos como replicação e gridFS aumentam a disponibilidade dos dados. Também é fácil aceder a documentos através da indexação.
Importa também sublinhar que o MongoDB dispõe de um ecossistema de plataformas amplo e maduro, com uma comunidade mundial de programadores e consultores, o que facilita a obtenção de ajuda. Dispõe igualmente de uma oferta de suporte de nível empresarial.
Diferença entre o MongoDB e o RDBMS
O MongoDB e o RDBMS (Relational Database Management System) são tipos de bases de dados, mas diferem significativamente em termos de estrutura, escalabilidade, tratamento de dados e casos de uso.
Estrutura de dados e linguagem de consulta
O RDBMS utsa um modelo de dados estruturados em que os dados são armazenados em tabelas com linhas e colunas. Cada tabela contém uma chave primária para identificar de forma exclusiva linhas e chaves externas para estabelecer relações entre tabelas. O SQL (Structured Query Language) é utilizado para consultar bases de dados em RDBMS.
Por outro lado, o MongoDB é uma base de dados orientada para documentos que armazena dados no formato BSON (Binary JSON), que é um estilo binário de documentos JSON. Não usa o SQL, mas o MongoDB Query Language (MQL), concebido para ser usado com facilidade pelos programadores. O modelo de dados do MongoDB oferece uma grande flexibilidade, uma vez que uma coleção pode conter documentos com diferentes campos e tipos de dados.
Escalabilidade
O RDBMS é verticalmente escalável, o que significa que o desempenho pode ser melhorado aumentando os recursos do servidor, como a RAM. No entanto, não foi concebido para a escalabilidade horizontal, que implica a distribuição de dados por vários servidores.
O MongoDB, pelo contrário, é escalável tanto vertical como horizontalmente. Permite o armazenamento de grandes volumes de dados e foi concebido para distribuir dados por vários servidores, tornando-o adequado para aplicações de grande escala.
Tratamento de dados e desempenho
O RDBMS adequa-se ao tratamento de dados estruturados que requerem fortes relações e oferece um elevado nível de segurança da informação. Suporta junções complexas e centra-se nas propriedades ACID (atomicidade, consistência, isolamento, durabilidade).
O MongoDB está adaptado ao tratamento de dados não estruturados ou semiestruturados, e é particularmente eficaz para o armazenamento hierárquico de dados. Não suporta junções complexas e baseia-se no teorema CAP (consistência, disponibilidade e tolerância de partições). O MongoDB é geralmente mais rápido do que o RDBMS, graças à sua capacidade de armazenar dados relacionados entre si, o que torna a recuperação de dados mais rápida.
Casos de uso
O RDBMS é geralmente uma boa opção para aplicações com dados estruturados e relações fortes, tais como sistemas financeiros, para os quais as transações e a integridade dos dados são essenciais.
O MongoDB é mais adequado a casos de uso como sistemas de gestão de conteúdos, análises em tempo real e desenvolvimento ágil, em que os esquemas de dados podem evoluir e a escalabilidade é um requisito essencial.
A escolha entre o MongoDB e o RDBMS depende dos requisitos específicos da aplicação, incluindo a natureza dos dados, a necessidade de escalabilidade e o tipo de operações a efetuar nos dados.
Comparação do MongoDB com outras bases de dados
MongoDB vs. MySQL
O MongoDB, uma base de dados NoSQL open-source, é conhecido pela sua flexibilidade no armazenamento de dados não estruturados através de coleções e documentos, e suporta uma variedade de funcionalidades como replicação, consultas ad-hoc, fragmentação e distribuição de carga.
O MySQL, por outro lado, é uma base de dados relacional open-source preferida pelo seu armazenamento de dados estruturados em linhas e colunas, oferecendo funcionalidades como replicação, segurança, esquema de desempenho e backup.
A comparação abrange a facilidade de utilização, a escalabilidade, a segurança e a velocidade, destacando as vantagens do MongoDB em termos de escalabilidade e velocidade devido à sua escalabilidade horizontal e ao tratamento eficaz de dados não estruturados. O MySQL é conhecido pela sua adequação às aplicações que requerem uma elevada integridade e segurança referenciais. A escolha entre o MongoDB e o MySQL depende de necessidades empresariais e casos de uso específicos.
MongoDB vs. Cassandra
O Cassandra, desenvolvido pelo Facebook e mantido pela Apache Software Foundation, distingue-se pelo tratamento de grandes volumes de dados, oferecendo uma alta disponibilidade e escalabilidade sem um esquema fixo. O MongoDB, desenvolvido pela MongoDB Incorporated, é conhecido por armazenar grandes quantidades de dados JSON e permite esquemas flexíveis.
Em termos de desempenho, o Cassandra tem um desempenho superior nas operações de escrita graças ao seu suporte de nós multiprimários, enquanto o MongoDB brilha no desempenho de leitura e no suporte de índices secundários, especialmente no que diz respeito aos objetos aninhados.
Ambas as bases de dados escalam bem, mas diferem na arquitetura, com o Cassandra a usar uma estrutura em anel em que cada nó está ativo, e com o MongoDB a utilizar um sistema de nós primário/secundário. O MongoDB oferece um referencial de agregação avançado e uma maior variedade de tipos de dados, ao passo que o Cassandra requer add-ons para a agregação e dispõe de tipos de dados mais limitados. As funcionalidades de segurança são quase equivalentes em ambos os casos, mas há diferenças em termos de licenciamento, com o MongoDB a usar um sistema multilicenças, e o Cassandra, a Apache License v2.0. Os casos de uso variam: o Cassandra é ideal para cargas de trabalho de escrita pesada e dados geograficamente distribuídos, enquanto o MongoDB é melhor para cargas de trabalho de Big Data, gestão de conteúdos e análises.
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