O MongoDB é um banco de dados NoSQL de código aberto. Como um banco de dados não relacional, ele pode processar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Ele usa um modelo de dados não relacional e orientado a documentos e uma linguagem de consulta não estruturada.
O MongoDB é altamente flexível e permite combinar e armazenar vários tipos de dados. Ele também armazena e lida com quantidades maiores de dados do que os bancos de dados relacionais tradicionais. O MongoDB usa um formato de armazenamento de documentos chamado BSON, que é uma forma binária de JSON (JavaScript Object Notation, notação de objetos JavaScript) que pode acomodar mais tipos de dados.
Como funciona o MongoDB?
O MongoDB armazena objetos de dados em coleções e documentos em vez de tabelas e linhas usadas em bancos de dados relacionais tradicionais. As coleções compreendem conjuntos de documentos, que são equivalentes a tabelas em um banco de dados relacional. Os documentos consistem em pares de valor-chave, que são a unidade básica de dados no MongoDB .
A estrutura de um documento pode ser alterada simplesmente adicionando novos campos ou excluindo os existentes. Os documentos podem definir uma chave primária como um identificador exclusivo, e os valores podem ser uma variedade de tipos de dados, incluindo outros documentos, matrizes e matrizes de documentos.
Como funciona a pesquisa de texto do MongoDB?
Um recurso importante do MongoDB é a pesquisa de texto, que pode consultar campos de string para texto ou palavras específicas. Uma pesquisa de texto pode ser realizada usando um índice de texto ou o operador $text.
Um índice de texto pode ser uma string ou um array de elementos de string. Para realizar uma consulta de pesquisa de texto, a coleção deve conter um índice de texto. Uma coleção só pode ter um índice de texto e um único índice de texto pode ser aplicado a vários campos.
Uma pesquisa também pode ser realizada em uma coleção com um índice de texto usando o operador $text. O operador de $texto tokeniza cada sequência de pesquisa com espaço em branco e trata todas as pontuações, exceto “–” e “\” como delimitadores. Depois que a sequência de pesquisa é tokenizada, o operador executa a operação lógica OU nos tokens.
Três exemplos de consulta MongoDB
O MongoDB usa o MongoDB Query Language (MQL) para recuperar dados do banco de dados. É fácil de usar e funciona de maneira semelhante ao SQL com operações CRUD para criar, ler, atualizar e excluir documentos. Os nomes das funções seguem a sintaxe:
<database>.<collection_name>. <operation>.
A seguir, três exemplos que demonstram isso na prática:
INSERIR: Crie ou insira um novo documento em uma coleção. Se a coleção não existir, uma nova coleção será criada.
db.collection.insertOne() insere um documento em uma coleção.
db.collection.insertMany() insere vários documentos em uma coleção de uma só vez.
Veja como é inserir um documento na coleção de clientes:
db.customer.insertOne (
{
nome: “Jane”,
sobrenome: “Motivo”
Endereço: “232 Petunia Drive, Atlanta, GA, 30311”
}
ENCONTRE: Isso consulta um conjunto de documentos. Os filtros e critérios de consulta podem ser aplicados para encontrar documentos específicos.
db.collection.find()
O código a seguir encontra todos os documentos na coleção de clientes:
db.customer.find()
ATUALIZAÇÃO: Isso modifica documentos existentes em uma coleção.
db.collection.updateOne()
db.collection.updateMany()
db.collection.replaceOne()
Veja como você atualizaria um documento na coleção de clientes:
db.customer.updateOne(
{ firstname: “Janeiro” },
{
$set: { “address”, “5 Lavender Ave, Atlanta, GA, 30311”}
}
)
Três principais vantagens do MongoDB
Flexibilidade
O MongoDB tem uma arquitetura de esquema dinâmico que funciona com armazenamento e dados não estruturados. Como os dados são armazenados em documentos flexíveis semelhantes a JSON, o esquema do banco de dados não precisa ser predefinido e os esquemas podem ser modificados dinamicamente sem causar tempo de inatividade.
Com o formato de dados BSON do MongoDB, os objetos em uma coleção podem ter diferentes conjuntos de campos e quase qualquer tipo de estrutura de dados pode ser modelado e manipulado. Por esse motivo, o modelo de banco de dados flexível do MongoDB é especialmente benéfico à medida que os requisitos de negócios e dados mudam.
Sharding
O MongoDB oferece expansão horizontal por meio de um processo chamado sharding. O sharding divide dados de um grande conjunto de dados e os distribui em vários servidores. Se um servidor não consegue lidar com uma grande carga de dados, ele pode ser automaticamente dividido e distribuído sem interromper o processamento de dados.
Melhor desempenho
O MongoDB armazena dados na RAM para acesso mais rápido aos dados e melhor desempenho ao executar consultas. Ele coleta dados diretamente da RAM em vez do disco rígido, tornando as leituras e gravações de dados mais rápidas. A estrutura de dados não relacional do MongoDB também significa que ele requer menos capacidade de processamento para pesquisar e recuperar dados do que um banco de dados relacional.
Quando você deve usar o MongoDB?
Análise em tempo real
Como um banco de dados NoSQL, o MongoDB é uma boa escolha para integrar e processar Big Data (ou seja, enormes quantidades de dados diversos grandes demais para serem processados por bancos de dados relacionais tradicionais).
Como o MongoDB não tem esquema, vários tipos de dados podem ser armazenados e acessados rapidamente. O suporte integrado do MongoDB para sharding também permite expandir os dados horizontalmente em vários servidores. Além disso, oferece a flexibilidade necessária para combinar centenas de fontes de dados em uma única visualização para análise e integração de dados em tempo real.
Gerenciamento de conteúdo
O modelo de documento não estruturado do MongoDB o torna uma excelente opção para gerenciamento de conteúdo e entrega de sites de comércio eletrônico, publicações online e sistemas de gerenciamento de conteúdo da Web. Seu modelo de dados flexível facilita o armazenamento de vários tipos de conteúdo, incluindo imagens, texto e vídeo, bem como metadados.
Todo o conteúdo relacionado é armazenado em um único documento, facilitando a adição de novos recursos e atributos. O MongoDB também pode ser usado para armazenar conteúdo gerado pelo usuário, como comentários, que podem ser analisados e usados para orientar o desenvolvimento de conteúdo futuro.
Quatro perguntas do MongoDB respondidas
O que é MongoDB vs. MySQL?
O MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) mantido pela Oracle. Ele usa uma linguagem de consulta estruturada (SQL, Structured query language), que representa dados em tabelas e linhas predefinidas. O MySQL exige que o operador JUNTE-SE para recuperar dados de tabelas relacionadas. O MySQL não permite replicação ou sharding eficazes.
O MongoDB é um banco de dados multiplataforma de código aberto mantido pela MongoDB , Inc. É um banco de dados baseado em documentos que visa lidar com as demandas de dados de aplicativos de software modernos. O MongoDB usa JavaScript como linguagem de consulta e representa dados como documentos JSON. Não requer um esquema predefinido, o que significa que os documentos na mesma coleção podem ter estruturas diferentes.
O MongoDB é mais rápido do que o MySQL?
O MySQL usa operações JOIN para acessar e consultar dados relacionados em várias tabelas. Embora isso minimize a duplicação de dados, resulta em milhões de leituras e gravações que podem afetar o desempenho.
O modelo de documentos do MongoDB armazena dados relacionados juntos, permitindo recuperar documentos mais rapidamente do que o MySQL. Usando replicação escrava e mestre, o MongoDB pode processar grandes quantidades de dados não estruturados muito mais rapidamente do que o MySQL.
Quando você deve usar o MongoDB em vez do MySQL?
Se você escolher MongoDB ou MySQL dependerá de seus casos de uso específicos e necessidades de negócios, mas o MongoDB oferece algumas vantagens em relação ao MySQL . Entre elas:
- Design orientado a documentos: como o MongoDB é um banco de dados NoSQL, ele armazena dados como documentos em vez de em um formato relacional. Isso a torna mais flexível e adaptável a cenários de negócios reais. Por outro lado, o esquema de dados relacionais do MySQL é predefinido, tornando-o rígido e inflexível.
- Balanceamento de carga: o MongoDB é compatível com balanceamento de carga por meio de sharding, o que permite que os dados sejam dimensionados horizontalmente. O sharding pode dividir dados entre várias instâncias do MongoDB e vários servidores para equilibrar a carga no caso de uma falha de hardware ou para melhorar o desempenho.
- Consultas ad hoc: o MongoDB é compatível com consultas ad hoc com pesquisas por campo, consultas de intervalo e expressões regulares. As consultas podem retornar campos específicos em um documento.
Qual banco de dados é o melhor: MySQL ou MongoDB?
O MongoDB e o MySQL são sistemas de gerenciamento de banco de dados inerentemente diferentes, mas ambos se destacam em cenários específicos.
O MongoDB permite que as organizações criem aplicativos com mais rapidez e é adequado para lidar com vários tipos e grandes quantidades de dados. Use o MongoDB quando precisar de alta disponibilidade de dados, flexibilidade de esquema, capacidade de expansão horizontal rápida ou capacidade de dar suporte a necessidades de Big Data e análise.
O MySQL é uma escolha melhor se o seu esquema de dados for estável e você não precisar armazenar dados não estruturados. Use o MySQL se precisar de uma alta taxa de transação, da segurança que vem com integridade referencial ou se tiver uma estrutura de dados que provavelmente não mudará.
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Com failover automático e expansão horizontal, o MongoDB é um banco de dados de código aberto desenvolvido para aplicativos modernos. Seu modelo de dados de documentos é compatível com JSON e mapeia naturalmente para linguagens orientadas a objetos, simplificando o desenvolvimento. Sua linguagem de consulta é fácil para os desenvolvedores aprenderem e usarem.
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