Descubra como o MongoDB, um banco de dados não-relacional orientado a documentos, traz flexibilidade e escalabilidade para aplicações modernas. Conheça suas principais características e diferenças em relação aos bancos de dados relacionais, bem como os casos de uso mais apropriados para cada tecnologia.

Sumário

O que é o MongoDB?

O MongoDB é um banco de dados não-relacional, também conhecido como banco de dados NoSQL (Not Only SQL). Ao contrário dos bancos de dados relacionais tradicionais como MySQL, PostgreSQL, etc, que utilizam linguagem SQL (Structured Query Language), o MongoDB utiliza uma abordagem diferente para armazenamento e consulta de dados.

  • MongoDB é um banco de dados não-relacional, conhecido como NoSQL
  • Diferencia-se de bancos relacionais tradicionais, como MySQL e PostgreSQL, por utilizar uma abordagem diferente para armazenamento e consulta de dados

Armazenamento e Estrutura de Dados

O MongoDB armazena dados no formato de documentos, no formato JSON (javascript Object Notation). Cada documento contém pares de chave-valor para representar os dados. Cada documento possui um campo _id que identifica unicamente aquele documento. Os demais campos podem variar de documento para documento dentro de uma coleção.

  • MongoDB armazena dados no formato de documentos, no formato JSON
  • Cada documento possui um campo _id que identifica unicamente aquele documento
  • Os demais campos podem variar de documento para documento dentro de uma coleção

Diferenças Chave entre MongoDB e Bancos Relacionais

As principais diferenças entre o MongoDB e bancos de dados relacionais como MySQL são: Armazenamento, Esquema, Escalabilidade, Consultas, Índices e Agregação.

  • Armazenamento: MongoDB armazena dados no formato de documentos BSON, enquanto bancos relacionais armazenam em tabelas com linhas e colunas
  • Esquema: MongoDB é schemaless, ou seja, os documentos de uma coleção podem ter estruturas diferentes. Bancos SQL requerem que linhas em uma tabela tenham a mesma estrutura
  • Escalabilidade: MongoDB foi feito para escalar horizontalmente com mais facilidade, distribuindo dados em servidores com o sharding. Bancos SQL escalam verticalmente com mais dificuldade
  • Consultas: MongoDB suporta consultas ricas nos documentos através de filtros e expressões regulares. Já SQL requer JOINs entre tabelas para juntar dados relacionados
  • Índices: MongoDB suporta índices em qualquer campo nos documentos, permitindo consultas rápidas sem afetar performance de escrita. Índices em SQL só podem existir em colunas de tabelas
  • Agregação: Operações de agregação como contagem, soma, média são mais simples no SQL devido seu modelo relacional. O MongoDB requer pipelines de agregação mais complexos

Quando utilizar MongoDB ou Banco Relacional?

A escolha entre MongoDB e bancos relacionais depende muito da aplicação e requisitos do projeto.

  • A escolha entre MongoDB e bancos relacionais depende muito da aplicação e requisitos do projeto

Comparação entre Bancos de Dados NoSQL e Relacionais

Ao considerar a escolha entre bancos de dados NoSQL e relacionais, é essencial compreender as diferenças entre eles e os casos de uso apropriados para cada tipo. Os bancos de dados NoSQL, como o MongoDB, são ideais para aplicações que demandam alta escalabilidade e desempenho, lidam com dados não estruturados e passam por mudanças frequentes no modelo de dados. Por outro lado, os bancos relacionais são mais adequados para aplicações transacionais críticas, análises complexas com SQL e modelos rígidos de dados bem definidos.

  • Bancos de dados NoSQL são ideais para aplicações que exigem alta escalabilidade e desempenho
  • Bancos de dados NoSQL são apropriados para lidar com dados não estruturados
  • Bancos de dados NoSQL são adequados para aplicações que passam por mudanças frequentes no modelo de dados
  • Bancos de dados relacionais são mais apropriados para aplicações transacionais críticas
  • Bancos de dados relacionais são mais adequados para análises complexas com SQL
  • Bancos de dados relacionais são mais adequados para modelos rígidos de dados bem definidos

Casos de Uso Comuns do MongoDB

O MongoDB é amplamente utilizado em uma variedade de casos de uso, atendendo às necessidades de diversas aplicações modernas. Alguns dos casos de uso comuns do MongoDB incluem aplicações web modernas e mobile, armazenamento de logs e dados de sensores (IoT), análise de Big Data, armazenamento de conteúdo multimídia, e-commerce e sistemas de gerenciamento de conteúdo.

  • O MongoDB é utilizado em aplicações web modernas e mobile, como Facebook e eBay
  • O MongoDB é utilizado para armazenamento de logs e dados de sensores (IoT)
  • O MongoDB é utilizado em análise de Big Data
  • O MongoDB é utilizado para armazenamento de conteúdo multimídia
  • O MongoDB é utilizado em sistemas de e-commerce e gerenciamento de conteúdo

Uso Comum de Bancos Relacionais

Apesar do crescimento dos bancos de dados NoSQL, os bancos relacionais ainda desempenham um papel crucial em diversos cenários. Eles são amplamente utilizados em sistemas transacionais críticos, business intelligence tradicional, relatórios padronizados e burocráticos, e em situações onde joins complexos são necessários.

  • Bancos relacionais são amplamente utilizados em sistemas transacionais críticos, como financeiros e governamentais
  • Bancos relacionais são utilizados em business intelligence tradicional
  • Bancos relacionais são utilizados em relatórios padronizados e burocráticos
  • Bancos relacionais são utilizados em situações onde joins complexos são necessários

Instalação do MongoDB

Para instalar o MongoDB em seu computador, siga alguns passos simples. Primeiramente, faça o download do instalador no site oficial do MongoDB. Em seguida, execute o instalador, seguindo o assistente de instalação. É importante criar pastas específicas para dados e logs do MongoDB em seu computador, podendo ser feito manualmente ou pelo próprio instalador. Por fim, configure a variável de ambiente para acessar a linha de comando do MongoDB de qualquer localidade.

  • Faça o download do instalador no site oficial do MongoDB
  • Siga o assistente de instalação para concluir a instalação do MongoDB
  • Crie pastas específicas para dados e logs do MongoDB em seu computador
  • Configure a variável de ambiente para acessar a linha de comando do MongoDB de qualquer localidade

Primeiros Passos e Comandos Básicos do MongoDB

Após a instalação, é importante conhecer os primeiros passos e comandos básicos do MongoDB. Para iniciar o servidor MongoDB, execute o comando ‘mongod’ na linha de comando. Em seguida, abra outro terminal e execute o cliente interativo MongoDB com o comando ‘mongo’. A partir daí, é possível utilizar comandos como ‘show dbs’ para exibir os bancos de dados existentes, ‘use meu_db’ para selecionar um banco de dados para uso, ‘show collections’ para exibir as coleções do banco selecionado, entre outros comandos úteis.

  • Execute ‘mongod’ na linha de comando para iniciar o servidor MongoDB
  • Execute ‘mongo’ em outro terminal para abrir o cliente interativo MongoDB
  • Utilize comandos como ‘show dbs’, ‘use meu_db’ e ‘show collections’ para interagir com o MongoDB

Modelo de Dados no MongoDB

Diferentemente de bancos SQL, o MongoDB não possui tabelas, chaves estrangeiras, joins complexos etc. Ao invés disso, tudo gira em torno de documentos que são armazenados em coleções, dentro de um banco de dados. Um documento MongoDB tem a seguinte estrutura: Formato JSON (chave-valor), Deve ter um campo _id único para identificar o documento, Pode conter aninhamentos e diferentes tipos de dados, Não segue um schema fixo (pode variar de documento para documento).

  • MongoDB não possui tabelas, chaves estrangeiras ou joins complexos, operando em torno de documentos armazenados em coleções.
  • Documentos MongoDB seguem um formato JSON (chave-valor) e podem conter aninhamentos e diferentes tipos de dados.
  • Cada documento deve ter um campo _id único para identificação, e não segue um schema fixo, permitindo variação de documento para documento.

Coleções no MongoDB

Uma coleção é equivalente a uma “tabela” em bancos SQL: Contém um grupo de documentos, Não requer uma estrutura fixa para os documentos, É armazenada no disco em formato BSON (binário do JSON).

  • Coleções no MongoDB são equivalentes a “tabelas” em bancos SQL, contendo grupos de documentos.
  • As coleções não requerem uma estrutura fixa para os documentos, proporcionando flexibilidade.
  • Os dados das coleções são armazenados no disco em formato BSON (binário do JSON).

Banco de Dados no MongoDB

Um banco de dados MongoDB agrupa um conjunto de coleções relacionadas e é ideal para separar dados de aplicações ou contextos diferentes.

  • Bancos de dados no MongoDB agrupam coleções relacionadas, proporcionando organização e separação de dados.
  • É ideal para separar dados de aplicações ou contextos diferentes, oferecendo flexibilidade e escalabilidade.

Boas práticas no modelo de dados

Evite joins complexos denormalizando dados, Armazene listas de itens dentro do documento ao invés de coleções separadas, Prefira documentos menores (máx. 16MB), ao invés de documentos gigantes, Utilize DBRefs para relacionamentos entre coleções.

  • Evitar joins complexos e denormalizar dados pode melhorar o desempenho.
  • Armazenar listas de itens dentro do documento ao invés de coleções separadas pode simplificar a estrutura.
  • Preferir documentos menores ajuda a manter a eficiência do banco de dados.
  • O uso de DBRefs para relacionamentos entre coleções pode facilitar a integração de dados.

Consultas e Indexação

A linguagem de consultas do MongoDB é bastante rica para pesquisar e filtrar documentos de uma coleção. Além disso, é possível melhorar o desempenho de consultas frequentes criando índices em campos utilizando o comando createIndex().

  • A linguagem de consultas do MongoDB oferece rica funcionalidade para pesquisa e filtragem de documentos.
  • A criação de índices em campos pode significativamente melhorar o desempenho das consultas frequentes.

Agregações no MongoDB

Operações de agregação como contagem, soma, média são feitas no MongoDB através do framework de agregação, utilizando pipelines.

  • O MongoDB oferece operações de agregação, como contagem, soma e média, através de pipelines.
  • O uso de pipelines facilita a realização de análises complexas e operações agregadas.

Conclusão

MongoDB é um banco de dados não-relacional, orientado a documentos, schemaless, trazendo mais flexibilidade e escalabilidade para aplicações modernas. Além disso, índices e consultas ricas garantem bom desempenho das queries, e o uso de agregações e pipelines ao invés de SQL permite análises complexas.

  • MongoDB é um banco de dados não-relacional e schemaless, oferecendo flexibilidade e escalabilidade para aplicações modernas.
  • Índices e consultas ricas garantem bom desempenho das queries.
  • O uso de agregações e pipelines facilita a realização de análises complexas.

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