O que é MongoDB? Entenda o banco de dados NoSQL mais usado do mercado

Bora decolar nesse conceito!

Afinal, o que é MongoDB?

• Tipos de dados adicionais: o BSON suporta tipos de dados que não existem no JSON padrão, como datas (Date), dados binários (BinData para guardar imagens ou arquivos, por exemplo) e o ObjectId, um tipo especial para gerar identificadores únicos para cada documento. Isso é fundamental para aplicações do mundo real.

• Eficiência de travessia: por ser um formato binário, o BSON armazena informações sobre o tipo e o tamanho de cada elemento. Isso permite que o banco de dados leia e pule campos de um documento sem precisar analisar (fazer o parse) do documento inteiro. O resultado? Consultas muito mais rápidas e eficientes.

{
  "_id": "641ce65852a7cfd2f4a7b298",
  "nome": "Diego Fernandes",
  "email": "diego@rocketseat.team",
  "github": "diego3g"
}

{
  "_id": "623ce67852a7cdd2f4b7b299",
  "nome": "Mayk Brito",
  "email": "mayk@rocketseat.team",
  "github": "maykbrito",
  "twitter": "@maykbrito"
}

Onde o MongoDB brilha?

• Redes sociais e blogs: perfis de usuário são o exemplo perfeito. Um usuário pode ter informações básicas, enquanto outro pode adicionar links para várias redes sociais, uma biografia longa, histórico de trabalho, etc. Os feeds de notícias, com seus diferentes tipos de posts (texto, imagem, vídeo, link), e os sistemas de comentários também se beneficiam enormemente da estrutura de documentos aninhados e flexíveis.

• E-commerce: pense em um catálogo de produtos. Um smartphone tem campos como processador, memoria_ram e tamanho_tela. Já uma camiseta tem cor, tamanho e material. Tentar modelar isso em SQL pode ser um pesadelo de tabelas de atributos ou colunas NULL. Com o MongoDB, cada produto é um documento com os campos que fazem sentido para ele. Simples assim.

• Internet das coisas (IoT): imagine milhões de sensores (de temperatura, localização, movimento) enviando dados a cada segundo. Cada tipo de sensor pode enviar um pacote de dados com um formato ligeiramente diferente. O MongoDB é excelente para ingerir esse volume massivo de dados em tempo real, graças à sua alta performance de escrita e à sua capacidade de lidar com essa variedade de informações sem engasgar.

• Plataformas de conteúdo (CMS): sistemas de gerenciamento de conteúdo que precisam lidar com artigos, vídeos, podcasts, galerias de imagens e outros tipos de mídia. Cada tipo de conteúdo tem seus próprios metadados. A flexibilidade do MongoDB permite armazenar tudo isso de forma organizada e eficiente.

Por que tantos devs escolhem o MongoDB?

Desenvolvimento a jato:

Escalabilidade sem dor:

1. Escalabilidade vertical: comprar um servidor maior e mais potente (como trocar seu carro por um caminhão gigante). Isso funciona, mas é caro e tem um limite físico.

2. Escalabilidade horizontal: distribuir a carga entre vários servidores mais baratos (como usar vários carros menores em vez de um caminhão).

• Shard: cada servidor (ou conjunto de servidores) que armazena um pedaço dos dados. É um dos "carros menores" da nossa analogia.

• Mongos (query router): um roteador inteligente que fica na frente dos shards. Quando sua aplicação faz uma consulta, ela fala com o mongos, que sabe exatamente em qual shard os dados estão e direciona a requisição. É o "gerente de logística".

• Config servers: o cérebro da operação. Armazenam os metadados que mapeiam quais dados estão em quais shards. É o "mapa central" da sua frota.

Consultas poderosas e intuitivas:

Vantagens e desvantagens

O lado bom da história:

• Alta performance para leitura/escrita: graças à sua arquitetura de indexação e ao uso do formato BSON, o MongoDB é extremamente rápido para operações comuns de busca e inserção de dados.

• Alta disponibilidade com Replica Sets: para garantir que sua aplicação nunca saia do ar, o MongoDB utiliza Replica Sets. Basicamente, em vez de ter um único servidor de banco de dados, você tem um grupo (geralmente de três ou mais) que mantém cópias idênticas dos dados. Um deles é o nó primário, que recebe todas as operações de escrita. Os outros são secundários, que replicam os dados do primário. Se o primário falhar por qualquer motivo, um dos secundários é automaticamente eleito para se tornar o novo primário em questão de segundos. Esse processo de failover automático garante a redundância e a alta disponibilidade da sua aplicação.

• Flexibilidade do esquema: como já vimos, essa é a marca registrada do MongoDB, permitindo um desenvolvimento ágil e a evolução constante da aplicação.

• Ecossistema forte e MongoDB Atlas: o MongoDB é muito mais do que apenas o banco de dados. Existe um ecossistema gigante de ferramentas e serviços ao redor dele. O destaque principal é o MongoDB Atlas, a plataforma de banco de dados como serviço (DBaaS) oficial. O Atlas automatiza tarefas complexas como provisionamento, backups, scaling, atualizações de segurança e monitoramento, tirando uma carga operacional enorme das costas dos desenvolvedores e permitindo que eles foquem em construir o produto.

Pontos de atenção:

• Menor familiaridade para quem vem do mundo SQL: a modelagem de dados em um banco de documentos exige uma mudança de mentalidade. O que seria uma boa prática em SQL (normalização) muitas vezes é um anti-padrão em MongoDB, e vice-versa. Essa curva de aprendizado é real.

• Transações complexas podem ser mais desafiadoras: sim, o MongoDB suporta transações ACID multi-documento desde a versão 4.0. Isso significa que você pode garantir que um conjunto de operações de escrita em diferentes documentos seja executado de forma atômica (ou tudo ou nada). No entanto, existem limitações importantes em comparação com os bancos SQL. Por padrão, as transações têm um tempo de vida curto (cerca de 60 segundos) e, se duas transações tentarem modificar o mesmo documento ao mesmo tempo, uma delas será abortada, exigindo que a aplicação a trate e tente novamente. Elas são ótimas para operações curtas, mas podem ser complexas de gerenciar em processos de negócio muito longos.

• Ausência de JOINs nativos: no mundo relacional, os JOINs são usados para combinar dados de diferentes tabelas. No MongoDB, a filosofia é diferente. A preferência é pela desnormalização, ou seja, agrupar dados relacionados dentro de um único documento (usando documentos aninhados ou arrays). Isso torna as leituras muito mais rápidas, pois todos os dados necessários já estão juntos. Quando a junção é inevitável, o MongoDB oferece o operador $lookup. Ele funciona de forma semelhante a um LEFT JOIN, permitindo "puxar" dados de outra coleção e inseri-los como um novo array no seu documento principal. É uma ferramenta poderosa, mas seu uso excessivo pode ser um sinal de que a modelagem dos seus dados poderia ser melhor.

• Maior consumo de armazenamento: a desnormalização, que é uma prática comum e incentivada no MongoDB para otimizar a performance de leitura, significa que você pode ter a mesma informação repetida em vários documentos. Isso pode levar a um consumo de espaço em disco maior em comparação com um modelo SQL totalmente normalizado.

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FAQ MongoDB

Conclusão