MongoDB (produit d'origine et autres bases de données compatibles) est devenu un choix populaire auprès des développeurs, car il offre une grande flexibilité dans un package convivial.

• Schéma flexible pour le développement agile : avec MongoDB, vous pouvez adapter le niveau de structuration et de validation du schéma. Vous pouvez commencer par une structure souple pour un prototypage rapide, puis introduire des règles de validation strictes et faire évoluer votre modèle de données à mesure que votre application gagne en maturité. Si vous souhaitez développer rapidement sans définir l'intégralité de la structure de données à l'avance, la flexibilité de MongoDB peut être extrêmement utile.
• Scaling horizontal pour l'adaptabilité : MongoDB est conçu pour le scaling horizontal, ce qui permet de distribuer les données sur plusieurs nœuds ou clusters (processus appelé "segmentation"). En répartissant la charge sur plusieurs serveurs, vous pouvez rapidement enregistrer ou récupérer des données et vous adapter à une demande en baisse ou en hausse.
• Haute disponibilité : MongoDB offre une réplication des données intégrée pour assurer une haute disponibilité et une tolérance aux pannes. En cas de défaillance matérielle ou lors d'opérations de maintenance, plusieurs copies des données sur différents serveurs de base de données permettent à la base de données de fournir un basculement automatique.

Le langage de requête de MongoDB (MQL) est conçu pour être immédiatement familier aux développeurs, en particulier ceux qui connaissent JavaScript. Cela peut faciliter la prise en main et l'écriture de requêtes puissantes pour récupérer, mettre à jour ou supprimer des données.

Vous pouvez trouver les données exactes dont vous avez besoin grâce à différents types de requêtes, y compris les suivants :

• Requête de champ : recherchez une correspondance exacte avec une valeur spécifique dans les documents, par exemple tous les utilisateurs dont le champ "Profession" est exactement "Développeur".
• Requête de plage : recherchez des données qui se trouvent dans une plage donnée, par exemple tous les utilisateurs âgés de plus de 35 ans.
• Requête avec une expression régulière (RegEx) : recherchez du texte correspondant à un modèle spécifique. Par exemple, vous pouvez rechercher tous les utilisateurs dont le nom commence par la lettre B.

Globalement, MongoDB excelle dans la récupération d'informations portant sur des objets entiers. Par exemple, si vous souhaitez rassembler toutes les informations concernant un utilisateur (son nom, son historique de commandes et ses préférences), elles se trouvent probablement dans un seul document. Une seule requête suffit pour obtenir rapidement tout ce dont vous avez besoin.

Cependant, MongoDB est moins efficace pour les requêtes qui nécessitent des jointures complexes entre de nombreuses collections différentes et très structurées, un domaine dans lequel les bases de données relationnelles excellent.

MongoDB est une base de données qui peut convenir pour un certain nombre d'applications, en particulier celles qui reposent sur des données semi-structurées ou non structurées, ou celles dont le modèle de données est susceptible d'évoluer. Toutefois, il est important de peser le pour et le contre des autres options de base de données pour faire le bon choix.

Les bases de données MongoDB, Apache Cassandra et SQL offrent des avantages distincts selon votre cas d'utilisation spécifique. Examinons donc quelques-unes de leurs différences pour vous aider à choisir l'option adaptée à votre application.

Les bases de données SQL (comme PostgreSQL) et les bases de données de documents NoSQL (comme MongoDB) représentent deux approches fondamentales de la gestion des données.

Contrairement à MongoDB, les bases de données SQL, également appelées bases de données relationnelles, organisent les données en tables. Chaque table a un format prédéfini avec des lignes et des colonnes. Les bases de données SQL sont donc souvent qualifiées de "rigides" par rapport au format de document de MongoDB.

L'intérêt des bases de données SQL comme PostgreSQL réside dans la possibilité d'exécuter des requêtes complexes avec des jointures, en combinant des informations provenant de plusieurs tables avec une grande efficacité. Par exemple, vous pouvez saisir la requête suivante : "Montre-moi les clients de Chicago âgés de plus de 30 ans qui ont acheté une chemise bleue le mois dernier."

MongoDB et Apache Cassandra sont deux puissantes bases de données NoSQL, mais elles reposent sur des architectures fondamentalement différentes et sont optimisées pour différents cas d'utilisation.

Apache Cassandra est un store orienté colonnes, ce qui signifie qu'il organise les données en lignes et en colonnes, mais avec un schéma flexible qui permet à différentes lignes d'avoir des colonnes différentes au sein de la même famille de colonnes.

Il est également connu pour sa capacité à gérer d'énormes quantités de données sur de nombreux serveurs, offrant ainsi une haute disponibilité et des performances d'écriture élevées sur des systèmes distribués.

Si vous souhaitez développer avec MongoDB, vous avez le choix entre plusieurs approches. Vous pouvez obtenir la base de données directement auprès de ses créateurs, MongoDB Inc., ou utiliser un service compatible avec MongoDB proposé par un autre fournisseur. La compatibilité implique la prise en charge de l'API et du langage de requête MongoDB (MQL). Vous pouvez donc utiliser le même code, les mêmes pilotes et les mêmes outils avec un minimum de modifications, tout en profitant de fonctionnalités supplémentaires ou d'améliorations des performances.

Voici quelques-unes des options compatibles avec MongoDB les plus connues :

• Éditions Community et Enterprise de MongoDB : versions originales de MongoDB pouvant être téléchargées. Vous pouvez les exécuter sur votre propre infrastructure, ce qui vous donne un contrôle total sur votre déploiement.
• MongoDB Atlas : option Database as a Service (DBaaS) proposée par les créateurs de MongoDB. Atlas est un service cloud entièrement géré qui s'occupe de l'infrastructure, du scaling, des sauvegardes et de la sécurité. Il est disponible sur plusieurs plates-formes cloud, y compris Google Cloud.
• Firestore : autre option entièrement gérée pour les développeurs qui souhaitent se concentrer sur la création d'applications sans se soucier des opérations. Firestore est une base de données de documents NoSQL qui offre un ensemble de fonctionnalités uniques, que nous allons aborder plus en détail ci-dessous.
• Amazon DocumentDB : service de base de données géré Amazon Web Services (AWS) compatible avec l'API MongoDB. Il s'agit d'une solution de substitution pour les applications qui utilisent déjà MongoDB et qui doivent être exécutées sur l'infrastructure AWS.
• Azure Cosmos DB : le service de base de données multimodèle distribué à l'échelle mondiale de Microsoft fournit également une API pour MongoDB. Vous pouvez ainsi utiliser les outils et les fonctionnalités MongoDB que vous connaissez déjà pour créer des applications sur la plate-forme cloud Azure.

Firestore est une base de données de documents entièrement gérée qui permet de traiter les données cloud en toute simplicité grâce à son intégration parfaite à Firebase, une plate-forme conçue pour créer des applications et des agents IA.

Firestore est entièrement compatible avec les pilotes, les outils et le code MongoDB. Vous pouvez ainsi démarrer un nouveau projet ou migrer une application existante tout en conservant un langage de requête et des fonctionnalités qui vous sont familiers.

• Entièrement géré par Google Cloud : Google se charge de toute l'administration opérationnelle, comme le scaling, les mises à jour, les sauvegardes et la sécurité.
• Mises à jour en temps réel : vos utilisateurs restent connectés grâce aux données en direct. Firestore excelle dans la synchronisation des données en temps réel, ce qui en fait un choix idéal pour les applications qui nécessitent des mises à jour en temps réel, telles que les applications de chat, les outils de collaboration ou les applications mobiles qui ont besoin d'actualiser les données instantanément.
• Évolutivité globale : grâce au scaling automatique et à la réplication des données multirégionale de Firestore, vous pouvez gérer la croissance sans effort et garantir une faible latence aux utilisateurs du monde entier, sans avoir à configurer la capacité, la segmentation ni le provisionnement du stockage.
• Disponibilité et performances de pointe : Firestore s'accompagne d'un contrat de niveau de service offrant une disponibilité pouvant atteindre 99,999 % et une latence de lecture inférieure à 10 millisecondes.
• Base de données vectorielle : vous pouvez stocker des embeddings vectoriels et effectuer des recherches vectorielles dans vos données dans Firestore. Cela vous permet d'effectuer des recherches de similarité rapides, qui sont la clé de voûte des applications et agents IA modernes.
• Intégration à Google Cloud : en tant que composant de Google Cloud et de Firebase, Firestore s'intègre parfaitement à Firebase Auth, BigQuery et de nombreux autres services performants.
• Niveau sans frais pour une faible utilisation : Firestore propose un niveau sans frais, ce qui en fait une solution idéale pour les start-up ou les petits projets évoluant progressivement, sans frais initiaux.