MongoDB, sia il prodotto originale che diversi altri database compatibili con esso, sono diventati una scelta popolare per gli sviluppatori perché offrono una notevole flessibilità in un pacchetto di facile utilizzo.

• Schema flessibile per sviluppo agile: con MongoDB, puoi personalizzare il livello di struttura e convalida dello schema. Puoi iniziare con una struttura rilassata per una prototipazione rapida, quindi introdurre regole di convalida rigorose ed evolvere il modello di dati man mano che l'applicazione matura. Se vuoi creare rapidamente senza definire in anticipo l'intera struttura dei dati, la flessibilità di MongoDB può essere estremamente utile.
• Scalabilità orizzontale per l'adattabilità: MongoDB è progettato per la scalabilità orizzontale, che consente di distribuire i dati su più nodi o cluster, un processo noto come "sharding". Condividendo il carico su più server, puoi salvare o richiamare rapidamente i dati e adattarti alla riduzione o all'aumento della domanda.
• Alta affidabilità: MongoDB offre la replica dei dati integrata per favorire alta affidabilità e tolleranza di errore. In caso di guasto hardware o durante la manutenzione, più copie di dati su diversi server di database consentono al database di fornire un failover automatico.

MongoDB Query Language (MQL) è progettato per essere immediatamente familiare agli sviluppatori, in particolare a quelli che conoscono JavaScript. Questo può rendere più facile iniziare a scrivere query efficaci per recuperare, aggiornare o eliminare i dati.

Hai la flessibilità di trovare i dati esatti di cui hai bisogno con diversi tipi di query, tra cui:

• Query di campo: trova una corrispondenza esatta a un valore specifico tra i documenti, ad esempio tutti gli utenti il cui campo "professione" è esattamente "Sviluppatore".
• Query di intervallo: trova i dati che rientrano in un determinato intervallo, ad esempio tutti gli utenti la cui età è superiore a 35 anni.
• Query con espressione regolare(regex): trova il testo che corrisponde a un pattern specifico. Ad esempio, puoi trovare tutti gli utenti il cui nome inizia con la lettera "B".

Nel complesso, MongoDB eccelle nel recupero di informazioni su oggetti interi. Ad esempio, se vuoi raccogliere tutte le informazioni su un utente, come il nome, la cronologia degli ordini e le preferenze, è probabile che siano tutte in un unico documento. Una singola query può recuperare rapidamente tutto ciò di cui hai bisogno.

Tuttavia, MongoDB è meno efficiente per le query che richiedono JOIN complesse su molte raccolte diverse e altamente strutturate, dove invece eccelle un database relazionale.

MongoDB può essere la scelta giusta per diversi tipi di applicazioni, in particolare quelle che si basano su dati semistrutturati o non strutturati oppure quelle in cui il modello di dati è destinato a evolversi. Tuttavia, vale la pena valutare altre opzioni di database per assicurarsi di fare la scelta giusta.

MongoDB, Apache Cassandra e i database SQL offrono vantaggi distinti a seconda del caso d'uso specifico. Analizziamo alcune delle loro differenze per aiutarti a scegliere l'opzione giusta per la tua applicazione.

I database SQL (come PostgreSQL) e i database di documenti NoSQL (come MongoDB) rappresentano due approcci fondamentali alla gestione dei dati.

A differenza di MongoDB, i database SQL, chiamati anche database relazionali, organizzano i dati in tabelle. Ogni tabella ha un formato predefinito con righe e colonne, quindi i database SQL sono spesso definiti "rigidi" rispetto al formato dei documenti di MongoDB.

L'attrattiva dei database SQL come PostgreSQL è la capacità di eseguire query complesse con JOIN, combinando informazioni provenienti da più tabelle con elevata efficienza. Potrebbe trattarsi di una query come "Mostrami i clienti di Chicago, di età superiore a 30 anni, che hanno acquistato una maglietta blu il mese scorso".

MongoDB e Apache Cassandra sono entrambi potenti database NoSQL, ma sono basati su architetture fondamentalmente diverse e sono ottimizzati per casi d'uso diversi.

Apache Cassandra è un archivio a colonne larghe, il che significa che organizza i dati in righe e colonne, ma con uno schema flessibile che consente a righe diverse di avere colonne diverse all'interno della stessa famiglia di colonne.

È anche noto per la gestione di enormi quantità di dati su molti server, fornendo alta affidabilità e alte prestazioni di scrittura su sistemi distribuiti.

Se vuoi creare con MongoDB, puoi scegliere tra diversi percorsi. Puoi ottenere il database direttamente dai suoi creatori, MongoDB Inc., o utilizzare un servizio compatibile con MongoDB di un fornitore diverso. Compatibilità significa che supporta l'API e il linguaggio di query MongoDB (MQL), consentendoti di utilizzare lo stesso codice, gli stessi driver e gli stessi strumenti con modifiche minime, pur usufruendo di funzionalità aggiuntive o di vantaggi in termini di prestazioni.

Ecco alcune delle opzioni più note compatibili con MongoDB:

• Versioni MongoDB Community ed Enterprise : sono le versioni originali e scaricabili di MongoDB. Puoi eseguirle sulla tua infrastruttura, mantenendo il controllo completo del deployment.
• MongoDB Atlas: un'opzione di database-as-a-service (DBaaS) dei creatori di MongoDB. Atlas è un servizio cloud completamente gestito che si occupa di tutta l'infrastruttura, della scalabilità, dei backup e della sicurezza. È offerto su diverse piattaforme cloud, tra cui Google Cloud.
• Firestore: un'altra opzione completamente gestita per gli sviluppatori che vogliono concentrarsi sulla creazione di applicazioni senza preoccuparsi delle operazioni. Firestore è un database di documenti NoSQL che offre una suite di funzionalità uniche, che tratteremo in modo più dettagliato di seguito.
• Amazon DocumentDB: un servizio di database gestito di Amazon Web Services (AWS) compatibile con l'API MongoDB. È progettato come sostituto immediato per le applicazioni che già utilizzano MongoDB e vogliono essere eseguite su un'infrastruttura AWS.
• Azure Cosmos DB: il servizio di database multi-modello distribuito a livello globale di Microsoft fornisce anche un'API per MongoDB. Ciò ti consente di utilizzare gli strumenti e le competenze MongoDB che già conosci per creare applicazioni sulla piattaforma cloud Azure.

Firestore è un database di documenti completamente gestito che offre la semplicità della gestione dei dati cloud con un'integrazione perfetta con Firebase, una piattaforma progettata per la creazione di app e agenti di AI.

Firestore è completamente compatibile con driver, strumenti e codice MongoDB, il che semplifica l'avvio di un nuovo progetto o la migrazione di un'applicazione esistente mantenendo un linguaggio di query e funzionalità familiari.

• Completamente gestito da Google Cloud: tutta l'amministrazione operativa, come scalabilità, aggiornamento, backup e sicurezza, è gestita da Google.
• Aggiornamenti in tempo reale: mantieni i tuoi utenti connessi con i dati in tempo reale. Firestore eccelle nella sincronizzazione dei dati in tempo reale, il che lo rende ideale per le applicazioni che richiedono aggiornamenti live, come le applicazioni di chat, gli strumenti di collaborazione o le app mobile con esigenze di aggiornamento istantaneo dei dati.
• Scalabilità globale: grazie alla scalabilità automatica e alla replica dei dati multiregionale di Firestore, puoi gestire la crescita senza sforzo e garantire una bassa latenza per gli utenti di tutto il mondo, senza la necessità di configurare la capacità, lo sharding o il provisioning dell'archiviazione.
• Disponibilità e prestazioni leader del settore: Firestore vanta un'alta affidabilità leader del settore fino al 99,999% di SLA e prestazioni di latenza di lettura a singola cifra in millisecondi.
• Database vettoriale: puoi archiviare i vector embedding ed eseguire la ricerca vettoriale tra i tuoi dati in Firestore. Questo ti consente di eseguire le ricerche di somiglianza veloci che sono la spina dorsale delle moderne applicazioni e agenti di AI.
• Integrazione Google Cloud integrata: in quanto parte di Google Cloud e Firebase, Firestore offre integrazioni perfette con Firebase Auth, BigQuery e molti altri servizi potenti.
• Livello senza costi per un utilizzo limitato: Firestore offre un livello senza costi, che lo rende ideale per le startup o i progetti più piccoli che vogliono scalare man mano che crescono senza costi iniziali.