O MongoDB, tanto o produto original quanto vários outros bancos de dados compatíveis com ele, se tornou uma escolha popular para desenvolvedores porque oferece flexibilidade considerável em um pacote fácil de usar.

• Esquema flexível para desenvolvimento ágil: com o MongoDB, você pode adaptar o nível de estrutura e validação do esquema. Você pode começar com uma estrutura flexível para prototipagem rápida e, em seguida, introduzir regras de validação rigorosas e desenvolver seu modelo de dados à medida que o aplicativo amadurece. Se você quiser criar rapidamente sem definir toda a estrutura de dados antecipadamente, a flexibilidade do MongoDB pode ser extremamente útil.
• Escalonabilidade horizontal para adaptabilidade: o MongoDB foi projetado para escalonabilidade horizontal, permitindo que os dados sejam distribuídos em vários nós ou clusters, um processo conhecido como "fragmentação". Ao compartilhar a carga em vários servidores, você pode salvar ou recuperar dados rapidamente e se ajustar à demanda crescente ou decrescente.
• Alta disponibilidade: o MongoDB oferece replicação de dados integrada para alta disponibilidade e tolerância a falhas. Em caso de falha de hardware ou durante a manutenção, várias cópias de dados em diferentes servidores de banco de dados permitem que o banco de dados forneça failover automático.

A Linguagem de Consulta do MongoDB (MQL) foi criada para ser imediatamente familiar aos desenvolvedores, principalmente aqueles que conhecem JavaScript. Isso pode facilitar a criação de consultas avançadas para recuperar, atualizar ou excluir dados.

Você tem a flexibilidade de encontrar os dados exatos de que precisa com diferentes tipos de consultas, incluindo:

• Consulta de campo: encontre uma correspondência exata para um valor específico em todos os documentos, como todos os usuários cujo campo de ocupação é exatamente "Desenvolvedor".
• Consulta de intervalo: encontre dados que se enquadram em um determinado intervalo, como todos os usuários com mais de 35 anos.
• Consulta de expressão regular (regex): encontra textos que correspondem a um padrão específico. Por exemplo, você pode encontrar todos os usuários cujo nome começa com a letra "B".

No geral, o MongoDB se destaca na recuperação de informações sobre objetos inteiros. Por exemplo, se você quiser reunir todas as informações sobre um usuário (nome, histórico de pedidos e preferências), é provável que tudo esteja em um documento. Uma única consulta pode buscar tudo o que você precisa rapidamente.

No entanto, o MongoDB é menos eficiente para consultas que exigem JOINs complexos em muitas coleções diferentes e altamente estruturadas, que é onde um banco de dados relacional se destaca.

O MongoDB pode ser a escolha certa de banco de dados para vários aplicativos, principalmente aqueles que dependem de dados semiestruturados ou não estruturados, ou aplicativos em que o modelo de dados provavelmente vai continuar evoluindo. No entanto, vale a pena considerar outras opções de banco de dados para garantir que você faça a escolha certa.

O MongoDB, o Apache Cassandra e os bancos de dados SQL oferecem benefícios distintos dependendo do seu caso de uso específico. Vamos analisar algumas diferenças para ajudar você a escolher a opção certa para seu aplicativo.

Bancos de dados SQL (como o PostgreSQL) e bancos de dados de documentos NoSQL (como o MongoDB) representam duas abordagens fundamentais para o gerenciamento de dados.

Ao contrário do MongoDB, os bancos de dados SQL, também chamados de bancos de dados relacionais, organizam os dados em tabelas. Cada tabela tem um formato predefinido com linhas e colunas, por isso os bancos de dados SQL são frequentemente referidos como "rígidos" quando comparados com o formato de documento do MongoDB.

O atrativo dos bancos de dados SQL, como o PostgreSQL, é a capacidade de executar consultas complexas com JOINs, combinando informações de várias tabelas com alta eficiência. Isso pode incluir uma consulta como "Mostre os clientes em Chicago, com mais de 30 anos, que compraram uma camisa azul no mês passado".

O MongoDB e o Apache Cassandra são bancos de dados NoSQL poderosos, mas foram criados com arquiteturas fundamentalmente diferentes e são otimizados para casos de uso distintos.

O Apache Cassandra é um armazenamento de colunas largas, ou seja, ele organiza os dados em linhas e colunas, mas com um esquema flexível que permite que diferentes linhas tenham colunas diferentes na mesma família de colunas.

Ele também é conhecido por lidar com grandes quantidades de dados em vários servidores, oferecendo alta disponibilidade e alto desempenho de gravação em sistemas distribuídos.

Se você quiser criar com o MongoDB, há alguns caminhos para escolher. Você pode adquirir o banco de dados diretamente dos criadores, a MongoDB Inc., ou usar um serviço compatível com o MongoDB de outro provedor. Compatibilidade significa que ele oferece suporte à API e à linguagem de consulta do MongoDB (MQL), permitindo que você use o mesmo código, drivers e ferramentas com o mínimo de alterações, enquanto aproveita recursos adicionais ou benefícios de desempenho.

Confira algumas das opções mais conhecidas compatíveis com o MongoDB:

• Edições Community e Enterprise do MongoDB: são as versões originais e para download do MongoDB. Você pode executá-las na sua própria infraestrutura, o que dá controle total sobre a implantação.
• MongoDB Atlas: uma opção de banco de dados como serviço (DBaaS) dos criadores do MongoDB. O Atlas é um serviço de nuvem totalmente gerenciado que cuida de toda a infraestrutura, escalonamento, backups e segurança. Ele é oferecido em várias plataformas de nuvem, incluindo o Google Cloud.
• Firestore: outra opção totalmente gerenciada para desenvolvedores que querem se concentrar na criação de aplicativos sem se preocupar com as operações. O Firestore é um banco de dados de documentos NoSQL que oferece um conjunto de recursos exclusivos, que vamos abordar com mais detalhes abaixo.
• Amazon DocumentDB: um serviço de banco de dados gerenciado da Amazon Web Services (AWS) que é compatível com a API do MongoDB. Ele foi projetado como um substituto imediato para aplicativos que já usam o MongoDB e querem ser executados na infraestrutura da AWS.
• Azure Cosmos DB: o serviço de banco de dados multimodelo distribuído globalmente da Microsoft também fornece uma API para o MongoDB. Isso permite que você use ferramentas e habilidades conhecidas do MongoDB para criar aplicativos na plataforma de nuvem do Azure.

O Firestore é um banco de dados de documentos totalmente gerenciado que oferece a simplicidade do gerenciamento de dados na nuvem com integração perfeita ao Firebase, uma plataforma projetada para criar apps e agentes de IA.

O Firestore é totalmente compatível com drivers, ferramentas e código do MongoDB, o que facilita o início de um novo projeto ou a migração de um aplicativo atual, mantendo uma linguagem de consulta e funcionalidade conhecidas.

• Totalmente gerenciado pelo Google Cloud: toda a administração operacional, como escalonamento, atualizações, backups e segurança, é feita pelo Google.
• Atualizações em tempo real: mantenha seus usuários conectados com dados em tempo real. O Firestore se destaca na sincronização de dados em tempo real, o que o torna ideal para aplicativos que exigem atualizações ao vivo, como aplicativos de chat, ferramentas colaborativas ou apps para dispositivos móveis com necessidades de atualização instantânea de dados.
• Escalonabilidade global: com o escalonamento automático e a replicação de dados multirregional do Firestore, você lida com o crescimento sem esforço e garante baixa latência para usuários em todo o mundo, sem precisar configurar capacidade, fragmentação ou provisionar armazenamento.
• Disponibilidade e desempenho líderes do setor: o Firestore tem alta disponibilidade líder do setor de até 99,999% de SLA e desempenho de latência de leitura de um dígito em milissegundos.
• Banco de dados vetorial: você pode armazenar embeddings vetoriais e executar pesquisas vetoriais nos seus dados no Firestore. Isso permite realizar pesquisas rápidas por semelhança, que são a base dos aplicativos e agentes de IA modernos.
• Integração integrada com o Google Cloud: como parte do Google Cloud e do Firebase, o Firestore oferece integração total com o Firebase Auth, o BigQuery e muitos outros serviços avançados.
• Nível sem custo financeiro para baixo uso : o Firestore oferece um nível sem custo financeiro generoso, o que o torna ideal para startups ou projetos menores que querem escalonar à medida que crescem sem custos iniciais.