Quand utiliser MongoDB : avantages et cas d’utilisation
Il est facile de se laisser emporter par les derniers mots à la mode et d’utiliser une technologie innovante, mais cela peut entraîner des maux de tête si vous utilisez le mauvais outil pour votre tâche. MongoDB est arrivé en force et a établi sa domination dans le monde des bases de données NoSQL lors de son introduction en bourse en 2018. Dans cet article, nous allons discuter de ce que sont les bases de données NoSQL et comment elles diffèrent des bases de données SQL. Ensuite, nous aborderons ce qui distingue MongoDB dans le paysage NoSQL. Nous terminerons par quelques cas d’utilisation de MongoDB et discuterons des pièges courants lors de l’utilisation de cette technologie de base de données.
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Table des matières
- Bases de données NoSQL vs SQL
- MongoDB : Un gros poisson dans un petit étang
- Cas d’utilisation de MongoDB
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Bases de données NoSQL vs SQL
MongoDB est une base de données NoSQL. Cela signifie que vous n’utilisez pas SQL pour interagir avec les données dans la base de données. Au lieu de cela, vous utilisez NoSQL.
La première différence à discuter est le vocabulaire. En SQL, nous utilisons des tables. En NoSQL, on utilise des collections. En SQL, les tables sont constituées d’enregistrements/rows, en NoSQL, les collections sont des documents.
Pour interroger MongoDB, vous devez utiliser la syntaxe NoSQL. Voici un exemple de requête SQL et de la requête NoSQL correspondante:
SQL:
SELECT * FROM users WHERE age > 65;
NoSQL:
users.find({age: {$gt: 65} });
Vous remarquerez que le langage de requête traite la collection comme un objet sur lequel vous appliquez des actions. C’est parce que MongoDB est une base de données sans schéma, et qu’elle suppose qu’il n’y aura pas besoin d’interagir avec d’autres collections. La syntaxe SQL s’attend à ce que les utilisateurs fassent des JOIN sur d’autres relations dans la base de données, et la syntaxe le permet donc. Il y a un schéma similaire en essayant d’INSERT:
SQL:
INSERT INTO users (id, age) VALUES (1, 70);
NoSQL:
users.insert({id: 1, age: 70});
La proéminence d’un schéma défini est claire dans l’INSERT SQL car les colonnes que vous choisissez doivent exister dans la table users. Avec l’instruction NoSQL, les colonnes id et age n’ont pas besoin d’exister au préalable dans la collection. En fait, vous pouvez effectuer un autre INSERT dans cette collection avec des champs différents. Par exemple, nous pouvons exécuter la commande suivante sur la même collection users que nous avons utilisée ci-dessus :
users.insert({first_name: "Annie", zip_code: "10005"})
MongoDB, et d’autres bases de données NoSQL, sont des bases de données sans schéma. Cela signifie que les utilisateurs peuvent stocker des données non structurées. Cette fonctionnalité est à la fois une bénédiction et une malédiction – la flexibilité facilite le stockage des données, mais rend également plus difficile l’organisation de vos données.
Pour une analyse approfondie des différences critiques entre SQL et NoSQL, consultez cet article de blog.
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Qui devrait utiliser MongoDB
Pendant quelques années, MongoDB était synonyme de NoSQL dans de nombreux cercles. Entre leurs campagnes de marketing agressives et la capacité à faire des percées auprès de plusieurs influenceurs technologiques, ils pouvaient capturer une grande partie de ce « nouveau » marché. Au fur et à mesure de sa diffusion, sa viabilité pour certaines applications a été remise en question. Il est devenu un outil utile pour les gens qui « voulaient juste mettre leur application en marche » et se soucier de l’analyse des données plus tard.
C’était une approche acceptable et logique pour beaucoup de développeurs de logiciels. Finalement, les poulets sont rentrés au poulailler, et il s’est avéré que MongoDB n’était pas la meilleure option pour tout le monde. Certains ingénieurs qui ont adopté MongoDB très tôt ont pu s’appuyer sur la technologie et s’adapter à ses améliorations, tandis que de nombreux autres ont dû déployer des efforts considérables pour l’abandonner. Comme avec chaque logiciel, Your Mileage May Vary (YMMV), il est donc impératif de réfléchir de manière critique aux services que vous utilisez.
D’autres options ont émergé dans le monde des bases de données de documents. Postgres, par exemple, a dévoilé un type de colonne JSON. Cela permettait aux utilisateurs de Postgres de stocker des données non structurées à l’intérieur d’une base de données relationnelle. Redis est également apparu comme une alternative utile pour les utilisateurs qui avaient besoin d’un magasin clé-valeur. Vous pouvez en apprendre davantage sur les différences entre MongoDB et Redis ici. Et, comme cela se produit avec la plupart des projets logiciels réussis, AWS a publié sa propre base de données de documents appelée DocumentDB, qui est utile pour les personnes qui veulent s’en tenir aux applications AWS natives.
Malgré la concurrence croissante, MongoDB règne toujours en maître dans le monde des bases de données NoSQL/Documents et continue d’améliorer ses services, comme la rendre compatible ACID. De plus, en prenant en charge les applications cloud, MongoDB a fait des efforts pour prendre en charge les bases de données distribuées et les lacs de données.
Cas d’utilisation de MongoDB
MongoDB est une excellente base de données pour les applications web, surtout si l’application dessert de nombreux utilisateurs qui n’interagissent pas entre eux. Pensez aux applications de services financiers, où les utilisateurs ont seulement besoin d’accéder à leurs propres données. Ou une application de blog, où les utilisateurs veulent se connecter et créer/éditer leurs propres blogs. L’essentiel est que les utilisateurs n’interagissent pas entre eux. Avec une base de données relationnelle, il faudrait stocker des informations sur un utilisateur dans plusieurs tables. Lorsque cet utilisateur se connecte, l’application doit effectuer plusieurs requêtes, ou des requêtes JOIN complexes, pour accéder à toutes les informations le concernant. Avec la base de données de documents sans schéma de MongoDB, vous pouvez stocker toutes les informations d’un utilisateur ensemble. Cela permettrait d’effectuer une seule requête vers une seule collection, et le front-end peut s’occuper de l’affichage/de la modification des données.
Un autre excellent cas d’utilisation de MongoDB consiste à essayer d’incorporer de nombreux ensembles de données. Sa conception sans schéma permet une flexibilité dans la façon dont vous stockez vos données. Ainsi, vous pouvez stocker des données provenant de plusieurs sources de données (sites Web, bases de données, flux RSS, etc.) en un seul endroit, puis créer des services au-dessus de votre nouvelle base de données pour tout analyser. Par exemple, Xplenty propose cette intégration pour MongoDB.
MongoDB est une excellente base de données pour intégrer des données géospatiales à d’autres types de données. Par exemple, si la « localisation » est un élément de métadonnées avec lequel vous travaillez, MongoDB prend en charge les types GeoJSON, de sorte que vous pouvez stocker efficacement la latitude et les longitudes. En outre, MongoDB prend en charge les index 2DSphere, qui optimisent les calculs géométriques sur la sphère.
Conclusion
MongoDB est une base de données puissante dotée de nombreuses capacités. En tant qu’entreprise, ils ont ouvert la voie à la popularisation des bases de données NoSQL et de documents. En tant que base de données, ils ont élargi notre compréhension des meilleures pratiques de stockage de données, et ont semé leur chemin dans de nombreuses applications à travers le monde.
MongoDB offre également une version gratuite et open-source, qui est une excellente option pour les équipes à budget limité qui peuvent stand up un serveur de base de données sur site ou dans le cloud. Si vous souhaitez bénéficier d’une assistance dans ce domaine, Xplenty peut vous aider. Nous connaissons les défis associés au stockage, à l’intégration et à l’analyse des données. Que vous ayez besoin de conseils pour choisir les bons outils de stockage de données ou d’aide pour migrer vos données vers votre nouvelle solution, planifiez un appel avec Xplenty et découvrez comment notre solution ETL conviviale peut fonctionner pour vous.