MongoDB Avaliações e Detalhes do Produto

MongoDB's flexibility and scalability are standout features. Its document-oriented model (using BSON) allows for dynamic, schema-less data structures, making it super versatile for evolving applications. This is especially helpful when dealing with unstructured or semi-structured data.

I also appreciate its horizontal scaling capabilities through sharding, which makes it suitable for handling large datasets and high-throughput applications. Features like indexing, aggregation pipelines, and replica sets for high availability are excellent for both performance and reliability.

For developers, tools like MongoDB Atlas (its cloud platform) simplify deployment and monitoring, saving tons of time. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

write amplification and potential performance issues under high write loads if not tuned properly. Its flexibility can also be a double-edged sword; having no enforced schema can lead to messy data structures if developers aren't disciplined. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Meu recurso favorito neste banco de dados é a flexibilidade de seu uso, bem como a possibilidade de escalá-lo. Como este modelo armazena dados em formatos semelhantes ao JSON, é possível lidar com dados não estruturados e semi-estruturados sem ter que prescrever modelos de dados muito específicos. Essa flexibilidade é especialmente boa para aplicações onde a estrutura dos dados armazenados pode mudar com o tempo. Ser capaz de escalar um banco de dados horizontalmente através do uso de sharding é uma das melhores características do MongoDB, pois ajuda no carregamento de big data e é eficiente ao lidar com cargas de tráfego. Além disso, sua linguagem de consulta complexa; o poder oferecido pelo framework de agregação e indexação e recuperação de dados tornam o processo muito eficiente e diversificado. Além disso, recursos como o MongoDB Atlas tornam a implantação e o gerenciamento na nuvem fáceis e mais agradáveis. O MongoDB ganhou muitos apoiadores da comunidade e tem uma ótima documentação, o que o torna adequado para os desenvolvimentos de hoje. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Provavelmente, um dos maiores pontos negativos do MongoDB é sua curva de aprendizado acentuada para aqueles que não têm experiência prévia com sistemas NoSQL ou que migraram recentemente do SQL. Por outro lado, é também muito flexível, permitindo que os desenvolvedores criem facilmente esquemas mal planejados, o que, quando a aplicação começa a ser muito utilizada, pode diminuir imensamente o desempenho. Além disso, lidar com fragmentação e replicação em um ambiente autônomo é bastante desafiador e pode exigir um bom entendimento da estrutura. Uma terceira limitação anotada são as propriedades ACID das transações, enquanto o MongoDB adicionou suporte para estas recentemente e em uma extensão muito menor do que os sistemas de banco de dados relacionais tradicionais, pode não ser adequado onde alta consistência é crítica. Finalmente, quanto à oferta do MongoDB Atlas, que é um serviço gerenciado em nuvem do MongoDB, há uma alta probabilidade de acumular altos custos, particularmente para aqueles que pretendem desenvolver aplicações de grande escala para suas start-ups ou pequenas empresas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nossas iniciativas de desenvolvimento de aplicativos e análise de dados têm dependido fortemente do MongoDB, um banco de dados NoSQL altamente escalável e versátil, por sua capacidade de gerenciar eficientemente dados não estruturados e semi-estruturados. O banco de dados fornece um recurso chamado indexação, que atribui um ID único a cada linha. Achei isso muito útil no mundo de hoje, onde os serviços web processam enormes quantidades de dados e uma melhor utilização de armazenamento e recursos é essencial; além disso, suas capacidades de agregação me permitem realizar consultas complicadas e intensivas em recursos em uma velocidade impressionante. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Começar e escrever agregações no MongoDB pode ser desafiador sem uma boa ferramenta para guiá-lo. Você também precisará de um entendimento básico de bancos de dados e consultas SQL para compreender os conceitos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Fast data fetching and easy to use and implementaion. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Some time we face connective issue with the database. Without any appropriate reason Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no MongoDB é a sua flexibilidade. A maioria dos bancos de dados requer um esquema fixo, mas o MongoDB permite armazenar dados de uma forma mais dinâmica e em formato baseado em documentos. Esta estrutura baseada em documentos é muito direta e muito fácil de usar, mesmo para os novatos. É muito flexível. Além disso, configurar o MongoDB é rápido e ele se integra muito facilmente com outras plataformas. O MongoDB oferece um forte suporte ao cliente, com muita documentação, fóruns comunitários e opções de suporte profissional. Por causa de todas essas características, é frequentemente e amplamente utilizado em todo o mundo e em diversas indústrias. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

No entanto, o MongoDB é menos eficiente para consultas e transações complexas do que os bancos de dados tradicionais. Além disso, ao lidar com grandes conjuntos de dados, requer uma memória e armazenamento muito grandes, o que pode ser caro. O indexação adequada no MongoDB também é muito crucial. Além disso, às vezes leva à redundância de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

MongoDB é a principal solução de banco de dados NoSQL. Ele oferece uma alta flexibilidade de esquema, pois a estrutura baseada em documentos do MongoDB permite um design de esquema altamente flexível. Uma das principais características do MongoDB é que ele suporta escalonamento horizontal através de sharding, o que permite que os dados sejam distribuídos por vários servidores. Esta é a razão para sua alta escalabilidade. Ele também é compatível com várias plataformas e possui uma comunidade grande e ativa, oferecendo uma riqueza de recursos, tutoriais e fóruns. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Para usuários que estão fazendo a transição de bancos de dados relacionais, a falta de suporte nativo a SQL no MongoDB pode ser uma desvantagem. Isso pode exigir aprendizado adicional. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma arquitetura de dados orientada a documentos é utilizada pelo banco de dados MongoDB, que é adaptável e escalável, permitindo esquemas dinâmicos e alterações simples na estrutura dos documentos. A composição de agrupamento, filtragem e conversão de dados é possibilitada por sua linguagem de consulta robusta e recursos de indexação. Como o MongoDB usa sharding—uma técnica de escalabilidade horizontal que divide dados entre vários servidores—ele é excepcionalmente bem adequado para gerenciar dados em grande escala e aplicações de alta taxa de transferência. A redundância de dados e o failover são garantidos por seus recursos integrados de replicação e alta disponibilidade, que também minimizam o tempo de inatividade e garantem a integridade dos dados. Considerando tudo, o MongoDB é uma opção útil para aplicações contemporâneas e intensivas em dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Quando comparado a bancos de dados tradicionais, sua implementação pode ser menos eficiente em termos de recursos e direta, o que torna desafiador gerenciar cenários que necessitam de consistência transacional complicada em vários documentos. Além disso, dados inconsistentes em clusters fragmentados podem resultar em gargalos de desempenho e distribuição desigual de dados. Por causa do design flexível do MongoDB, podem resultar estruturas de dados inconsistentes, o que pode afetar a qualidade dos dados e complicar a lógica de aplicação e consulta. Para aplicações que exigem garantias de consistência mais altas, a configuração padrão do MongoDB para Write Concerns e Read Concerns pode não ser ideal. Personalização cuidadosa é, portanto, necessária. Para superar esses obstáculos e capitalizar as vantagens do MongoDB enquanto minimiza suas desvantagens, são necessários preparação meticulosa e conhecimento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Além de muitos outros NoSQLs no mercado, o MongoDB também se destaca por sua velocidade e método de indexação eficiente. Além disso, ser integrado com o MongoDB Compass facilita a manipulação dos dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

MongoDB é bom para trabalho profissional, mas a interface do MongoDB Compass pode ser às vezes difícil de usar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

One thing is that its a NOSQL database, meaning no schema required. Also, main thing i liked in mongodb is simplicity. We can define our data through objects (like document format or the json format). Interface of mongodb is calm and greenish making it very easier to create, edit and deliver the data. Also, there is this thing called "sharding" which i learnt in my studies, what happens is the high amount of data can be shared across multiple servers. This was the coolest thing i got to learn. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Well. dislikes about mongodb, is linked to the disadvantages of nosql itself. Not particularly the mongodb, as the nosql doesnot require any schema to be defined. so in my personal experience, i used to get frustated when i noticed many object data got messed up. As i switched from sql. the table format habit was printed in my mind for months, took some while to understand the hierarchy of data being created in the nosql format or rather json format in mongodb (might say complex nodes affect the data). Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu gostei do modelo de linguagem de consulta rica do MongoDB. É fácil configurar e estabelecer conexões com clusters do MongoDB. O suporte da comunidade fornecido é incrível. Atualmente, é o banco de dados NoSQL mais fácil e flexível no mercado. Trabalhamos intensivamente em um grande conjunto de Coleções para nossos clientes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A única coisa que enfrentamos foi lidar com grandes conjuntos de dados e clusters. Manter a consistência é um pouco desafiador para nós. Esperando obter mais recursos compatíveis com ACID no MongoDB. Análise coletada por e hospedada no G2.com.