Avis et détails du produit MongoDB

J'adore la rapidité et la facilité avec lesquelles on peut créer un nouveau cluster avec MongoDB et stocker des données. La capacité à gérer rapidement des données JSON non structurées et à fournir une récupération rapide est incroyablement précieuse, surtout pour mon application basée sur l'IA qui utilise des données provenant de l'extraction web. Je trouve la fonctionnalité de stockage de documents de MongoDB particulièrement bénéfique car elle me permet de stocker n'importe quel type de données sans avoir besoin de créer des structures, ce qui simplifie considérablement mon processus de développement. La simplicité et la facilité de la configuration initiale dans MongoDB en font un choix idéal pour mes besoins en base de données. Dans l'ensemble, mon expérience avec MongoDB a été très positive, et je suis susceptible de le recommander à d'autres. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je trouve difficile d'apprendre MongoDB avec des technologies moins populaires comme C# Dotnet Core Web API. Il n'y a pas assez de ressources disponibles sur Internet pour faciliter l'apprentissage de l'utilisation efficace de MongoDB avec Dotnet Core. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

MongoDB offre facilité et flexibilité lorsqu'il s'agit de travailler avec des données massives et non structurées. MongoDB a une structure de document qui permet de stocker des données complexes sans schémas. La plateforme MongoDB s'adapte facilement et gère à la fois les petites et grandes applications. La plateforme s'intègre facilement avec les langages de programmation et les environnements. Elle favorise un développement rapide. Elle offre un moyen évolutif et flexible de gérer les opérations de base de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les requêtes plus complexes seront parfois moins intuitives que ce que l'on trouverait dans une base de données SQL traditionnelle. Certains aspects du système nécessitent une configuration supplémentaire ou l'utilisation d'un compte payant. La gestion de très grands ensembles de données peut nécessiter une bonne quantité d'indexation et d'optimisation. Les pipelines d'agrégation poseront occasionnellement un problème pour le nouvel utilisateur. C'est un bon système, mais ces petits problèmes surviennent. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime l'architecture de base de MongoDB et la facilité avec laquelle je peux trouver mon JSON avec les bibliothèques Python. Il offre une bonne compatibilité avec les bibliothèques Python, rendant l'exportation, le chiffrement et le déchiffrement des données très faciles. La dernière fonctionnalité concernant les bases de données vectorielles est tout simplement incroyable pour moi en tant qu'ingénieur en IA et a changé le paysage pour moi. Je n'ai plus besoin d'utiliser d'autres bases de données vectorielles, et je suis vraiment à l'aise d'utiliser MongoDB. La configuration initiale a été très facile, surtout avec Mongo Compass et les ressources fournies pour Python, ce qui la rend plus simple que toute autre configuration. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La principale chose avec les bases de données d'enregistrement est que vous devez les configurer manuellement la plupart du temps. Je préférerais qu'il y ait une configuration pour tout définir à partir du code Python plutôt que d'avoir à entrer dans l'interface Mongo et à le modifier là-bas. Ils ne fournissent pas d'intégration automatique des bases de données vectorisées à partir du code Python, ce qui est un peu un inconvénient pour moi. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

MongoDB est un système de base de données très flexible qui apporte plusieurs avantages, y compris le support de l'imbrication de documents et de l'indexation partielle à travers divers champs. Il continue de permettre des agrégations robustes, permettant l'utilisation de filtres et d'opérations regex. En même temps, MongoDB offre une approche plus conviviale pour les développeurs pour visualiser et modifier n'importe quel document de type JSON.

Nous avons choisi MongoDB pour sa flexibilité inhérente et parce qu'il s'adapte très bien, ce qui est exactement ce dont nous avons besoin. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, il peut être difficile de déterminer exactement combien de données sont récupérées lors d'une agrégation. Avoir cette information facilement accessible lors de l'exécution de telles actions—que ce soit dans MongoDB Compass ou des outils similaires—serait un avantage significatif pour évaluer les préoccupations de performance et l'efficacité globale. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La meilleure partie de MongoDB est la flexibilité qu'il offre en tant que développeur. Cette structure sans schéma le rend super facile pour commencer à construire quelque chose sans trop réfléchir à toutes vos tables et relations comme vous le faites en SQL. Dans mon dernier projet, nous devions gérer ces données d'assurance dynamiques où les champs n'étaient pas du tout fixes, et Mongo les a gérées parfaitement. C'est vraiment facile à utiliser, surtout si vous êtes déjà à l'aise avec JSON, car les documents semblent naturels. L'intégration avec Spring Boot a également été fluide – je n'ai pas eu à passer beaucoup de temps à configurer les choses, vous branchez simplement le pilote et c'est parti. En termes d'implémentation, ce n'est pas super lourd comparé à certaines autres bases de données, et la mise à l'échelle avec des ensembles de répliques et le sharding fonctionne bien une fois que vous avez pris le coup. Pour le support client, je n'ai jamais utilisé la version entreprise, mais les forums communautaires et la documentation sont assez solides ; je trouve généralement des réponses rapidement. J'utilise beaucoup MongoDB pour des projets personnels et au travail, surtout lorsque la rapidité de développement compte plus que d'avoir un schéma super strict. Dans l'ensemble, il semble moderne, rapide et convivial pour les développeurs. Ce n'est peut-être pas le choix parfait pour chaque chose, mais pour les projets où les exigences changent constamment, MongoDB vous fait vraiment gagner du temps. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Oui, ce que je n'aime pas à propos de MongoDB, c'est comment les performances peuvent chuter si vous ne surveillez pas vos index. Au début, tout est super rapide, mais une fois que vos données deviennent plus volumineuses, certaines requêtes commencent à traîner et vous réalisez que vous devez passer tout ce temps à ajuster les index. Et ils ont maintenant des transactions, ce qui est bien, mais ce n'est toujours pas aussi solide ou fluide que ce que vous obtenez avec une base de données relationnelle comme Postgres. Pour les situations où vous avez besoin d'une cohérence vraiment stricte, Mongo peut parfois sembler un peu risqué. Je pense aussi que le cadre d'agrégation a une courbe d'apprentissage assez élevée. Certaines requêtes qui seraient juste un simple JOIN en SQL finissent par être ces pipelines incroyablement longs dans Mongo, et cela peut devenir compliqué. C'est un outil solide, c'est sûr, mais ce n'est certainement pas un truc que l'on peut "configurer et oublier". Vous devez vraiment le surveiller et ajuster les choses régulièrement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Fondamentalement, en tant que développeur, je l'ai utilisé pour créer mes schémas pour le backend dans la base de données et il a l'avantage de la structure de type BSON qui m'aide à stocker les valeurs de données en temps réel et cela m'aide à mettre en œuvre le pipeline d'agrégation ainsi qu'à utiliser le niveau gratuit de la base de données de 512 Mo qui peut être utilisé dans MongoDB Compass. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Rien, tout va bien, c'est juste que la connexion VPC est assez difficile pour une nouvelle personne. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Schéma flexible, évolutivité et haute performance, évolutivité horizontale intégrée avec le sharding (répartit les données sur plusieurs serveurs). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

En ce qui concerne la cohérence des données par rapport à SQL, ce système met par défaut l'accent sur la disponibilité et la tolérance aux partitions, comme décrit par le théorème CAP. Obtenir une forte cohérence est possible, mais cela nécessite une configuration minutieuse, notamment dans la configuration des préoccupations d'écriture et des préférences de lecture. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La flexibilité de son schéma et la quantité de scalabilité qu'il offre, qu'elle soit horizontale ou verticale. L'agrégation et la haute disponibilité en font un choix merveilleux. Extrêmement facile à utiliser et à intégrer avec n'importe quel langage, en font le premier choix. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La duplicité et l'absence de jointures natives sont une préoccupation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

MongoDB excelle avec son modèle de document flexible, qui permet une conception de schéma dynamique—le rendant parfait pour les cycles de développement rapides et les équipes agiles. Son format de stockage BSON semblable à JSON s'aligne bien avec les piles modernes basées sur JavaScript comme MERN, assurant une gestion fluide des données du front-end au back-end. La mise à l'échelle horizontale intégrée, le support des requêtes géospatiales et la recherche en texte intégral sont des atouts majeurs en termes de polyvalence. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien que MongoDB soit puissant, il présente certains inconvénients. Il peut consommer beaucoup plus de stockage que les bases de données relationnelles traditionnelles en raison de sa structure de documents dénormalisée. Pour les applications avec des relations complexes, l'optimisation des performances nécessite un indexage et une conception de schéma minutieux. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'architecture orientée document de MongoDB utilise des documents BSON similaires à JSON pour un stockage de données flexible et sans schéma. Cela permet une adaptation dynamique aux structures de données évolutives sans migrations de schéma rigides.

La scalabilité horizontale via le sharding distribue efficacement les données à travers des clusters, permettant une gestion fluide de vastes ensembles de données.

Le framework d'agrégation prend en charge des transformations de données complexes, tandis que l'indexation géospatiale intégrée et la recherche en texte intégral élargissent les capacités analytiques.

Le support des transactions (à partir de la version 4.0) assure la conformité ACID pour les opérations multi-documents. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La transition depuis SQL peut impliquer une courbe d'apprentissage abrupte, en particulier pour les requêtes complexes et les pipelines d'agrégation.

La consommation de stockage est plus élevée que dans les bases de données relationnelles en raison des structures de données dénormalisées, ce qui impacte l'efficacité des coûts à grande échelle.

Bien que les transactions soient prises en charge, l'optimisation des performances pour les opérations ACID complexes nécessite un indexage minutieux et une conception de schéma. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.