Recensioni e Dettagli del Prodotto MongoDB

Amo quanto sia veloce e facile avviare un nuovo cluster con MongoDB e memorizzare i dati. La capacità di gestire rapidamente dati JSON non strutturati e fornire un recupero veloce è incredibilmente preziosa, soprattutto per la mia applicazione basata su AI che utilizza dati provenienti dal web scraping. Trovo la funzionalità di document store di MongoDB particolarmente vantaggiosa perché mi permette di memorizzare qualsiasi tipo di dato senza dover creare strutture, il che semplifica notevolmente il mio processo di sviluppo. La semplicità e la facilità di configurazione iniziale in MongoDB lo rendono una scelta ideale per le mie esigenze di database. Nel complesso, la mia esperienza con MongoDB è stata molto positiva e sono propenso a raccomandarlo ad altri. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Trovo difficile imparare MongoDB con stack tecnologici non popolari come C# Dotnet Core Web API. Non ci sono abbastanza risorse disponibili su internet per facilitare l'apprendimento di come utilizzare efficacemente MongoDB con Dotnet Core. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

MongoDB fornisce facilità e flessibilità quando si lavora con dati massicci e non strutturati. MongoDB ha una struttura a documenti che consente di memorizzare dati complessi senza schemi. La piattaforma MongoDB si scala senza problemi e gestisce sia applicazioni piccole che grandi. La piattaforma si integra facilmente con linguaggi di programmazione e ambienti. Promuove uno sviluppo rapido. Offre un mezzo scalabile e flessibile per gestire le operazioni del database. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Le query più complesse saranno a volte meno intuitive di quelle che si troverebbero in un database SQL tradizionale. Alcuni aspetti del sistema richiedono un'ulteriore configurazione o l'uso di un account a pagamento. Gestire dataset molto grandi potrebbe richiedere una buona quantità di indicizzazione e ottimizzazione. I pipeline di aggregazione saranno occasionalmente un problema per il nuovo utente. È un buon sistema, ma questi piccoli problemi si verificano. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace l'architettura di base di MongoDB e quanto sia facile trovare il mio JSON con le librerie Python. Fornisce un buon punteggio con le librerie Python, rendendo l'esportazione, la crittografia e la decrittografia dei dati molto facili. L'ultima caratteristica sui database vettoriali è semplicemente sorprendente per me come ingegnere AI e ha cambiato il panorama per me. Non ho più bisogno di usare nessun altro database vettoriale e mi sento davvero a mio agio usando MongoDB. L'installazione iniziale è stata molto facile, soprattutto con Mongo Compass e le risorse fornite per Python, che la rendono più semplice di qualsiasi altra installazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La cosa principale con i database dei record è che devi configurarli manualmente la maggior parte delle volte. Preferirei se ci fosse una configurazione per definire tutto dal codice Python piuttosto che dover entrare nell'interfaccia di Mongo e cambiarlo lì. Non forniscono un'integrazione automatica dei database vettorializzati dal codice Python, il che è un po' un ostacolo per me. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

MongoDB è un sistema di database altamente flessibile che offre diversi vantaggi, tra cui il supporto per l'annidamento dei documenti e l'indicizzazione parziale su vari campi. Continua a consentire aggregazioni robuste, permettendo l'uso di filtri e operazioni regex. Allo stesso tempo, MongoDB offre un approccio più orientato agli sviluppatori per visualizzare e modificare qualsiasi documento di tipo JSON.

Abbiamo scelto MongoDB per la sua flessibilità intrinseca e perché si scala molto bene, che è esattamente ciò di cui abbiamo bisogno. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte, può essere difficile determinare esattamente quanta quantità di dati viene recuperata durante un'aggregazione. Avere queste informazioni prontamente disponibili mentre si eseguono tali azioni—sia in MongoDB Compass che in strumenti simili—sarebbe un vantaggio significativo per valutare le preoccupazioni sulle prestazioni e l'efficienza complessiva. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La parte migliore di MongoDB è la flessibilità che offre come sviluppatore. Quella struttura senza schema rende estremamente facile iniziare a costruire qualcosa senza dover pensare troppo a tutte le tabelle e le relazioni come si fa in SQL. Nel mio ultimo progetto, abbiamo dovuto gestire dati assicurativi dinamici dove i campi non erano affatto fissi, e Mongo li ha gestiti perfettamente. È davvero facile da usare, specialmente se sei già a tuo agio con JSON, perché i documenti sembrano naturali. Integrarlo con Spring Boot è stato semplice anche – non ho dovuto spendere molto tempo a configurare le cose, praticamente basta inserire il driver e partire. Dal punto di vista dell'implementazione, non è molto pesante rispetto ad altri database, e scalare con set di replica e sharding funziona decentemente una volta che ci si prende la mano. Per quanto riguarda il supporto clienti, non ho mai usato la versione enterprise, ma i forum della comunità e la documentazione sono piuttosto validi; di solito trovo risposte rapidamente. Uso MongoDB molto per progetti personali e al lavoro, specialmente quando la velocità di sviluppo conta più di avere uno schema super rigido. In generale, sembra moderno, veloce e amichevole per gli sviluppatori. Potrebbe non essere la scelta perfetta per ogni singola cosa, ma per progetti dove i requisiti cambiano sempre, MongoDB ti fa davvero risparmiare tempo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sì, quello che non mi piace di MongoDB è come le prestazioni possano calare se non si tiene sotto controllo gli indici. All'inizio tutto è super veloce, ma una volta che i dati crescono, alcune query iniziano a rallentare e ti rendi conto che devi passare tutto questo tempo a ottimizzare gli indici. E ora hanno le transazioni, il che è positivo, ma non è ancora così forte o fluido come quello che ottieni con un database relazionale come Postgres. Per le cose in cui hai bisogno di una coerenza davvero rigorosa, Mongo può sembrare un po' rischioso a volte. Penso anche che il framework di aggregazione abbia una curva di apprendimento piuttosto alta. Alcune query che sarebbero solo un semplice JOIN in SQL finiscono per essere queste pipeline incredibilmente lunghe in Mongo, e può diventare complicato. È sicuramente uno strumento solido, ma non è assolutamente un affare "imposta e dimentica". Devi davvero tenerlo d'occhio e ottimizzare le cose regolarmente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Apprezzo molto la capacità di MongoDB di supportare più strutture di dati e l'archiviazione basata su documenti. La tolleranza alle partizioni e la sua alta disponibilità lo rendono estremamente potente. L'integrazione e la configurazione con i nostri microservizi sono estremamente facili, e c'è una documentazione davvero buona disponibile per iniziare. Il database cloud MongoDB Atlas è estremamente valido, e stiamo spostando il nostro focus dall'hosting on-premise a un database ospitato nel cloud. Inoltre, è facile apportare modifiche allo schema grazie alla sua modellazione basata su documenti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente da disprezzare su MongoDB. Tutto funziona bene con questo potente database noSQL. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Fondamentalmente, essendo uno sviluppatore, l'ho usato per creare i miei schemi per il backend nel database e ha i vantaggi della struttura di tipo BSON che mi aiuta a memorizzare i valori dei dati in tempo reale e mi aiuta a implementare la pipeline di aggregazione oltre a utilizzare il livello gratuito del database di 512 MB che può essere utilizzato in MongoDB Compass. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente, tutto va bene, solo che la connessione VPC è piuttosto difficile per una persona nuova. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Schema flessibile, scalabilità e alte prestazioni, scalabilità orizzontale integrata con sharding (distribuisce i dati su più server). Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quando si tratta di coerenza dei dati rispetto a SQL, questo sistema per impostazione predefinita enfatizza la disponibilità e la tolleranza alle partizioni, come descritto dal teorema CAP. Raggiungere una forte coerenza è possibile, ma richiede un'attenta configurazione, in particolare nella configurazione delle preoccupazioni di scrittura e delle preferenze di lettura. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La flessibilità del suo schema e la quantità di scalabilità che offre, sia orizzontale che verticale. L'aggregazione e l'alta disponibilità lo rendono una scelta meravigliosa. Estremamente facile da usare e integrare con qualsiasi linguaggio, lo rendono la prima scelta. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La duplicazione e l'assenza di join nativi sono una preoccupazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

MongoDB eccelle con il suo modello di documento flessibile, che consente un design dello schema dinamico, rendendolo perfetto per cicli di sviluppo rapidi e team agili. Il suo formato di archiviazione BSON simile a JSON si allinea bene con stack moderni basati su JavaScript come MERN, garantendo una gestione fluida dei dati dal front end al backend. La scalabilità orizzontale integrata, il supporto per le query geospaziali e la ricerca full-text sono rivoluzionari in termini di versatilità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sebbene MongoDB sia potente, presenta alcuni svantaggi. Può consumare significativamente più spazio di archiviazione rispetto ai database relazionali tradizionali a causa della sua struttura documentale denormalizzata. Per le applicazioni con relazioni complesse, l'ottimizzazione delle prestazioni richiede un'attenta indicizzazione e progettazione dello schema. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.