MongoDB: Banco de Dados NoSQL

O MongoDB é um programa de banco de dados orientado a documentos, multiplataforma e de código aberto. Classificado como um programa de banco de dados NoSQL, o MongoDB utiliza documentos semelhantes a JSON com esquemas opcionais. Desenvolvido pela MongoDB Inc., é licenciado sob a Server Side Public License (SSPL), considerada não livre por várias distribuições e, ao mesmo tempo, membro da Aliança MACH.

A flexibilidade do MongoDB torna-se ideal para organizações de qualquer setor, auxiliando na remoção de barreiras à inovação. Para os desenvolvedores, é fácil e rápido trabalhar com essa ferramenta, o que permite dedicar mais tempo à criação de valor para o negócio em vez de focar na modelagem de dados. Além disso, o MongoDB Atlas, uma plataforma de dados de desenvolvedor na nuvem, facilita e acelera a construção de aplicações com dados em ambientes como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure.

Para começar com o MongoDB, é possível utilizar uma linguagem de programação, API ou IDE, como a extensão do VS Code ou drivers específicos de linguagens como Python, Node.js e Java. O MongoDB Atlas também oferece uma interface web intuitiva para tarefas mais explicativas, garantindo uma experiência fluida e dinâmica para todos os interessados no universo dos bancos de dados NoSQL.

Instalação e Configuração no Windows

A instalação do MongoDB no Windows é um processo simples e direto. Vou te guiar através das etapas necessárias para instalar e configurar o MongoDB no seu computador com Windows.

Pré-Requisitos

Antes de iniciar a instalação, você precisa baixar o arquivo de instalação do MongoDB. Para fazer isso, acesse a página oficial de downloads do MongoDB e escolha a versão adequada para o seu sistema operacional Windows. Faça o download e execute o instalador. Durante a instalação, certifique-se de que a opção “MongoDB como serviço” esteja selecionada, o que permitirá que o MongoDB seja configurado como um serviço do Windows.

MongoDB Community Server Download

Baixar e instalar MongoDB

MongoDB run service

Após a instalação

Você pode verificar se o serviço do MongoDB está em execução no Windows. Como na imagem abaixo:

MondoDB serviço em execução

Agora vamos adicionar o binário mongod à sua variável de ambiente PATH do Windows.

Pesquisa na barra do Windows “variáveis de ambiente”:

Agora acrescente o caminho “C:\Program Files\MongoDB\Server\6.0\bin” no PATH do Windows.

mongod variável de ambiente

MongoDB Compass instalado

Referencia da instalação:

https://www.mongodb.com/docs/manual/tutorial/install-mongodb-on-windows/

Após a instalação, você precisará configurar o MongoDB como um cluster. Siga os passos abaixo:

Configuração de Cluster

Crie um diretório de dados e um arquivo de log:
Crie uma pasta chamada data no diretório raiz do seu disco rígido (C:\data\mongodb)
Dentro da pasta data, crie uma subpasta chamada db e outra chamada log
Configurar o caminho do banco de dados e do arquivo de log:
Abra o prompt de comando e digite o seguinte comando:
mongod –dbpath=C:\data\mongodb\db -logpath=C:\data\mongodb\db\log.txt -install

Inicializar o serviço do MongoDB:
Digite este comando no prompt:
net start MongoDB

Pronto! O seu cluster do MongoDB está configurado e funcionando. Agora você pode começar a utilizar o MongoDB no seu computador com Windows. Para acessar o MongoDB Shell (mongosh), siga as instruções de instalação do MongoDB Shell e desfrute dos recursos que o MongoDB oferece.

MongoDB Shell

MongoDB Shell é a maneira mais rápida de se conectar (e trabalhar com) MongoDB. Consulte dados, defina configurações e execute outras ações facilmente com esta interface de linha de comando moderna e extensível — repleta de realce de sintaxe, preenchimento automático inteligente, ajuda contextual e mensagens de erro.

Observação: o MongoDB Shell é um produto autônomo de software livre (Apache 2.0) desenvolvido separadamente do MongoDB Server.

Antes de iniciar a instalação, você precisa baixar o arquivo de instalação do MongoDB. Para fazer isso, acesse a página oficial de downloads do MongoDB Shell e escolha a versão adequada para o seu sistema operacional Windows. Faça o download e extraia os arquivos do arquivo baixado em C:\

Agora vamos adicionar o binário mongosh à sua variável de ambiente PATH do Windows.

Pesquisa na barra do Windows “variáveis de ambiente”:

Variáveis de ambiente

Agora acrescente o caminho “C:\mongosh-1.10.0-win32-x64\mongosh-1.10.0-win32-x64\bin” no PATH do Windows.

PATH Windows

Como teste abra o CMD e execute o comando mongosh –help

mongosh –help

Referencia da instalação:

https://www.mongodb.com/docs/mongodb-shell/install/

Conceitos Básicos

Banco de Dados

O MongoDB é um banco de dados orientado a documentos, o que significa que é diferente dos bancos de dados tradicionais que seguem o modelo relacional. Eu gosto de trabalhar com MongoDB porque ele é flexível e permite que várias fontes e terceiros se conectem diretamente a ele. Além disso, ele pode ser integrado a diferentes aplicações usando conectores disponíveis.

Coleções

As coleções no MongoDB são grupos de documentos e funcionam de forma semelhante às tabelas em bancos de dados relacionais. As coleções são úteis para agrupar documentos relacionados entre si, facilitando a gestão e consulta dos dados. Além disso, a estrutura das coleções em MongoDB permite armazenar documentos com estruturas diferentes dentro de uma mesma coleção, garantindo maior flexibilidade.

Documentos

Os documentos são os registros em um banco de dados orientado a documentos, como o MongoDB. Os documentos são armazenados no formato BSON, que é uma representação binária do JSON. Achei interessante que no MongoDB, os documentos podem conter campos variáveis, fazendo com que cada documento seja único e independente. Isso facilita a manipulação de dados e permite criar soluções mais eficientes para diferentes situações.

Modelagem de Dados

A modelagem de dados no MongoDB é uma etapa importante para garantir que o banco de dados seja eficiente e fácil de manter. Vou abordar dois tipos principais de modelagem no MongoDB: Embutida e Referenciada.

Embutida

A modelagem embutida é quando incorporamos todos os dados relacionados em um único documento. Essa abordagem é útil para melhorar o desempenho de leitura, já que todas as informações necessárias estão no mesmo local. Além disso, é possível trabalhar com estruturas de dados complexas, como matrizes e geoespaciais. Por exemplo, considere um blog com postagens e comentários:

{
  "titulo": "Postagem do Blog",
  "conteudo": "Este é o texto do conteúdo do blog",
  "autor": "José da Silva",
  "data_publicacao": "2023-06-19",
  "comentarios": [
    {
      "autor": "Maria",
      "texto": "Ótima postagem!",
      "data": "2023-06-19"
    },
    {
      "autor": "Pedro",
      "texto": "Muito interessante",
      "data": "2023-06-20"
    }
  ]
}

Neste exemplo, os comentários estão embutidos no documento da postagem do blog. Isso facilita a consulta de postagens e seus respectivos comentários.

Referenciada

A modelagem referenciada consiste em criar referências entre documentos, o que nos permite separar informações e buscar dados mais específicos. Essa abordagem é útil quando temos dados que não precisam ser consultados sempre ou quando queremos evitar redundâncias e facilitar a manutenção dos dados. Por exemplo, usando o mesmo caso do blog, teríamos documentos separados para postagens e comentários:

Postagem:

{
  "_id": ObjectId("60cc45821342abcd1234"),
  "titulo": "Postagem do Blog",
  "conteudo": "Este é o texto do conteúdo do blog",
  "autor": "José da Silva",
  "data_publicacao": "2023-06-19"
}

Comentários:

{
  "_id": ObjectId("60cc45811342abcd5678"),
  "postagem_id": ObjectId("60cc45821342abcd1234"),
  "autor": "Maria",
  "texto": "Ótima postagem!",
  "data": "2023-06-19"
},
{
  "_id": ObjectId("60cc45811342abcd9012"),
  "postagem_id": ObjectId("60cc45821342abcd1234"),
  "autor": "Pedro",
  "texto": "Muito interessante",
  "data": "2023-06-20"
}

Aqui, os comentários têm uma referência para a postagem relacionada, permitindo consultas mais específicas e uma organização mais fácil.

Índices e Otimização

Neste artigo, abordarei os índices no MongoDB e como otimizar as consultas usando-os.

Criação de Índices

Criar índices no MongoDB é essencial para melhorar a performance das consultas. Eles são estruturas de dados adicionais que armazenam parte do conjunto de dados da coleção em uma forma fácil de percorrer, ordenada pelo valor do campo especificado. Os índices ajudam a acelerar pesquisas e operações baseadas em intervalos, produzindo resultados de consultas mais rápidos e eficientes. Além disso, podem ser criados e removidos conforme necessário para se adaptar às mudanças nos requisitos e padrões de consulta do aplicativo¹.

Para criar um índice no MongoDB, primeiramente, é preciso identificar os campos mais comuns nas consultas e declarar índices nesses campos. Se, por exemplo, minha aplicação consulta frequentemente por “nome” e “idade”, criar índices nesses campos ajudará na velocidade das consultas. Os índices compostos² também podem ser criados, combinando mais de um campo. É importante ter em mente que criar muitos índices desnecessários pode causar lentidão.

Otimização de Consultas

Otimizar consultas no MongoDB envolve o uso eficiente de índices e projeções³. A utilização dos índices corretos possibilita a recuperação rápida das informações desejadas e evita a lentidão causada por operações de varredura da coleção inteira.

Para garantir que os índices sejam utilizados nas consultas, podemos utilizar a função explain no MongoDB. Essa função fornece informações detalhadas sobre o plano de execução da consulta e indica se os índices foram utilizados ou não.

Além disso, a seleção e o ordenamento corretos dos campos nos índices compostos são essenciais para uma performance eficiente. A ordem dos campos em um índice composto afeta diretamente a forma como o MongoDB utiliza o índice.

Em suma, a criação e a utilização corretas dos índices são de extrema importância para a otimização das consultas no MongoDB. Planejar cuidadosamente os índices necessários, baseados nos padrões de consulta de cada aplicação, é essencial para garantir uma boa performance e evitar a lentidão no banco de dados.

Segurança

Autenticação

A autenticação é uma parte importante da segurança do MongoDB. Por padrão, o MongoDB não possui autenticação ativada, o que significa que qualquer usuário com acesso ao servidor onde o banco de dados está instalado pode adicionar e excluir dados. Para resolver isso, é importante habilitar a autenticação e garantir que apenas usuários autorizados possam acessar os dados. Existem várias formas de autenticação disponíveis no MongoDB, incluindo a autenticação baseada em senhas e a autenticação usando certificados X.509.

Autorização

Após ter a autenticação ativada, o próximo passo é garantir que os usuários autorizados tenham permissões adequadas para acessar e modificar os dados. Para isso, o MongoDB possui um sistema de controle de acesso baseado em funções, que permite atribuir diferentes funções aos usuários, dependendo das suas necessidades. Essas funções controlam as ações que os usuários podem executar no banco de dados. Além disso, é possível criar funções personalizadas para atender aos requisitos específicos da sua aplicação.

Encriptação

A encriptação é outra camada de segurança essencial para manter seus dados protegidos. O MongoDB suporta a encriptação tanto em trânsito quanto em repouso. A encriptação em trânsito utiliza TLS/SSL para proteger os dados enquanto eles são transmitidos entre o cliente e o servidor. A encriptação em repouso garante que os dados armazenados no disco sejam protegidos usando a encriptação WiredTiger, que é o mecanismo de armazenamento padrão do MongoDB.

Ao seguir essas práticas recomendadas para autenticação, autorização e encriptação, posso garantir que os dados armazenados no MongoDB estarão mais protegidos e seguros.

Backup e Restauração

Ferramentas de Backup

No MongoDB, o backup e a restauração de dados são atividades muito importantes para garantir a segurança e integridade de nossos bancos de dados. Para realizar o backup, utilizo a ferramenta mongodump, que cria um backup do banco de dados no formato BSON. O processo do backup pode ser realizado para todo o servidor, para um banco de dados específico ou até mesmo para uma coleção específica 1.

Geralmente, ao executar o mongodump, o arquivo BSON gerado é compactado e armazenado no diretório dump/. No entanto, é possível configurar o mongodump para salvar o arquivo BSON em um local personalizado. Além disso, devemos ter em mente que é possível utilizar filtros e consultas durante o processo de backup para selecionar apenas os dados que desejamos salvar.

Procedimentos de Restauração

A restauração dos dados do backup no MongoDB é feita através do comando mongorestore. A ferramenta mongorestore é responsável por ler os arquivos BSON gerados pelo mongodump e restaurar as informações no banco de dados 1.

É importante ressaltar que durante o processo de restauração, a criação de índices ocorre após a restauração dos dados. Dessa forma, evitamos possíveis problemas com a integridade dos dados. Além disso, para garantir um processo de restauração seguro, devemos sempre verificar se a versão do MongoDB no servidor é compatível com os arquivos BSON que estamos tentando restaurar.

Ao executar o mongorestore, podemos especificar o local onde os arquivos BSON estão armazenados. Assim, o comando irá restaurar os dados para o banco de dados adequado. Caso necessário, também podemos utilizar os recursos de consulta e filtro disponíveis no mongorestore. Isso nos permite escolher quais dados serão restaurados ou até mesmo ajustar as informações durante o processo de restauração.

Ao seguir essas etapas e utilizar as ferramentas adequadas, consigo garantir a segurança dos meus dados no MongoDB e realizar um processo de backup e restauração eficiente e confiável.

Monitoramento

Ferramentas de Monitoramento

No ambiente do MongoDB, as ferramentas de monitoramento são essenciais para garantir o bom desempenho e a estabilidade do banco de dados. O próprio MongoDB possui recursos e utilitários para monitoramento, como o db.enableFreeMonitoring(), que oferece monitoramento gratuito na nuvem para instâncias individuais ou conjuntos de réplicas.

Outras ferramentas disponíveis estão listadas na seção recursos mencionada anteriormente e podem ajudar a manter o controle sobre as instâncias e otimizar os planos de manutenção.

Algumas ferramentas de monitoramento populares são:

• ClusterControl
• MongoDB Management Service (MMS)
• Site24x7

Métricas

Monitorar as métricas do MongoDB é fundamental para entender a capacidade do seu banco de dados e observar a utilização dos recursos. Além disso, é possível identificar comportamentos anormais e problemas de desempenho.

Algumas métricas importantes incluem:

• Operações de leitura e escrita por segundo
• Latência nas operações de leitura e escrita
• Taxa de retorno de consultas
• Uso de memória

Eu sempre enfatizo a importância de acompanhar essas métricas regularmente, pois isso permite detectar e reagir a problemas em tempo real e melhorar o desempenho geral do banco de dados e das aplicações relacionadas. Além disso, isso ajuda a garantir a conformidade com os acordos de nível de serviço (SLAs) e requisitos de proteção e governança de dados.

Para um entendimento mais aprofundado das métricas, recomendo a leitura do artigo onde são abordados os principais aspectos do monitoramento do MongoDB e as métricas relevantes.

Desempenho

Tuning

Quando se trata de melhorar o desempenho do MongoDB, é essencial realizar ajustes para garantir que o banco de dados funcione de maneira eficiente. Uma das áreas que podem afetar significativamente o desempenho é o bloqueio nas transações. O MongoDB usa um sistema de travamento para garantir a consistência do conjunto de dados. Se certas operações forem demoradas ou uma fila se formar, o desempenho será degradado à medida que as solicitações e operações esperam pelo bloqueio¹. Eu recomendaria monitorar e ajustar regularmente o desempenho do MongoDB nessa área.

Outro aspecto fundamental para o ajuste de desempenho é a otimização de consultas. Devemos garantir que as consultas ad hoc, a indexação e a agregação em tempo real estejam funcionando de maneira eficaz para aproveitar ao máximo o desempenho do MongoDB.

Dimensionamento

O MongoDB é uma base de dados distribuída por padrão e oferece uma capacidade de dimensionamento horizontal extensa sem necessidade de alterações na lógica do aplicativo². Isso permite lidar com o crescimento dos dados e a demanda de maneira mais eficiente.

Além disso, podemos segmentar e replicar dados usando clusters de fragmentos e conjuntos de réplicas, respectivamente. Isso ajudará a melhorar ainda mais o desempenho e a disponibilidade dos sistemas baseados em MongoDB.

É fundamental escolher a estratégia de dimensionamento adequada para seu caso de uso específico, levando em conta os requisitos de performance, espaço em disco e redundância de dados. Consideremos cuidadosamente as opções de fragmentação e replicação para garantir a melhor solução para nossas necessidades.

Em resumo, o desempenho e o dimensionamento são aspectos críticos para garantir a eficiência e a escalabilidade do MongoDB. Ao monitorar e ajustar regularmente o desempenho do sistema e selecionar a estratégia de dimensionamento correta, eu posso garantir um bom funcionamento do meu banco de dados MongoDB.