MONGODB ATLAS
Non hai più bisogno di un database separato per supportare transazioni, ricerca avanzata o IA generativa. Il database di documenti più famoso al mondo è ora la piattaforma dati per sviluppatori più versatile che esista.
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Il database moderno più utilizzato
MongoDB è stato riconosciuto Leader nel Magic Quadrant™ Gartner® 2023 per i Cloud Database Management Systems e Leader anche nel Forrester Wave™ 2024 sulle Translytical Data Platforms )Fonte: mongodb.com).
MongoDB Atlas è una piattaforma DBaaS multi-cloud che semplifica la gestione e la scalabilità automatica di database MongoDB su AWS, Azure e Google Cloud. Supporta dati semi-strutturati in formato BSON, e include funzionalità avanzate come ricerca full-text, grafi e vettoriale, ideali per applicazioni AI-driven. Lo sharding garantisce scalabilità orizzontale e alta disponibilità trasparente all'applicazione.
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MongoDB Atlas è una piattaforma DBaaS multi-cloud che semplifica la gestione e la scalabilità automatica di database MongoDB su AWS, Azure e Google Cloud. Supporta dati semi-strutturati in formato BSON, e include funzionalità avanzate come ricerca full-text, grafi e vettoriale, ideali per applicazioni AI-driven. Lo sharding garantisce scalabilità orizzontale e alta disponibilità trasparente all'applicazione.
Scopri di piùAnalisi completa della sicurezza MongoDB per protezione dati e conformità normativa. Audit di ogni livello: autenticazione MFA/SSO, autorizzazione RBAC granulare, auditing attività e crittografia completa tramite Queryable Encryption. Architettura di sicurezza a 360 gradi per informazioni critiche.
MongoDB scala orizzontalmente distribuendo automaticamente i dati su più server (sharding). Grazie al modello a documento è possibile leggere intere entità con un’unica query, evitando costosi join multipli. Questo si traduce in prestazioni elevate su grandi volumi di dati e in una più facile crescita su hardware commodity.
MongoDB usa documenti JSON/BSON auto-descrittivi. Ogni record può avere campi diversi senza dover modificare la struttura del database. A differenza di un RDBMS dove ogni variazione va pianificata e richiede spesso downtime, Mongo non ha bisogno di schemi relazionali e tabelle. Questo accelera lo sviluppo e riduce la manutenzione.
MongoDB permette di incorporare (embed) documenti correlati nello stesso record in diversi casi (ad es. ordini di un cliente come sottodocumento), riducendo i join e semplificando le query. Questo facilita anche l’integrazione con il modello a oggetti dei linguaggi di programmazione, velocizzando lo sviluppo di app moderne.
MongoDB supporta nativamente più tipi di dati (documenti, chiavi-valore, collezioni time-series, vettori per AI, dati geospaziali, ecc.), consentendo di usare un’unica piattaforma per carichi di lavoro operativi e analitici. Altre soluzioni richiedono database dedicati per ciascun scopo (come, ad esempio, un motore grafico o di ricerca a parte), con complessità aggiuntiva.
MongoDB permette di archiviare embeddings e vettori insieme. Include la ricerca full-text, i grafi e la ricerca vettoriale per AI, offrendole come parte di Atlas. In contesti di machine learning e generative AI, MongoDB facilita l’aggregazione di dati operativi con dati di training. È perfetto per applicazioni che combinano dati transazionali e analitici (translytical data platform).
Con replica automatica e failover integrato, MongoDB mantiene i dati ridondanti su più nodi per garantire continuità di servizio. Inoltre, grazie al supporto multi-cloud e multi-region, è possibile distribuire database in più data center senza vendor lock-in. Questo risolve problemi di downtime e performance geografica che sarebbero difficili da ottenere con sistemi legacy.
| Caratteristica | MongoDB (document DB) | Relational DBMS (es. Oracle/MySQL) | Altri NoSQL (es. Cassandra, Redis) |
|---|---|---|---|
| Modello dati | Documentale (JSON/BSON flessibile) | Modello relazionale (tabelle rigide) | Solitamente chiave/valore o wide-column, schema variabile |
| Schema | Schema-less: struttura flessibile, evoluzioni rapide | Schema fisso: modifiche complesse e spesso require downtime | Nessun schema fisso (Cassandra: colonne variabili; Redis: chiave/valore) |
| Scalabilità | Orizzontale nativa (sharding automatico) | Scalabilità verticale (migliorare l’hardware) | Orizzontale possibile (Cassandra supporta sharding, ma con chiavi predeterminate) |
| Query e join | Aggregation pipeline e query JSON, embedded docs riducono i join | SQL standard con join; le query multi-tabella possono essere lente | Query limitate: Cassandra usa CQL (simile a SQL), Redis è key-value senza join |
| Funzionalità integrate | Search full-text, geospaziale, grafi, vettori per AI (tutto in core) | Spesso estensioni o add-on per search/geo (es. Oracle Text) | Spesso serve accoppiarlo ad altri sistemi specializzati |
| Transazioni | Supporta transazioni ACID multi-documento (da v4.x) | ACID nativo su tutte le operazioni | Generalmente ACID limitato (Redis ha transazioni semplici; Cassandra “eventual consistency”) |
| Uso ideale | Applicazioni moderne con dati flessibili, web/mobile, microservizi, IoT, AI | Sistemi con dati strutturati e transazionali critici (ERP, finanziari) | Casi d’uso specifici: Cassandra per altissima scrittura scalata, Redis come cache veloce |
| Licenza e costi | SSPL (community); Atlas SaaS; costi di licenza inferiori rispetto a Oracle | Licenze proprietarie costose (Oracle) o open-source (MySQL), hardware dedicato | Open-source (Cassandra) o licenze di supporto, ma spesso serve gestire tool aggiuntivi |
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