MongoDB

Bon, après avoir parlé de SQL et ses potes, passons à MongoDB. Lui, c’est le rebelle ultime. Le gars a regardé les bases relationnelles et a dit : “Pourquoi se limiter à des tables ? Faisons ce qu’on veut, quand on veut !”. 🧨

👉 Pourquoi MongoDB a été créé ?
MongoDB est né pour apporter de la flexibilité. Pas de schéma fixe, pas besoin de migrations à chaque nouveau champ. Tu veux stocker des documents façon JSON ? Aucun souci. Il te permet de stocker, manipuler et interroger tes données sous forme de documents. Parfait pour les applis modernes. 🚀

🎯 Les problèmes résolus :
1️⃣ Données flexibles et non structurées : Si tes données changent constamment ou ne rentrent pas dans des tableaux rigides, MongoDB est idéal. Pense aux apps de réseaux sociaux : profils utilisateurs tous différents, avec photos, préférences… Impossible de tout caser proprement dans des colonnes fixes. MongoDB gère ça sans prise de tête.

2️⃣ Scalabilité horizontale : Là où les bases SQL se scalent verticalement (plus de puissance, plus de RAM), MongoDB se scale horizontalement en répartissant les données sur plusieurs serveurs. Parfait pour le Big Data. 🌐

3️⃣ Performances en lecture/écriture : Mongo est ultra-rapide pour les opérations massives, grâce à son modèle non transactionnel et sa gestion de la réplication. Si tu veux afficher des milliards de posts en un clin d’œil, c’est le choix à envisager.

🔧 En pratique :
• Pas de schéma rigide : Pas besoin de définir des colonnes et des types avant d’insérer des données. Mongo te laisse stocker tout et n’importe quoi, ça s’adapte.
• Haute disponibilité intégrée : Réplication facile sur plusieurs serveurs pour assurer que ta base ne tombe pas. Ça respire la fiabilité. 💪
• Support JSON natif : Les données sont stockées sous forme de documents (en BSON, un cousin du JSON), super pratique pour les devs web et mobiles qui manipulent déjà du JSON tout le temps.

💥 Mais… MongoDB a ses limites :
❌ Pas d’ACID complet pour les transactions : Oublie les transactions complexes à la Oracle ou PostgreSQL. Si tu as besoin d’une rigueur absolue sur l’intégrité des données, Mongo n’est pas le bon choix.

❌ Plus de travail pour la cohérence : Comme les données sont distribuées sur plusieurs serveurs, il faut parfois gérer toi-même certains aspects de la cohérence des données. C’est le prix à payer pour la scalabilité.

❌ Pas toujours optimal pour les requêtes complexes : Si tu as des requêtes SQL très pointues ou qui nécessitent des jointures, Mongo peut vite devenir limité. Ce n’est pas conçu pour ça.

MongoDB, c’est la solution parfaite pour les projets modernes, où les données évoluent vite et où la scalabilité est essentielle. Mais si tu as besoin de transactions ultra-fiables ou de requêtes complexes, ça peut devenir une galère.