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Dados modernos precisam de um banco de dados moderno

MongoDB: A Alternativa Moderna Que Supera o Relacional

Temenos

33% mais eficiente, 50% mais taxa de transferência.

Amadeus

Mais de 630M de reservas por/ano

Idealo

Mais de 200 mil consultas por segundo.

Comcast

Mais de 100 mil operações por segundo

O Caminho para a Inovação

Os dados que impulsionam os aplicativos modernos vêm em todas as formas e tamanhos. Quando bancos de dados relacionais tradicionais enfrentam dificuldades com grandes volumes de dados não estruturados, implementações incompletas de JSON e dimensionamento horizontal ineficiente, a inovação é prejudicada. A verdadeira inovação requer um banco de dados moderno e pronto para a IA.

Adote Modelos de Dados Flexíveis e Simplifique Relacionamentos (Sem JOINs Complexos)

O document model do MongoDB oferece suporte naturalmente a dados não estruturados e dinâmicos, simplificando o design do esquema. Ao incorporar ou referenciar dados relacionados em documentos para dados aninhados ou relacionamentos um-para-muitos, você reduz a necessidade de JOINs complexos comuns no SQL. Além disso, a validação de esquema garante a estrutura e a aplicação necessárias.

Desbloqueie desempenho, escalabilidade e eficiência de custos inigualáveis para qualquer carga de trabalho

O MongoDB lida eficientemente com grandes conjuntos de dados e alto tráfego com dimensionamento horizontal integrado (via fragmentação nativa) e réplicas de leitura. Experimente a rápida recuperação de dados e custos de infraestrutura mais baixos em comparação com uma variedade de sistemas SQL.

Acelere a velocidade do desenvolvedor e crie aplicativos modernos mais rapidamente

Armazene objetos nativos da linguagem diretamente, reduzindo a necessidade de ORMs. Simplifique a agregação de dados com um framework de pipeline intuitivo. O MongoDB oferece suporte nativo à pesquisa vetorial e integra diversos tipos de dados—ideal para IA/aprendizado de máquina e microsserviços. Evite a complexidade e o custo do armazenamento em cache ou de camadas de transformação intermediárias. O MongoDB é mais fácil para os desenvolvedores aprenderem e utilizarem, acelerando os ciclos de desenvolvimento.

As empresas escolhem o MongoDB em vez do relacional

50%Esforço economizado no processo de migração

2 minutosRedução do tempo de mais de 1 hora.

"Toda a migração foi muito rápida. Com o Relational Migrator, eu diria que economizamos 50% do nosso esforço."

Neha Yadav
Engenheiro Líder, Nationwide

Saiba mais

50%Esforço economizado no processo de migração

2 minutosRedução do tempo de mais de 1 hora.

"Toda a migração foi muito rápida. Com o Relational Migrator, eu diria que economizamos 50% do nosso esforço."

Neha Yadav
Engenheiro Líder, Nationwide

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7M+Serviço de sub-segundo para transações

40%O tráfego externo é servido com ODS.

"Nós criamos um armazenamento de dados operacional (ODS) no MongoDB para resolver [dívida técnica, altos custos, escassez de habilidades e mudanças lentas].”

RAM Vemana
Chefe de Dados de Cartão de Crédito e Comércio, Wells Fargo

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10xAumento da taxa de transferência de desempenho

Podemos processar 10 vezes mais taxa de transferência com o MongoDB Atlas do que poderíamos no local, e temos espaço para lidar com uma capacidade ainda maior.

Eric Lutts
Diretor Sênior de Engenharia de Banco de Dados, Radial

Saiba mais

0Tempo de inatividade

300Solicitações de banco de dados por segundo.

"Uma das coisas que mais aprecio no Atlas são todas as métricas É extremamente fácil go ao dashboard e saber exatamente qual é o padrão em cada gráfico, e nunca tivemos um problema de desempenho com o servidor."

Vladimir Carballo
Engenheiro de Software Principal, The Knot Worldwide

Saiba mais

Por que o MongoDB para seu próximo aplicativo?

White Paper

Bancos de Dados para IA: Relacionais vs. Documentos

Descubra por que os bancos de dados tradicionais não atendem às necessidades dos aplicativos de IA e como os bancos de dados de documentos flexíveis oferecem a base essencial.

Saiba mais

Vídeo

PostgresSQL vs. MongoDB: Qual é melhor para cargas de trabalho de IA?

Aprender por que as plataformas de banco de dados precisam ser projetadas especificamente para lidar com grandes e complexas estruturas de dados, a fim de oferecer suporte eficaz aos aplicativos modernos de IA.

Assista ao vídeo