MongoDB em produção

⏱ 13 min·⭐ 55 XP

Pré-requisitos (0/1)0%

⬜🧩 NoSQL: mental model 2026(NoSQL + Vector Databases)

Recomendamos completar os pré-requisitos antes de seguir, mas nada te impede de continuar.

Quando Mongo é a escolha certa

Situação	Documento cabe?	Por quê
Esquema que varia entre registros	Sim	Campo opcional não custa coluna nula
Dado lido sempre junto	Sim	Uma leitura traz o agregado inteiro, sem junção
Relação muitos-para-muitos consultada dos dois lados	Não	Ou você duplica, ou faz junção — e junção não é a força aqui
Transação entre várias entidades	Com cuidado	Existe, e é mais cara que num relacional
Relatório com agregação complexa	Depende	O canal de agregação é poderoso e mais difícil de otimizar que SQL
Consistência forte entre documentos	Não	Se você precisa disso o tempo todo, o modelo é outro

SituaçãoEsquema que varia entre registros

Documento cabe?Sim

Por quêCampo opcional não custa coluna nula

SituaçãoDado lido sempre junto

Documento cabe?Sim

Por quêUma leitura traz o agregado inteiro, sem junção

SituaçãoRelação muitos-para-muitos consultada dos dois lados

Documento cabe?Não

Por quêOu você duplica, ou faz junção — e junção não é a força aqui

SituaçãoTransação entre várias entidades

Documento cabe?Com cuidado

Por quêExiste, e é mais cara que num relacional

SituaçãoRelatório com agregação complexa

Documento cabe?Depende

Por quêO canal de agregação é poderoso e mais difícil de otimizar que SQL

SituaçãoConsistência forte entre documentos

Documento cabe?Não

Por quêSe você precisa disso o tempo todo, o modelo é outro

MongoDB vale a pena quando o domínio tem estrutura variável por natureza (configs de tenant, catálogo heterogêneo, eventos semi-estruturados) e o padrão de acesso é dominado por find por chave + aggregation. Se você está reescrevendo Postgres com joins em Mongo, errou a escolha.

Aggregation pipeline real

Abaixo um pipeline que responde "top 5 categorias por receita nos últimos 30 dias, com ticket médio e quantidade de pedidos únicos". Esse é o tipo de query que mostra o poder do aggregation framework.

db.orders.aggregate([
  // 1. Filtra janela de 30 dias (usa indice em createdAt)
  { $match: {
      status: 'paid',
      createdAt: { $gte: new Date(Date.now() - 30 * 864e5) }
  }},

  // 2. Abre array de items (1 doc por item)
  { $unwind: '$items' },

  // 3. Agrupa por categoria
  { $group: {
      _id: '$items.category',
      receita: { $sum: { $multiply: ['$items.qty', '$items.price'] }},
      pedidos: { $addToSet: '$_id' },
      ticketTotal: { $sum: '$total' },
      docs: { $sum: 1 }
  }},

  // 4. Calcula metricas derivadas
  { $project: {
      categoria: '$_id',
      receita: 1,
      pedidosUnicos: { $size: '$pedidos' },
      ticketMedio: { $divide: ['$ticketTotal', { $size: '$pedidos' }] },
      _id: 0
  }},

  // 5. Ordena e limita
  { $sort: { receita: -1 }},
  { $limit: 5 }
], { allowDiskUse: true });

💡

Use explain("executionStats") em todo pipeline novo. Procure por COLLSCAN — sinal de índice ausente — e por estágios que não aproveitam o índice inicial (depois do primeiro $match, o índice perde efeito).

Schema design: embed vs reference

// Embed (leitura junta, bound conhecido)
{
  _id: ObjectId('...'),
  title: 'Post sobre Mongo',
  author: { text: 'Fernando' },   // embed: raramente muda
  tags: ['nosql', 'mongo'],                 // bounded
  comments: [                                // RISCO se viral
    { user: 'u2', text: 'bom', at: ISODate() }
  ]
}

// Reference (unbounded ou reuso)
// posts:
{ _id: ObjectId('...'), title: '...', authorId: 'u1' }
// comments:
{ _id: ObjectId('...'), postId: 'p1', user: 'u2', text: 'bom' }

⚠️

Arrays ilimitados dentro de documento são armadilha clássica. Se o array pode crescer sem teto (comments em post viral, events por usuário), use bucketing ou coleção separada.

Quiz rápido

Qual é o critério para embutir um documento relacionado em vez de referenciá-lo?

Índices e production hygiene

// Compound index segue regra ESR: Equality, Sort, Range
db.orders.createIndex(
  { status: 1, createdAt: -1, total: 1 },
  { background: true, name: 'orders_status_date_total' }
);

// TTL index para dados efemeros
db.sessions.createIndex(
  { lastSeen: 1 },
  { expireAfterSeconds: 86400 }
);

// Checar indices nao usados (em producao real)
db.orders.aggregate([{ $indexStats: {} }]);

Write concern e durability

🚨

Dados financeiros: sempre w: "majority" + j: true. w:1 aceita perda silenciosa em failover. Read concern "majority" para consistência entre réplicas.

✅

Mongo é excelente em document domain com acesso por chave. Ruim em joins complexos. Saiba diferenciar.

Perguntas frequentes

❓ Embutir documento ou referenciar?

Embutir quando o dado é lido junto e o tamanho é limitado — evita a segunda consulta. Referenciar quando o subdocumento cresce sem limite ou é compartilhado. O limite de tamanho de documento é o que decide na prática, e crescimento sem limite dentro de um documento é o defeito clássico.

❓ Índice composto no documento segue as mesmas regras do relacional?

Segue: ordem das colunas importa, e o prefixo do índice é aproveitável. A diferença é o índice parcial e o multichave em arranjo, que ampliam o que dá para indexar. E o mesmo princípio vale: índice que não é usado é custo de escrita sem retorno.

❓ Como escalar leitura e escrita?

Leitura por conjunto de réplicas, escrita por fragmentação com chave bem escolhida. A chave é a decisão difícil: chave que concentra escrita anula o ganho, e trocá-la depois é redistribuir todo o dado. Fragmentar antes de precisar acrescenta complexidade sem retorno.

Fixando

Quiz rápido

Qual característica do pipeline de agregação exige atenção em produção?

Quiz rápido

Qual prática de higiene é frequentemente esquecida?

Terminou de ler?

Marcar como concluído registra o XP, mantém sua sequência e coloca 3 cartas deste módulo na fila de revisão espaçada.

Próximos passos sugeridos

🔴

Redis além de cache: streams, pub/sub, scripts

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Relação muitos-para-muitos consultada dos dois lados	Não	Ou você duplica, ou faz junção — e junção não é a força aqui
Transação entre várias entidades	Com cuidado	Existe, e é mais cara que num relacional
Relatório com agregação complexa	Depende	O canal de agregação é poderoso e mais difícil de otimizar que SQL
Consistência forte entre documentos	Não	Se você precisa disso o tempo todo, o modelo é outro

SituaçãoEsquema que varia entre registros

Documento cabe?Sim

Por quêCampo opcional não custa coluna nula

SituaçãoDado lido sempre junto

Documento cabe?Sim

Por quêUma leitura traz o agregado inteiro, sem junção

SituaçãoRelação muitos-para-muitos consultada dos dois lados

Documento cabe?Não

Por quêOu você duplica, ou faz junção — e junção não é a força aqui

SituaçãoTransação entre várias entidades

Documento cabe?Com cuidado

Por quêExiste, e é mais cara que num relacional

SituaçãoRelatório com agregação complexa

Documento cabe?Depende

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Aggregation pipeline real

db.orders.aggregate([
  // 1. Filtra janela de 30 dias (usa indice em createdAt)
  { $match: {
      status: 'paid',
      createdAt: { $gte: new Date(Date.now() - 30 * 864e5) }
  }},

  // 2. Abre array de items (1 doc por item)
  { $unwind: '$items' },

  // 3. Agrupa por categoria
  { $group: {
      _id: '$items.category',
      receita: { $sum: { $multiply: ['$items.qty', '$items.price'] }},
      pedidos: { $addToSet: '$_id' },
      ticketTotal: { $sum: '$total' },
      docs: { $sum: 1 }
  }},

  // 4. Calcula metricas derivadas
  { $project: {
      categoria: '$_id',
      receita: 1,
      pedidosUnicos: { $size: '$pedidos' },
      ticketMedio: { $divide: ['$ticketTotal', { $size: '$pedidos' }] },
      _id: 0
  }},

  // 5. Ordena e limita
  { $sort: { receita: -1 }},
  { $limit: 5 }
], { allowDiskUse: true });

💡

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// Embed (leitura junta, bound conhecido)
{
  _id: ObjectId('...'),
  title: 'Post sobre Mongo',
  author: { text: 'Fernando' },   // embed: raramente muda
  tags: ['nosql', 'mongo'],                 // bounded
  comments: [                                // RISCO se viral
    { user: 'u2', text: 'bom', at: ISODate() }
  ]
}

// Reference (unbounded ou reuso)
// posts:
{ _id: ObjectId('...'), title: '...', authorId: 'u1' }
// comments:
{ _id: ObjectId('...'), postId: 'p1', user: 'u2', text: 'bom' }

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Índices e production hygiene

// Compound index segue regra ESR: Equality, Sort, Range
db.orders.createIndex(
  { status: 1, createdAt: -1, total: 1 },
  { background: true, name: 'orders_status_date_total' }
);

// TTL index para dados efemeros
db.sessions.createIndex(
  { lastSeen: 1 },
  { expireAfterSeconds: 86400 }
);

// Checar indices nao usados (em producao real)
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🚨

Dados financeiros: sempre w: "majority" + j: true. w:1 aceita perda silenciosa em failover. Read concern "majority" para consistência entre réplicas.

✅

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❓ Embutir documento ou referenciar?

❓ Índice composto no documento segue as mesmas regras do relacional?

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