Expertises
Expertise MongoDB : modéliser et exploiter une base documentaire
MongoDB est la base de données documentaire la plus répandue. Elle stocke des documents BSON au schéma flexible, propose des index riches, un pipeline d'agrégation puissant, des transactions multi-documents et une mise à l'échelle horizontale par sharding. MongoDB Atlas ajoute l'hébergement managé, la recherche plein texte et la recherche vectorielle.
Agencei utilise MongoDB lorsque le modèle de données est réellement documentaire : catalogues aux attributs variables, journaux d'événements, profils utilisateurs, contenus, données issues d'API tierces. Nous l'associons surtout à Node.js et NestJS, et nous auditons des bases existantes dont les performances se dégradent.
Cette expertise s'adresse aux équipes qui construisent un produit à schéma évolutif, ou qui exploitent déjà MongoDB et rencontrent des problèmes de lenteur, de coûts ou de cohérence.
Cas d'utilisation
Backend de SaaS avec Node.js
Documents par tenant, schémas validés côté application et côté base, et index composés pour les requêtes des écrans principaux.
Catalogues à attributs variables
Produits, équipements ou biens dont les caractéristiques diffèrent d'une catégorie à l'autre, sans multiplier les tables de jointure.
Journalisation et événements
Collections d'événements à fort volume avec index TTL, collections temporelles et agrégations pour les tableaux de bord.
Contenus et données semi-structurées
Formulaires dynamiques, réponses d'API partenaires et documents métier stockés tels quels, puis interrogés par index.
Audit et optimisation d'une base existante
Revue du modèle, des index inutiles ou manquants, des requêtes qui scannent les collections et du dimensionnement du cluster.
Types de projets
- Base de données pour application Node.js
- Backend de SaaS à schéma flexible
- Catalogue produits ou équipements
- Stockage d'événements et de journaux
- Audit de performance MongoDB
- Migration vers ou depuis MongoDB
- Recherche vectorielle avec Atlas
Intégration avec les autres technologies
MongoDB + Node.js (Mongoose, pilote natif)
Schémas Mongoose ou validation JSON Schema côté base, typage TypeScript des documents et tests d'intégration sur une instance conteneurisée.
MongoDB + Atlas sur AWS
Cluster managé dans la région AWS de votre application, peering réseau, sauvegardes continues et alertes sur les métriques de charge.
MongoDB + Docker et Kubernetes
Instance conteneurisée pour le développement et les tests, ou opérateur Kubernetes lorsque l'auto-hébergement est imposé.
MongoDB + PostgreSQL
Architecture mixte : données transactionnelles dans PostgreSQL, documents volumineux ou variables dans MongoDB, synchronisés par événements.
Exemples de problèmes résolus
Requêtes qui parcourent toute la collection (COLLSCAN)
Analyse des plans d'exécution, création d'index composés conformes à la règle ESR et suppression des index redondants qui ralentissent les écritures.
Documents qui dépassent la limite de taille
Refonte du modèle : tableaux illimités déplacés vers une collection dédiée avec référence et pattern bucket pour les séries.
Agrégation lente pour un tableau de bord
Réorganisation des étapes pour filtrer tôt, index couvrant, précalcul dans une collection matérialisée mise à jour périodiquement.
Incohérences entre collections
Utilisation des transactions multi-documents là où c'est nécessaire, ou remodélisation pour regrouper ce qui doit être mis à jour ensemble.
Coût Atlas en hausse
Réduction de la taille des index et des documents, archivage des données froides, ajustement du palier et suppression des collections orphelines.
Questions fréquentes
Quand choisir MongoDB plutôt que PostgreSQL ?
Lorsque les données sont réellement des documents à structure variable, que la lecture se fait principalement par document entier et que l'équipe travaille en JavaScript ou TypeScript. Pour des données fortement relationnelles, PostgreSQL reste préférable.
MongoDB gère-t-il les transactions ?
Oui, les transactions multi-documents existent depuis MongoDB 4.0 sur les replica sets. Elles ont un coût et doivent rester l'exception ; un bon modèle documentaire limite le besoin d'y recourir.
Atlas ou auto-hébergement ?
Atlas simplifie énormément l'exploitation : sauvegardes, mises à jour, surveillance et mise à l'échelle. L'auto-hébergement se justifie pour des contraintes de souveraineté ou de coût à très grand volume.
Comment sécurisez-vous MongoDB ?
Authentification obligatoire, rôles au moindre privilège, chiffrement des connexions et au repos, réseau privé sans exposition publique et audit des accès.
Pouvez-vous migrer depuis MongoDB vers une base relationnelle ?
Oui. Nous concevons le schéma cible, écrivons des scripts de transformation idempotents et procédons par double écriture ou synchronisation pour basculer sans perte de données.
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Modélisation des documents, index, agrégations, migration et performance sur MongoDB et Atlas.
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