MongoDB fait rarement la une des médias spécialisés. Développé depuis 2007 par l'éditeur éponyme, ce système de gestion de base de données (SGBD) orienté documents est pourtant l'un des plus utilisés au monde. MongoDB occupe la cinquième place du classement des SGBD dressé par DB-Engines, derrière les ténors de la base relationnelle que sont Oracle Database, MySQL, Microsoft SQL Server et PostgreSQL. MongoDB est même le numéro un du palmarès sur le segment NoSQL, devant Redis et Elasticsearch.

Publié sous licence open source SSPL (Server Side Public License), MongoDB permet de manipuler à la volée des objets structurés au format BSON ou JSON binaire, sans avoir besoin de reconfigurer sa base de données. Les informations prennent la forme de documents enregistrés dans des "collections". A la différence du système de tables d'une base relationnelle, les champs peuvent différer d'un enregistrement à l'autre au sein d'une même collection.

MongoDB ne se réduit pas à un simple SGBD. Depuis près de trois ans, son éditeur a opéré un tournant pour en faire une véritable data platform venant concurrencer Snowflake ou Databricks. Autour de son socle, MongoDB s'est enrichi de nouvelles fonctionnalités comme la recherche intégrée et le développement d'applications mobiles via l'acquisition de la plateforme Realm en 2019. La même année, il lançant Atlas, sa base de données as a service (DBaaS), qui est rapidement devenu la première base de données managée cross-cloud.

Renforcer le search et l'analytique

Pour Frédéric Favelin, manager partner solutions architect EMEA au sein de l'éditeur du même nom, "MongoDB a vocation à aider les développeurs à accélérer la création d'applications modernes et résilientes". Il ajoute : "La plateforme remplit un nombre croissant de cas d'usage exigeant des performances fonctionnelles et techniques élevées en termes de scalabilité et d'évolutivité."

A l'occasion du MongoDB World 2022 début juin, la société précisait sa vision en détaillant les avancées de la version 6.0 de sa plateforme. Cette dernière vient renforcer la dimension "search" et "analytics" de la solution. Pour accélérer les requêtes analytiques courantes sans avoir à modifier la structure du document ou à déplacer les données vers un autre système, MongoDB intègre l'indexation columnstore à son offre.

Atlas Search s'enrichit, lui, de possibilités de recherche à facettes, en se basant sur Apache Lucene. Baptisée Search Facets, cette fonctionnalité permettra par exemple à un internaute de retrouver plus facilement les produits qu'il recherche sur les sites d'e-commerce en appliquant des filtres comme le nom du vendeur ou le coloris. Par ailleurs, la version 6.0 apporte des améliorations aux time series collections avec le support d'index secondaires et un tri plus rapide des données temporelles. 

"Le chiffrement des données dans MongoDB répond aux enjeux de souveraineté notamment liés au Data Act"

Dans un délai qui reste à préciser, Atlas Data Lake, la version managée de la solution de MongoDB, reformatera les données et créera des index de partition au fur et à mesure de leur ingestion, "offrant l'économie du stockage d'objets dans le cloud tout en optimisant les requêtes analytiques de haute performance," explique l'éditeur dans un communiqué.

Déjà disponible, Data Federation d'Atlas permet aux développeurs de créer des bases de données virtuelles afin de travailler sur des flux issus de différentes sources. La synchronisation de cluster à cluster assure, elle, l'interfaçage en continue des données de MongoDB dans des environnements tiers, que ce soit au sein d'Atlas, dans un cloud privé, sur site ou en périphérie.

Accélérer la migration des bases relationnelles

Si MongoDB dispose de son propre langage de requête (MQL), il entend s'élargir au monde des bases de données relationnelles avec la nouvelle Atlas SQL Interface. Cette dernière vise à faciliter l'interrogation et la visualisation des contenus issus de serveurs SQL en mode natif depuis Atlas tout en préservant la flexibilité de son modèle NoSQL orienté documents. En parallèle, un nouvel outil nommé Relationnal Migrator est conçu pour aider les entreprises à migrer leurs bases relationnelles vers MongoDB.

L'événement MongoDB World a également été l'occasion d'annoncer la disponibilité générale d'Atlas Serverless. L'approche serverless permet de décharger l'utilisateur de tout ou partie des tâches de configuration et d'administration, via un dimensionnement automatique des ressources IT en fonction de la charge de travail. Le service peut être hébergé auprès d'un des trois principaux fournisseurs de cloud : AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure.

Présenté en préversion, Queryable Encryption permet de réaliser des recherches sur des données qui restent chiffrées à tout moment dans la base. Cette fonction de "cryptage interrogeable" offre la possibilité aux développer de requêter des informations sensibles chiffrées sans impact sur les performances et sans connaissances pointues en cryptographie.

"Ce chiffrement des données dans MongoDB répond aux enjeux de souveraineté notamment liés au Data Act", estime Frédéric Favelin. Présenté le 23 février dernier par la Commission européenne, le Data Act vise à faciliter le partage de données entre entreprises et particuliers ou entre sociétés. Des flux qui impliquent la mise en place d'un ensemble de mesures techniques, dont le chiffrement.

Décharger le développeur de toute la tuyauterie

Face à ses concurrents Databricks et Snowflake, "le cœur de cible de MongoDB est et reste la population de développeurs", martèle Frédéric Favelin. Cela n'empêche pas la data platform de mettre à la disposition des experts de la business intelligence des connecteurs vers les principaux outils de BI (Tableau, Qlik Sense, Power BI, Looker). Mais aussi une interface de data visualisation en "real-time application" avec MongoDB Atlas Charts. Les spécialistes de la data science se voient, eux, proposer l'approche MLOps via Iguazio, partenaire de MongoDB.

"Notre mission est avant tout faciliter le quotidien des développeurs", renchérit Frédéric Favelin. Il prend, pour exemple, Atlas Application Services, un ensemble de services et d'APIs orienté livraison et intégration continues (CI/CD). L'intégration récente de Vercel, plateforme de développement front-end, permet aux utilisateurs de développer, prévisualiser et déployer des sites web et applications en recourant à MongoDB Atlas comme base de données principale.

"MongoDB entend renforcer la capacité à adresser toujours plus de cas d'usage sans avoir à dupliquer les données dans des technologies de niche"

Autre atout de MongoDB, la société affiche une santé financière florissante. A l'issue de son deuxième trimestre fiscal 2022 (clos au 31 août dernier), l'éditeur américain enregistre un chiffre d'affaires de plus de 303 millions de dollars, en hausse de 53% sur un an, et 1,8 milliard de dollars de liquidités. Que faire de ce trésor de guerre ? Si les contours de la feuille de route de l'éditeur restent flous, "MongoDB entend renforcer la capacité des développeurs à adresser toujours plus de cas d'usage sans avoir à dupliquer les données dans des technologies de niche", avance Frédéric Favelin.

"La partie la plus consommatrice dans un budget IT, c'est le développement. Il faut aider les développeurs à être plus efficace en les déchargeant de la tuyauterie et de la gestion des diverses bases de données", martèle le manager partner solutions architect EMEA de MongoDB. Pour Frédéric Favelin, l'avenir ne peut passer que par l'adoption d'une data platform. "Des entreprises essaient en vain de moderniser leur environnement tout en conservant leur infrastructure d'avant le cloud et le mobile. Poser des rustines en continuant à dupliquer les informations ne fait que retarder l'échéance", prévient-il. MongoDB accompagne notamment des entreprises dans leur migration vers le cloud et le monde NoSQL. Parmi ses références françaises figurent Adeo, Solocal, Crédit Agricole, Amadeus ou encore Renault.