آشنایی با MongoDB: یک راهنمای شروع سریع برای دیتابیس NoSQL

دنیای نرم‌افزار امروز بیش از هر زمان دیگری به داده‌ها وابسته است. از اپلیکیشن‌های کوچک موبایلی گرفته تا سامانه‌های بزرگ سازمانی، همه نیاز دارند اطلاعات را ذخیره، مدیریت و بازیابی کنند. در این میان، MongoDB به عنوان یکی از محبوب‌ترین دیتابیس‌های NoSQL توانسته جایگاه ویژه‌ای پیدا کند.

سادگی در نصب، انعطاف‌پذیری در طراحی داده و پشتیبانی گسترده از زبان‌ها و فریمورک‌های مختلف باعث شده MongoDB انتخاب اول بسیاری از توسعه‌دهندگان باشد. اگر شما هم به دنبال راهکاری هستید که محدودیت‌های جدول‌های سنتی SQL را کنار بگذارد و بتوانید داده‌های پیچیده یا غیرساخت‌یافته را به راحتی مدیریت کنید، این مطلب برای شماست.

در ادامه، با مفاهیم پایه MongoDB آشنا می‌شویم، نمونه‌هایی عملی را بررسی می‌کنیم و می‌بینیم چطور می‌توان این دیتابیس قدرتمند را در پروژه‌های واقعی به کار گرفت.

MongoDB چیست؟

MongoDB یک دیتابیس متن‌باز و NoSQL است. اصطلاح NoSQL به این معناست که برخلاف دیتابیس‌های سنتی SQL، داده‌ها در قالب جدول‌های رابطه‌ای ذخیره نمی‌شوند.

در دنیای NoSQL انواع مختلفی از دیتابیس‌ها وجود دارد، اما MongoDB داده‌ها را در قالب سندهایی شبیه به آبجکت‌های جاوااسکریپت ذخیره می‌کند. برای مثال:

 {
  _id: "123",
  name: "Craig"
}

ارتباط با زبان‌ها و فریمورک‌ها

اگرچه MongoDB معمولاً در کنار فریمورک جاوااسکریپتی Node.js شناخته می‌شود، اما در واقع درایورهای رسمی آن برای بیشتر زبان‌ها و محیط‌های اجرایی وجود دارند، از جمله دات‌نت، PHP و پایتون. همچنین می‌توانید از کتابخانه‌هایی مثل Mongoose استفاده کنید که سطح بالاتری از انتزاع یا قابلیت‌های مشابه ORM در اختیار شما قرار می‌دهند.

انعطاف‌پذیری در ساختار داده‌ها

برخلاف جدول‌های SQL، مونگودی‌بی هیچ محدودیت ساختاری سخت‌گیرانه‌ای ندارد. شما می‌توانید هر نوع داده‌ای را در هر جایی ذخیره کنید. این ویژگی MongoDB را برای داده‌های غیرسازمان‌یافته یا انعطاف‌پذیر بسیار مناسب می‌سازد.

برای مثال، فرض کنید یک دفترچه تلفن دارید. هر فرد ممکن است چند شماره تلفن داشته باشد. در SQL شاید مجبور شوید سه ستون برای شماره تلفن تعریف کنید، اما این برای بعضی افراد زیاد و برای بعضی دیگر کم خواهد بود. در نهایت باید یک جدول جداگانه برای شماره‌ها بسازید که پیچیدگی بیشتری ایجاد می‌کند.

در MongoDB می‌توانید شماره‌های تلفن را به صورت یک آرایه نامحدود از آبجکت‌ها در همان سند ذخیره کنید:

{
  _id: "123",
  name: "Craig",
  telephone: [
    { home: "0123456789" },
    { work: "9876543210" },
    { cell: "3141592654" }
  ]
}

نکته مهم

MongoDB برای پرس‌وجو و به‌روزرسانی داده‌ها از همان نگارش آبجکت‌های جاوااسکریپت استفاده می‌کند. اگر به SQL عادت داشته باشید، این موضوع در ابتدا ممکن است کمی چالش‌برانگیز باشد.

عناصر اصلی در MongoDB

قبل از اینکه جلوتر برویم، بهتر است با واژگان کلیدی MongoDB آشنا شویم. این اصطلاحات در طول مقاله بارها استفاده خواهند شد:

• Document (سند): یک آبجکت منفرد در دیتابیس که مشابه یک رکورد یا ردیف در جدول SQL است.
• Field (فیلد): یک داده‌ی منفرد داخل سند، مثل نام یا شماره تلفن. مشابه ستون در جدول SQL.
• Collection (کالکشن): مجموعه‌ای از اسناد مشابه، مشابه یک جدول در SQL. می‌توان همه اسناد را در یک کالکشن قرار داد، اما معمولاً بهتر است آن‌ها را بر اساس نوع دسته‌بندی کنیم. مثلاً در دفترچه تلفن می‌توان یک کالکشن برای افراد و یک کالکشن برای شرکت‌ها داشت.
• Database (دیتابیس): مجموعه‌ای از داده‌های مرتبط، همان معنای دیتابیس در SQL.
• Schema (شِما): ساختار داده‌ها را تعریف می‌کند. در SQL باید قبل از ذخیره داده، جدول‌ها و نوع فیلدها را مشخص کنید. در MongoDB این الزام وجود ندارد، هرچند می‌توان شِماهایی تعریف کرد که اسناد را قبل از ورود به کالکشن اعتبارسنجی کنند.
• Index (ایندکس): ساختاری برای افزایش سرعت پرس‌وجو، مشابه ایندکس در SQL.
• Primary Key (کلید اصلی): شناسه‌ی یکتا برای هر سند. MongoDB به‌طور پیش‌فرض یک فیلد یکتا و ایندکس‌شده به نام _id به هر سند اضافه می‌کند.
• Denormalization (غیرنرمال‌سازی): در SQL داده‌ها را نرمال‌سازی می‌کنیم تا تکرار حذف شود. در MongoDB برعکس، غیرنرمال‌سازی تشویق می‌شود؛ یعنی داده‌ها را تکرار می‌کنیم تا هر سند تمام اطلاعات مورد نیاز خود را داشته باشد.
• Joins (جوین): در SQL می‌توان داده‌ها را از چند جدول نرمال‌شده با یک پرس‌وجو ترکیب کرد. در MongoDB این قابلیت تا نسخه 3.6 وجود نداشت و هنوز محدودیت‌هایی دارد. به همین دلیل توصیه می‌شود داده‌ها را به صورت غیرنرمال و خودبسنده ذخیره کنید.
• Transactions (تراکنش‌ها): وقتی یک به‌روزرسانی چند مقدار را در یک سند تغییر می‌دهد، MongoDB تضمین می‌کند همه تغییرات یا موفق شوند یا شکست بخورند. برای تغییرات در چند سند باید از تراکنش استفاده کرد. MongoDB از نسخه 4.0 تراکنش‌ها را پشتیبانی می‌کند، اما برای این کار نیاز به یک Replica Set چند‌سروری یا کلاستر Sharded دارید. در نصب‌های تک‌سروری، تراکنش‌ها امکان‌پذیر نیستند.

نصب MongoDB

برای استفاده از MongoDB روی سیستم شخصی سه روش اصلی وجود دارد. در این بخش هر کدام را بررسی می‌کنیم.

۱. استفاده از Docker (روش پیشنهادی)

Docker یک ابزار مدیریت نرم‌افزار است که می‌تواند در چند دقیقه MongoDB یا هر اپلیکیشن دیگری را نصب، پیکربندی و اجرا کند.

مراحل نصب با Docker

• ابتدا Docker و Docker Compose را نصب کنید.
• یک پوشه پروژه بسازید و در آن فایلی با نام docker-compose.yml ایجاد کنید. محتوای فایل باید به شکل زیر باشد (به تورفتگی‌ها دقت کنید): 

version: '3'

services:

  mongodb:
    image: mongo:5
    environment:
      - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=root
      - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=pass
      - MONGO_INITDB_DATABASE=mongodemo
    container_name: mongodb
    volumes:
      - dbdata:/data/db
    ports:
      - "27017:27017"

  adminer:
    image: dehy/adminer
    container_name: adminer
    depends_on:
      - mongodb
    ports:
      - "8080:80"

volumes:
  dbdata:

• وارد پوشه پروژه شوید و دستور زیر را اجرا کنید:

docker-compose up

این دستور آخرین نسخه MongoDB 5 را دانلود و اجرا می‌کند. بار اول کمی طول می‌کشد، اما دفعات بعد سریع‌تر خواهد بود.

نکات مهم

• یک حساب کاربری مدیر MongoDB با شناسه root و رمز عبور pass تعریف شده است.

• داده‌ها بین اجراهای مختلف در یک Docker volume به نام dbdata ذخیره می‌شوند.

• یک کلاینت دیتابیس به نام Adminer نیز در اختیار شما قرار می‌گیرد.

• می‌توانید با هر کلاینت MongoDB به آدرس localhost:27017 وصل شوید و از شناسه root و رمز pass استفاده کنید.

• یا از طریق مرورگر به آدرس http://localhost:8080/ بروید و با اطلاعات زیر وارد شوید:

  • System: MongoDB (alpha)
  • Server: host.docker.internal
  • Username: root
  • Password: pass

توجه: در سیستم‌های Mac و Windows، مقدار host.docker.internal کار می‌کند. اما در Linux باید از IP شبکه دستگاه استفاده کنید، چون Adminer مقدار localhost را به کانتینر خودش نگاشت می‌کند.

کار با Adminer و Shell

• در Adminer می‌توانید کالکشن‌ها و اسناد را بررسی کنید. دقت کنید که در این ابزار، کالکشن‌ها با نام «جدول» نمایش داده می‌شوند.
• برای اجرای دستورات می‌توانید از MongoDB Shell (mongosh) یا ابزار قدیمی‌تر mongo REPL استفاده کنید.

برای ورود به محیط کانتینر MongoDB:

docker exec -it mongodb bash

سپس با شناسه و رمز عبور وارد MongoDB Shell شوید:

mongosh -u root -p pass

(در صورت تمایل می‌توانید از دستور قدیمی mongo استفاده کنید.)

نمونه دستورات در Shell

show dbs;          # نمایش همه دیتابیس‌ها
use mongodemo;     # انتخاب یک دیتابیس خاص
show collections;  # نمایش کالکشن‌های دیتابیس
db.person.find();  # نمایش همه اسناد در کالکشن person
exit;              # خروج از محیط Shell

برای خاموش کردن MongoDB کافی است در پوشه پروژه دستور زیر را اجرا کنید:

docker-compose down

۲. استفاده از سرویس‌های ابری (بدون نصب)

اگر نمی‌خواهید MongoDB را روی سیستم شخصی نصب کنید، می‌توانید از یک نسخه میزبانی‌شده (Hosted) استفاده کنید. در این حالت تنها چیزی که نیاز دارید یک اتصال اینترنت پایدار است. سرعت پاسخ‌دهی به کیفیت سرویس‌دهنده و پهنای باند شما بستگی خواهد داشت.

بیشتر سرویس‌های ابری هزینه‌ای ماهانه یا بر اساس حجم مصرف (مگابایت) دریافت می‌کنند. پس از ثبت‌نام، میزبان معمولاً اطلاعات اتصال را در اختیار شما قرار می‌دهد تا بتوانید دیتابیس را از راه دور با نرم‌افزارهای کلاینت MongoDB مدیریت کنید. این روش برای کسانی که به دنبال راه‌اندازی سریع و بدون دردسر هستند بسیار مناسب است.

۳. نصب مستقیم MongoDB روی سیستم

MongoDB را می‌توان به‌طور مستقیم روی لینوکس، ویندوز یا macOS نصب و پیکربندی کرد. دو نسخه اصلی وجود دارد:

• Enterprise Edition (تجاری)
• Community Edition (متن‌باز و رایگان – نسخه‌ای که در این آموزش استفاده می‌کنیم)

صفحه رسمی نصب MongoDB دستورالعمل‌های دقیق برای هر سیستم‌عامل ارائه می‌دهد، اما به طور کلی:

• در لینوکس می‌توانید با استفاده از ابزارهای مدیریت بسته مثل apt در Ubuntu نصب کنید.
• در macOS نصب معمولاً با ابزار brew انجام می‌شود.
• در ویندوز نصب از طریق فایل نصاب .msi صورت می‌گیرد.

کار با داده‌ها (CRUD Operations)

یکی از مهم‌ترین بخش‌های کار با هر دیتابیس، مدیریت داده‌هاست. در MongoDB هم مثل سایر دیتابیس‌ها می‌توان عملیات‌های اصلی CRUD را انجام داد:

• Create (ایجاد داده)
• Read (خواندن داده)
• Update (به‌روزرسانی داده)
• Delete (حذف داده)

این چهار عملیات پایه‌ای، ستون فقرات کار با MongoDB هستند.

۱. ایجاد داده (Create)

برای اضافه کردن یک سند جدید به کالکشن از دستور insertOne یا insertMany استفاده می‌کنیم:

db.person.insertOne({
  name: "Ali",
  age: 28,
  city: "Tehran"
})

این دستور یک سند جدید در کالکشن person ایجاد می‌کند. اگر بخواهیم چند سند را همزمان اضافه کنیم:

db.person.insertMany([
  { name: "Sara", age: 25, city: "Shiraz" },
  { name: "Reza", age: 32, city: "Mashhad" }
])

۲. خواندن داده (Read)

برای جستجو و مشاهده داده‌ها از دستور find استفاده می‌کنیم:

db.person.find()

این دستور همه اسناد موجود در کالکشن را نمایش می‌دهد. می‌توانیم شرط هم اضافه کنیم:

db.person.find({ city: "Tehran" })

این دستور فقط اسنادی را برمی‌گرداند که مقدار فیلد city برابر با "Tehran" باشد.

۳. به‌روزرسانی داده (Update)

برای تغییر داده‌ها از دستور updateOne یا updateMany استفاده می‌کنیم:

db.person.updateOne(
  { name: "Ali" },
  { $set: { age: 29 } }
)

این دستور سندی با نام "Ali" را پیدا کرده و مقدار age را به 29 تغییر می‌دهد. اگر بخواهیم چند سند را همزمان تغییر دهیم:

db.person.updateMany(
  { city: "Tehran" },
  { $set: { country: "Iran" } }
)

۴. حذف داده (Delete)

برای حذف داده‌ها از دستور deleteOne یا deleteMany استفاده می‌کنیم:

db.person.deleteOne({ name: "Ali" })

این دستور سندی با نام "Ali" را حذف می‌کند. برای حذف چند سند:

db.person.deleteMany({ city: "Tehran" })

مدل‌سازی داده‌ها در MongoDB

یکی از تفاوت‌های بزرگ MongoDB با دیتابیس‌های رابطه‌ای این است که شما مجبور نیستید از ابتدا شِماهای سخت‌گیرانه تعریف کنید. این انعطاف‌پذیری فوق‌العاده است، اما اگر بدون برنامه‌ریزی جلو بروید، خیلی زود با داده‌های نامنظم و مدیریت دشوار روبه‌رو خواهید شد. بنابراین بهتر است اصولی برای طراحی ساختار داده‌ها داشته باشیم.

۱. اسناد به جای جدول‌ها

در MongoDB داده‌ها در قالب سند (Document) ذخیره می‌شوند. هر سند می‌تواند شامل فیلدهای مختلف باشد و حتی اسناد یک کالکشن لازم نیست دقیقاً ساختار یکسانی داشته باشند. این ویژگی باعث می‌شود بتوانید داده‌های پیچیده یا متغیر را راحت‌تر مدیریت کنید.

مثال ساده یک سند کاربر:

{
  _id: "u123",
  name: "Neda",
  email: "neda@example.com",
  roles: ["admin", "editor"]
}

۲. کالکشن‌ها برای دسته‌بندی

بهتر است اسناد مشابه را در یک کالکشن قرار دهید. مثلاً در یک اپلیکیشن فروشگاه آنلاین می‌توانید کالکشن‌های جداگانه برای users ،products و orders داشته باشید. این کار مدیریت داده‌ها را ساده‌تر می‌کند.

۳. استفاده از آرایه‌ها و اسناد تو در تو

MongoDB به شما اجازه می‌دهد داده‌های مرتبط را در همان سند ذخیره کنید. مثلاً یک سفارش می‌تواند شامل لیست محصولات باشد:

{
  _id: "o456",
  userId: "u123",
  items: [
    { productId: "p1", quantity: 2 },
    { productId: "p2", quantity: 1 }
  ],
  status: "pending"
}

این روش باعث می‌شود داده‌ها خودبسنده باشند و نیاز کمتری به JOIN داشته باشید.

۴. نرمال‌سازی یا غیرنرمال‌سازی؟

• در SQL داده‌ها را نرمال‌سازی می‌کنیم تا تکرار حذف شود.
• در MongoDB معمولاً غیرنرمال‌سازی توصیه می‌شود: یعنی داده‌های مرتبط را در همان سند قرار دهید تا پرس‌وجوها ساده‌تر و سریع‌تر شوند.

البته باید تعادل برقرار کنید: اگر داده‌ای بسیار بزرگ یا پرتکرار است، بهتر است آن را جدا کنید.

ایندکس‌گذاری و بهینه‌سازی پرس‌وجوها در MongoDB

وقتی حجم داده‌ها زیاد می‌شود، اجرای پرس‌وجوها می‌تواند کند شود. برای حل این مشکل، MongoDB مثل دیتابیس‌های رابطه‌ای از ایندکس‌ها (Indexes) استفاده می‌کند. ایندکس‌ها ساختارهایی هستند که مسیر دسترسی به داده‌ها را کوتاه‌تر می‌کنند و سرعت جستجو را بالا می‌برند.

۱. ایندکس تک‌فیلدی

ساده‌ترین نوع ایندکس است که روی یک فیلد خاص اعمال می‌شود. مثلاً اگر اغلب براساس نام افراد جستجو می‌کنید:

db.person.createIndex({ name: 1 })

عدد 1 یعنی ایندکس به صورت صعودی ساخته می‌شود. اگر -1 بگذارید، ایندکس نزولی خواهد بود.

۲. ایندکس مرکب

گاهی لازم است روی چند فیلد همزمان جستجو کنید. در این حالت ایندکس مرکب کاربرد دارد:

db.person.createIndex({ city: 1, age: -1 })

این ایندکس ابتدا براساس شهر و سپس براساس سن مرتب‌سازی می‌کند.

۳. ایندکس متنی

برای جستجوی متن در فیلدها می‌توانید ایندکس متنی بسازید:

db.articles.createIndex({ content: "text" })

سپس می‌توانید با دستور $text جستجو کنید:

db.articles.find({ $text: { $search: "database" } })

۴. ایندکس جغرافیایی

MongoDB از داده‌های مکانی هم پشتیبانی می‌کند. با ایندکس‌های جغرافیایی می‌توانید پرس‌وجوهای مکانی انجام دهید، مثل پیدا کردن نزدیک‌ترین مکان‌ها.

db.places.createIndex({ location: "2dsphere" })

۵. بهترین شیوه‌ها

• همیشه روی فیلدهایی که زیاد در شرط‌های جستجو استفاده می‌شوند ایندکس بسازید.
• تعداد ایندکس‌ها را بیش از حد زیاد نکنید، چون هر ایندکس فضای ذخیره‌سازی و زمان به‌روزرسانی بیشتری نیاز دارد.
• از ابزارهایی مثل explain() استفاده کنید تا ببینید پرس‌وجوی شما چگونه اجرا می‌شود و آیا ایندکس‌ها مؤثر هستند یا نه.

پردازش و تحلیل داده‌ها با Aggregation Framework

MongoDB فقط برای ذخیره‌سازی داده‌ها نیست، بلکه ابزار قدرتمندی برای تحلیل و پردازش داده‌ها در اختیار شما قرار می‌دهد. این قابلیت با نام Aggregation Framework شناخته می‌شود و به شما امکان می‌دهد داده‌ها را فیلتر، گروه‌بندی، مرتب‌سازی و حتی محاسبه‌های پیچیده روی آن‌ها انجام دهید.

۱. مفهوم Aggregation

Aggregation در واقع مجموعه‌ای از عملیات است که روی داده‌ها اجرا می‌شود و خروجی آن معمولاً یک گزارش یا نتیجه پردازش‌شده است. این عملیات‌ها به صورت مرحله‌ای (Pipeline) تعریف می‌شوند، یعنی داده‌ها از یک مرحله عبور می‌کنند و نتیجه به مرحله بعدی منتقل می‌شود.

۲. مثال ساده

فرض کنید یک کالکشن orders دارید که شامل سفارش‌های کاربران است. اگر بخواهید تعداد سفارش‌ها را براساس وضعیت آن‌ها ببینید:

db.orders.aggregate([
  { $group: { _id: "$status", count: { $sum: 1 } } }
])

خروجی چیزی شبیه به این خواهد بود:

[
  { "_id": "pending", "count": 12 },
  { "_id": "completed", "count": 34 },
  { "_id": "canceled", "count": 5 }
]

۳. مراحل متداول در Aggregation

• $match: فیلتر کردن داده‌ها (مشابه WHERE در SQL)
• $group: گروه‌بندی داده‌ها و محاسبه مقادیر (مثل SUM یا COUNT)
• $sort: مرتب‌سازی نتایج
• $project: انتخاب یا تغییر شکل فیلدها
• $limit / $skip: محدود کردن تعداد نتایج یا رد کردن بخشی از آن‌ها

۴. مثال ترکیبی

اگر بخواهید میانگین مبلغ سفارش‌های تکمیل‌شده را محاسبه کنید:

db.orders.aggregate([
  { $match: { status: "completed" } },
  { $group: { _id: null, avgAmount: { $avg: "$amount" } } }
])

۵. کاربردهای Aggregation

• گزارش‌گیری از داده‌های فروش یا کاربران
• تحلیل رفتار مشتریان
• تولید داشبوردهای آماری
• پردازش داده‌های بزرگ بدون نیاز به ابزارهای خارجی

Aggregation Framework به دلیل ساختار Pipeline بسیار انعطاف‌پذیر است و می‌تواند جایگزین بسیاری از عملیات پیچیده SQL شود. اما طراحی درست Pipeline اهمیت زیادی دارد تا کارایی حفظ شود.

مطالعه بیشتر

اگر علاقه‌مند هستید دانش خود را درباره MongoDB عمیق‌تر کنید، منابع رسمی و آموزشی زیادی وجود دارد که می‌توانند مسیر یادگیری شما را سریع‌تر و دقیق‌تر کنند. در ادامه چند لینک معتبر و کاربردی معرفی شده‌اند:

• دوره آموزشی مونگودی‌بی:  در این دوره به صورت گام‌به‌گام شما را با مفاهیم پایه و کاربردی MongoDB آشنا می‌کنیم

• مستندات رسمی MongoDB: راهنمای کامل برای نصب، پیکربندی، کار با داده‌ها، ایندکس‌گذاری، Aggregation و مباحث پیشرفته.

• MongoDB Manual: مرجع اصلی برای یادگیری دستورات و قابلیت‌های پایه و پیشرفته MongoDB.

• MongoDB University: دوره‌های آموزشی رایگان و آنلاین از طرف تیم MongoDB، شامل ویدئوها و تمرین‌های عملی.

• MongoDB GitHub Repository: کد منبع و به‌روزرسانی‌های پروژه MongoDB برای علاقه‌مندان به توسعه و مشارکت.

• Mongoose Documentation: اگر قصد دارید در پروژه‌های Node.js از MongoDB استفاده کنید، این کتابخانه یکی از محبوب‌ترین گزینه‌هاست.

این منابع به شما کمک می‌کنند هم مفاهیم پایه را بهتر درک کنید و هم به سراغ مباحث پیشرفته‌تر مثل مقیاس‌پذیری، امنیت و طراحی معماری داده بروید.

جمع‌بندی

مونگودی‌بی یکی از قدرتمندترین دیتابیس‌های NoSQL است که با انعطاف‌پذیری بالا و ساختار سندمحور خود توانسته جایگاه ویژه‌ای در میان توسعه‌دهندگان پیدا کند. در این مقاله با مفاهیم پایه‌ای مثل اسناد، کالکشن‌ها و شِما آشنا شدیم، روش‌های مختلف نصب را بررسی کردیم، عملیات‌های CRUD را یاد گرفتیم و به سراغ مباحث پیشرفته‌تر مثل ایندکس‌گذاری و Aggregation رفتیم.

نکته کلیدی در کار با MongoDB این است که طراحی داده‌ها باید متناسب با نیاز پروژه باشد. انعطاف‌پذیری این دیتابیس فرصت‌های زیادی ایجاد می‌کند، اما اگر بدون برنامه‌ریزی استفاده شود، می‌تواند منجر به داده‌های نامنظم و مدیریت دشوار شود.

چه در پروژه‌های کوچک و آزمایشی و چه در سامانه‌های بزرگ و مقیاس‌پذیر، MongoDB ابزاری است که می‌تواند سرعت توسعه و سهولت مدیریت داده‌ها را به شکل چشمگیری افزایش دهد.