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Estudo de caso

Migração de MongoDB para o Databricks

Migração de um banco MongoDB para o Lakehouse com carga incremental de tabelas de milhões de linhas.

Paytime · 2025

Problema

Os dados mais críticos da empresa viviam em MongoDB, dificultando análises em escala e integração com o restante da plataforma — incluindo tabelas de transações com milhões de linhas.

Arquitetura

flowchart LR
  M[(MongoDB)] --> DF[Mongo Data Federation]
  DF --> S3[(AWS S3)]
  S3 --> SP[Spark / Databricks]
  SP --> INC[Carga incremental]
  INC --> DL[(Delta Lake)]
  classDef a fill:#0d1525,stroke:#3b82f6,color:#e2e8f0
  classDef g fill:#0d1525,stroke:#10b981,color:#e2e8f0
  class M,DF,S3,SP a
  class INC,DL g

Solução

  • Uso do MongoDB Data Federation para expor os dados.
  • Camada de staging em AWS S3 como ponte para o Databricks.
  • Rotinas de carga incremental com Spark para processar grandes volumes.
  • Materialização em Delta Lake com atualização regular.

Resultados

  • Dados críticos disponíveis para análise no Lakehouse.
  • Rotina regular e robusta de atualização, inclusive para transações com milhões de linhas.
  • Integração do MongoDB ao restante da plataforma de dados.

Stack

MongoDB AWS S3 Databricks Spark Delta Lake