마이클 카힐 몽고 디비 랩스 부사장은 연례 개발자 컨퍼런스 기조연설에서 "몽고 DB의 도큐먼트 모델은 다양한 유형의 데이터와 워크로드를 반영하고, 단일 API로 복잡한 워크로드를 쉽게 구성할 수 있고, 몽고 DB가 개발자에게 인기를 얻는 건 자연스럽게 생산성을 높일 수 있기 때문이다."라는 발언을 하였다. 실제로 몽고 DB는 전 세계에서 2억 6천5백만 건 이상 다운로드되었고, 37000여 곳의 유료 고객을 가지고 있다. 또한 국내에서도 연초 400여 곳의 고객사 규모가 540개로 늘어나며, 빠르게 시장에 안착했다.
개발자의 생산성을 저해하는 원인으로 경직된 아키텍처, 비싼 비용, 부족한 확장성의 관계형 데이터베이스(RDB)를 지목한 그는 혁신을 빠르게 하는 데이터베이스 플랫폼은 우아한 개발자 경험을 제공하고, 개발자의 작업방식에 적합하게 통일된 API를 제공해야 한다고 말하며, 서로 다른 쿼리 언어나 설정 시스템을 습득할 필요도 없으며, 안정적이고 회복력 있으며 대규모 환경에서 보안을 유지하며 고성능을 내야 한다고 강조하였다.
또한 몽고DB 아틀라스 서버리스, 아틀라스 서치, 동기화, 애널리틱스 등의 기능을 통한 개발자 친화적 역량에 대해 소개하고, 분석 수요를 기존 DB 백엔드에 수용하면서도 프로덕션 시스템에 영향을 주지 않도록 하는 '아틀라스 애널리틱스 노드 티어', 쿼리 성능을 획기적으로 높인 쿼리 엔진 개선 성과, 컬럼스토어 인덱스, 타임 시리즈 컬렉션 등에 대해서도 소개하고, '도큐먼트가 많이 조인된다면 기존보다 2배 빨라지고, 선별적인 소수의 조인이라면 5~10배 빨라지며, 사람이 실시간으로 분석하면서 미리 인덱스 없이 퀘리를 던질 때 100배 빨라진다'면서 새 쿼리 엔진과, 실시간 인앱 분석 쿼리 지원 강화로 몽고 DB의 데이터 저장 방식도 애널리틱스 쿼리의 경우 별도 컬럼스토어로 할 수 있는 '컬럼스토어 인덱스'에 대해서도 이야기하였다.
그 외에도 몽고DB는 데이터를 네트워크 상에서 암호화하지 않고, 필드 레벨로 암호화하는데, '쿼리어블 인크립션'을 통해 메모리 상의 암호화된 데이터에 복잡한 분석 질의를 보내 답을 얻을 수 있고, 레거시 관계형 데이터베이스 시스템을 몽고 DB의 도큐먼트 모델로 전환해서 작업하면 개발자의 효율성은 3~5배 높아지고, 비용은 70%까지 낮출 수 있고, 관계형 데이터베이스 시스템을 도큐먼트로 전환하도록 도는 '릴레이셔널 마이그레이터' 프리뷰로 기존 관계형 데이터베이스 시스템 스키마를 분석해 도큐먼트로 매핑할 수 있고, 몽고 DB와 동기화시켜 상시 사용이 가능하다.
결론적으로 몽고DB는 스타트업이 갖는 기술 부채를 쉽고 빠르게 관리할 수 있도록 도와주면서, 관계형 데이터 베이스 가지는 경직된 아키텍처, 비싼 비용, 부족한 확장성과 같은 문제점들을 도큐먼트 모델로 전환해 작업할 수 있게 하며, 이러한 것들을 통해 사용자는 높은 효용성을 가지고 비용을 절감할 수 있다고 한다.