Adicionando um validador a uma coleção
Associe um validador de Esquema JSON usando createCollection e collMod para impor campos obrigatórios e tipos de dados.
Adicionando um validador a uma coleção é uma aula grátis de MongoDB Academy no CoddyKit. Esta é a aula 1 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de MongoDB Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de MongoDB Academy inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
Why Schema Validation Matters
MongoDB is schema-flexible by default—any document can be inserted regardless of its shape. While this is useful in development, production databases need guardrails to prevent malformed data. MongoDB's schema validation feature lets you attach a JSON Schema rule set to a collection so that only well-formed documents can be inserted or updated, catching data quality problems at the database layer before they propagate.
JSON Schema as the Validation Language
MongoDB uses the industry-standard JSON Schema specification (draft 4) to express validation rules. You define a $jsonSchema object that declares which fields are required, what types they must be, and any additional constraints. The same format is used everywhere JSON Schema appears—in OpenAPI specs, form libraries, and now MongoDB validators.
Adding a Validator at Collection Creation
Pass a validator option when calling db.createCollection(). The validator contains a $jsonSchema document. The example below requires every users document to have a name (string) and an email (string), and optionally an age (integer).
db.createCollection('users', {
validator: {
$jsonSchema: {
bsonType: 'object',
required: ['name', 'email'],
properties: {
name: { bsonType: 'string', description: 'must be a string and is required' },
email: { bsonType: 'string', description: 'must be a string and is required' },
age: { bsonType: 'int', minimum: 0, description: 'optional, must be a non-negative int' }
}
}
}
});Adding a Validator to an Existing Collection
Use the collMod (collection modification) command to attach or update a validator on a collection that already exists and may already contain data. This does not validate existing documents by default—it only applies to future writes unless you also change validationLevel.
db.runCommand({
collMod: 'users',
validator: {
$jsonSchema: {
bsonType: 'object',
required: ['name', 'email'],
properties: {
name: { bsonType: 'string' },
email: { bsonType: 'string' }
}
}
}
});What Happens When Validation Fails
By default, if a document violates the validator, MongoDB rejects the write and throws an error: Document failed validation. The error includes a details field explaining exactly which rule was broken, making it easy to diagnose and fix the offending document. The insert or update is rolled back completely—no partial writes occur.
// This insert violates the validator — email is missing
try {
db.users.insertOne({ name: 'Bob' });
} catch (err) {
console.error(err.errInfo.details);
// Output: required field 'email' is missing
}Viewing the Current Validator
To inspect the validator attached to a collection, use db.getCollectionInfos() or query the system.js namespace. The returned document includes the full validator specification under options.validator, allowing you to review, copy, or compare validators across environments.
// List all collections and their options, including validators
const info = db.getCollectionInfos({ name: 'users' });
console.log(JSON.stringify(info[0].options.validator, null, 2));Removing a Validator
To remove all validation from a collection, run collMod with an empty validator object. This returns the collection to its default schema-free state. You might do this temporarily during a bulk data migration or permanently when retiring validation in favour of application-layer checks.
// Remove the validator entirely
db.runCommand({
collMod: 'users',
validator: {}
});Validation in Mongoose vs Native MongoDB
Mongoose has its own schema validation at the ODM layer that runs in JavaScript before sending data to MongoDB. However, Mongoose validation can be bypassed with insertMany or direct driver calls. Adding a JSON Schema validator at the database level creates an additional safety net that no client can bypass, regardless of the driver or language used.
Nested Object Validation
JSON Schema validators can reach into embedded sub-documents. Use the properties key to define rules for nested fields, and mark the nested object itself with bsonType: 'object'. This allows you to validate every level of a hierarchical document.
db.createCollection('orders', {
validator: {
$jsonSchema: {
bsonType: 'object',
required: ['customerId', 'shippingAddress'],
properties: {
customerId: { bsonType: 'objectId' },
shippingAddress: {
bsonType: 'object',
required: ['street', 'city'],
properties: {
street: { bsonType: 'string' },
city: { bsonType: 'string' }
}
}
}
}
}
});Array Item Validation
To validate that an array field contains only documents of a specific shape, use items inside the property definition. Each element of the array will be validated against the items schema. This is useful for enforcing the shape of embedded line items, tags, or address arrays.
db.createCollection('carts', {
validator: {
$jsonSchema: {
bsonType: 'object',
properties: {
items: {
bsonType: 'array',
items: {
bsonType: 'object',
required: ['productId', 'qty'],
properties: {
productId: { bsonType: 'objectId' },
qty: { bsonType: 'int', minimum: 1 }
}
}
}
}
}
}
});Schema Validation in Atlas
MongoDB Atlas provides a graphical interface for building and editing collection validators without writing raw JSON. Under the collection's Schema tab you can add properties, set types, and mark required fields through a form. Atlas also shows a validation score—the percentage of existing documents that pass the current schema—helping you measure data quality before enforcing strict validation.
Quick Check
Test your understanding of MongoDB & NoSQL Databases concepts from this lesson.
Lesson Recap
In this lesson you learned: JSON Schema validators are attached via createCollection or collMod, validation failures reject the write and return a detailed error, and nested objects and arrays can also be validated within the same schema document. Next up we explore type, required, and enum constraints in depth.
Perguntas Frequentes
A aula “Adicionando um validador a uma coleção” é grátis?
Sim — o texto completo de “Adicionando um validador a uma coleção” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de MongoDB Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de MongoDB Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Adicionando um validador a uma coleção”?
Associe um validador de Esquema JSON usando createCollection e collMod para impor campos obrigatórios e tipos de dados. Você pratica MongoDB Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar MongoDB Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. MongoDB Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 1 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Adicionando um validador a uma coleção”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de MongoDB Academy?
Sim. Cada aula de MongoDB Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Adicionando um validador a uma coleção
- Restrições de tipo, obrigatoriedade e enumeração
- Níveis e ações de validação
- Evoluindo esquemas sem indisponibilidade