Hva er MongoDB? Architecture, funksjoner og eksempel

Hva er MongoDB?

MongoDB er en dokumentorientert NoSQL-database som brukes til datalagring med store volum. I stedet for å bruke tabeller og rader som i tradisjonelle relasjonsdatabaser, MongoDB benytter seg av samlinger og dokumenter. Dokumenter består av nøkkel-verdi-par som er den grunnleggende enheten for data i MongoDBSamlinger inneholder sett med dokumenter og funksjoner, som tilsvarer relasjonelle databasetabeller. MongoDB er en database som kom frem rundt midten av 2000-tallet.

MongoDB Funksjoner

1. Hver database inneholder samlinger som igjen inneholder dokumenter. Hvert dokument kan være forskjellig, med et varierende antall felt. Størrelsen og innholdet i hvert dokument kan være forskjellig fra hverandre.
2. Dokumentstrukturen er mer i tråd med hvordan utviklere konstruerer sine klasser og objekter i sine respektive programmeringsspråk. Utviklere vil ofte si at klassene deres ikke er rader og kolonner, men har en klar struktur med nøkkel-verdi-par.
3. Radene (eller dokumenter som kalt inn MongoDB) trenger ikke å ha et skjema definert på forhånd. I stedet kan feltene opprettes på direkten.
4. Datamodellen tilgjengelig innenfor MongoDB lar deg representere hierarkiske forhold, lagre matriser og lagre andre mer komplekse strukturer enklere.
5. skalerbarhet - Det MongoDB Miljøer er svært skalerbare. Selskaper over hele verden har definerte klynger, og noen av dem kjører over 100 noder med rundt millioner av dokumenter i databasen.

MongoDB Eksempel

Eksempelet nedenfor viser hvordan et dokument kan modelleres inn MongoDB.

1. _id-feltet er lagt til av MongoDB for å identifisere dokumentet i samlingen unikt.
2. Det du kan legge merke til er at ordredataene (ordre-ID, produkt og antall), som i RDBMS normalt lagres i en egen tabell, faktisk lagres som et innebygd dokument i selve samlingen i MongoDBDette er en av de viktigste forskjellene i hvordan data modelleres i MongoDB.

Nøkkelkomponenter i MongoDB Architecture

Nedenfor er noen av de vanlige begrepene som brukes i MongoDB:

1. _id – Dette er et felt som kreves i hver MongoDB dokument. _id-feltet representerer en unik verdi i MongoDB dokument. _id-feltet er som dokumentets primærnøkkel. Hvis du oppretter et nytt dokument uten et _id-felt, MongoDB vil automatisk opprette feltet. Så hvis vi for eksempel ser eksemplet med kundetabellen ovenfor, MongoDB vil legge til en 24-sifret unik identifikator til hvert dokument i samlingen.

2. Samling – Dette er en gruppeping of MongoDB dokumenter. En samling tilsvarer en tabell som opprettes i et hvilket som helst annet RDBMS, f.eks. Oracle eller MS SQL. En samling finnes i én enkelt database. Som det fremgår av innledningen, håndhever ikke samlinger noen form for struktur.
3. Markør – Dette er en pekepinn til resultatsettet til en spørring. Klienter kan iterere gjennom en markør for å hente resultater.
4. Database – Dette er en container for samlinger, som i RDBMS hvor det er en container for tabeller. Hver database får sitt eget sett med filer på filsystemet. MongoDB server kan lagre flere databaser.
5. Document – En rekord i en MongoDB Samlingen kalles i bunn og grunn et dokument. Dokumentet vil igjen bestå av feltnavn og verdier.
6. Felt – Et navn-verdi-par i et dokument. Et dokument har null eller flere felt. Felt er analoge med kolonner i relasjonsdatabaser. Diagrammet nedenfor viser et eksempel på felt med nøkkel-verdi-par. I eksemplet nedenfor er CustomerID og 11 et av nøkkel-verdi-parene som er definert i dokumentet.

7. JSON – Dette er kjent som JavaScript Objektnotasjon. Dette er et lesbart, rent tekstformat for å uttrykke strukturerte data. JSON støttes for tiden på mange programmeringsspråk.

Bare en rask merknad om nøkkelforskjellen mellom _id-feltet og et normalt samlingsfelt. Feltet _id brukes til å identifisere dokumentene i en samling unikt og legges automatisk til av MongoDB når samlingen er opprettet.

Hvorfor bruk MongoDB?

Nedenfor er noen av grunnene til hvorfor man bør begynne å bruke MongoDB:

1. Dokumentorientert - Siden MongoDB er en NoSQL type database, i stedet for å ha data i et relasjonstypeformat, lagrer den dataene i dokumenter. Dette gjør MongoDB svært fleksibel og tilpasningsdyktig til reelle situasjoner og krav i næringslivet.
2. Ad hoc-spørsmål - MongoDB støtter søk etter felt, områdespørringer og regulære uttrykkssøk. Forespørsler kan gjøres for å returnere spesifikke felt i dokumenter.
3. Indeksering – Indekser kan opprettes for å forbedre søkeytelsen innenfor MongoDB. Ethvert felt i en MongoDB dokumentet kan indekseres.
4. Replication - MongoDB kan gi høy tilgjengelighet med replikasett. Et replikasett består av to eller flere MongoDB forekomster. Hvert medlem av replikasettet kan når som helst fungere i rollen som primær eller sekundær replika. Primærreplikaen er hovedserveren som samhandler med klienten og utfører alle lese-/skriveoperasjoner. De sekundære replikaene opprettholder en kopi av dataene til primærserveren ved hjelp av innebygd replikering. Når en primærreplika feiler, bytter replikasettet automatisk over til sekundærserveren, og blir deretter primærserveren.
5. Lastbalansering - MongoDB bruker konseptet sharding for å skalere horisontalt ved å dele data på flere MongoDB tilfeller. MongoDB kan kjøre over flere servere, balansere belastningen og/eller duplisere data for å holde systemet i gang i tilfelle maskinvarefeil.

Datamodellering i MongoDB

Som vi har sett fra innledningen, er dataene i MongoDB har et fleksibelt skjema. I motsetning til i SQL databaser, der du må ha en tabells skjema deklarert før du setter inn data, MongoDBsine samlinger håndhever ikke dokumentstruktur. Denne typen fleksibilitet er det som skaper MongoDB så kraftig.

Når man modellerer data i MongoDB, husk følgende:

1. Hva er behovene til applikasjonen – Se på applikasjonens forretningsbehov og se hvilke data og datatyper som trengs for applikasjonen. Basert på dette, sørg for at dokumentstrukturen bestemmes deretter.
2. Hva er datainnhentingsmønstrene – Hvis du forventer mye bruk av spørringer, bør du vurdere bruk av indekser i datamodellen din for å forbedre effektiviteten til spørringene.
3. Skjer det hyppige innsettinger, oppdateringer og fjerninger i databasen? Vurder bruken av indekser på nytt, eller integrer sharding om nødvendig i datamodelleringsdesignet ditt for å forbedre effektiviteten til det generelle MongoDB miljø.

Forskjell mellom MongoDB & RDBMS

Nedenfor er noen av de viktigste begrepsforskjellene mellom MongoDB og RDBMS:

Bortsett fra forskjellene i begrepene, vises noen andre forskjeller nedenfor:

1. Relasjonsdatabaser er kjent for å håndheve dataintegritet. Dette er ikke et eksplisitt krav i MongoDB.
2. RDBMS krever at data er normalisert først slik at det kan forhindre foreldreløse poster og duplikater. Normalisering av data krever deretter flere tabeller, noe som igjen vil resultere i flere tabellkoblinger, og dermed kreve flere nøkler og indekser. Etter hvert som databaser begynner å vokse, kan ytelsen bli et problem. Igjen er ikke dette et eksplisitt krav i MongoDB. MongoDB er fleksibel og trenger ikke at dataene skal normaliseres først.

Spørsmål og svar