Czym jest MongoDB? Architecture, funkcje i przykład

Czym jest MongoDB?

MongoDB to zorientowana na dokumenty baza danych NoSQL używana do przechowywania dużych ilości danych. Zamiast używać tabel i wierszy jak w tradycyjnych relacyjnych bazach danych, MongoDB korzysta ze zbiorów i dokumentów. Dokumenty składają się z par klucz-wartość, które stanowią podstawową jednostkę danych MongoDBKolekcje zawierają zbiory dokumentów i funkcji, co jest odpowiednikiem tabel relacyjnej bazy danych. MongoDB to baza danych, która wyszła na jaw około połowy 2000 roku.

MongoDB Udogodnienia

1. Każda baza danych zawiera kolekcje, które z kolei zawierają dokumenty. Każdy dokument może być inny i mieć różną liczbę pól. Rozmiar i zawartość poszczególnych dokumentów mogą się od siebie różnić.
2. Struktura dokumentu jest bardziej zgodna ze sposobem, w jaki programiści konstruują swoje klasy i obiekty w odpowiednich językach programowania. Programiści często mówią, że ich klasy nie są wierszami i kolumnami, ale mają przejrzystą strukturę z parami klucz-wartość.
3. Wiersze (lub dokumenty, jak nazywa się w MongoDB) nie wymagają wcześniejszego zdefiniowania schematu. Zamiast tego pola można tworzyć na bieżąco.
4. Model danych dostępny w ramach MongoDB umożliwia łatwiejsze reprezentowanie relacji hierarchicznych, przechowywanie tablic i przechowywanie innych, bardziej złożonych struktur.
5. Skalowalność - MongoDB Środowiska są bardzo skalowalne. Firmy na całym świecie zdefiniowały klastry, z których niektóre obsługują ponad 100 węzłów z milionami dokumentów w bazie danych.

MongoDB Przykład

Poniższy przykład pokazuje, w jaki sposób można modelować dokument MongoDB.

1. Pole _id jest dodawane przez MongoDB umożliwiający jednoznaczną identyfikację dokumentu w zbiorze.
2. Można zauważyć, że dane zamówienia (ID zamówienia, produkt i ilość), które w systemie RDBMS są zazwyczaj przechowywane w osobnej tabeli, w rzeczywistości są przechowywane jako osadzony dokument w samej kolekcji. MongoDB. To jedna z kluczowych różnic w sposobie modelowania danych w MongoDB.

Kluczowe komponenty MongoDB Architektura

Poniżej znajduje się kilka powszechnie używanych terminów MongoDB:

1. _ID – Jest to pole wymagane w każdym MongoDB dokument. Pole _id reprezentuje unikalną wartość w pliku MongoDB dokument. Pole _id jest jak klucz podstawowy dokumentu. Jeśli utworzysz nowy dokument bez pola _id, MongoDB automatycznie utworzy pole. Na przykład, jeśli spojrzymy na powyższą tabelę „klienci”, MongoDB doda 24-cyfrowy, unikalny identyfikator do każdego dokumentu w kolekcji.

2. ‎ – To jest grupaping of MongoDB dokumenty. Kolekcja jest odpowiednikiem tabeli utworzonej w dowolnym innym systemie RDBMS, takim jak Oracle lub MS SQL. Kolekcja istnieje w ramach jednej bazy danych. Jak widać we wstępie, kolekcje nie narzucają żadnej struktury.
3. Kursor – Jest to wskaźnik do zestawu wyników zapytania. Klienci mogą iterować po kursorze, aby pobrać wyniki.
4. Baza danych – To kontener dla kolekcji, podobnie jak w RDBMS, gdzie jest to kontener dla tabel. Każda baza danych otrzymuje własny zestaw plików w systemie plików. MongoDB serwer może przechowywać wiele baz danych.
5. dokument – Zapis w MongoDB Kolekcja jest zasadniczo nazywana dokumentem. Dokument z kolei będzie się składał z nazw pól i wartości.
6. Pole – Para nazwa-wartość w dokumencie. Dokument ma zero lub więcej pól. Pola są analogiczne do kolumn w relacyjnych bazach danych. Poniższy diagram przedstawia przykład pól z parami klucz-wartość. W poniższym przykładzie CustomerID i 11 to jedna z par klucz-wartość zdefiniowanych w dokumencie.

7. JSON – Jest to tzw JAVASCRIPT Notacja obiektu. Jest to czytelny dla człowieka, zwykły format tekstowy do wyrażania ustrukturyzowanych danych. JSON jest obecnie obsługiwany w wielu językach programowania.

Krótka uwaga na temat kluczowej różnicy między polem _id a normalnym polem kolekcji. Pole _id służy do jednoznacznej identyfikacji dokumentów w kolekcji i jest automatycznie dodawane przez MongoDB kiedy kolekcja jest tworzona.

Dlaczego warto korzystać MongoDB?

Poniżej przedstawiamy kilka powodów, dla których warto zacząć korzystać z MongoDB:

1. Zorientowany na dokumenty - Od MongoDB jest NoSQL typu baza danych, zamiast przechowywać dane w formacie typu relacyjnego, przechowuje dane w dokumentach. To sprawia MongoDB bardzo elastyczni i potrafiący dostosować się do rzeczywistych sytuacji i wymagań biznesowych.
2. Zapytania ad hoc - MongoDB obsługuje wyszukiwanie według pola, zapytania zakresowe i wyszukiwania wyrażeń regularnych. Zapytania mogą być wykonywane w celu zwrócenia określonych pól w dokumentach.
3. Indeksowanie – Można tworzyć indeksy w celu poprawy wydajności wyszukiwań w obrębie MongoDB. Dowolne pole w a MongoDB dokument może być indeksowany.
4. Replikacja - MongoDB może zapewnić wysoką dostępność dzięki zestawom replik. Zestaw replik składa się z dwóch lub więcej MongoDB instancji. Każdy członek zestawu replik może w dowolnym momencie pełnić rolę repliki głównej lub pomocniczej. Replika główna to serwer główny, który komunikuje się z klientem i wykonuje wszystkie operacje odczytu/zapisu. Repliki pomocnicze przechowują kopię danych serwera głównego za pomocą wbudowanej replikacji. W przypadku awarii repliki głównej zestaw replik automatycznie przełącza się na serwer pomocniczy, stając się serwerem głównym.
5. Równoważenie obciążenia - MongoDB wykorzystuje koncepcję fragmentowania w celu skalowania w poziomie poprzez dzielenie danych na wiele części MongoDB instancje. MongoDB może działać na wielu serwerach, równoważąc obciążenie i/lub duplikując dane, aby utrzymać działanie systemu w przypadku awarii sprzętu.

Modelowanie danych w MongoDB

Jak widzieliśmy w części wprowadzającej, dane w MongoDB ma elastyczny schemat. Inaczej niż w SQL bazy danych, gdzie przed wstawieniem danych należy zadeklarować schemat tabeli, MongoDBkolekcje nie wymuszają struktury dokumentu. Ten rodzaj elastyczności jest tym, co sprawia MongoDB tak potężny.

Podczas modelowania danych w MongoDBpamiętaj o następujących rzeczach:

1. Jakie są potrzeby aplikacji – Przyjrzyj się potrzebom biznesowym aplikacji i sprawdź, jakie dane i jakiego rodzaju dane są potrzebne. Na tej podstawie upewnij się, że struktura dokumentu jest odpowiednia.
2. Jakie są wzorce pobierania danych – Jeśli przewidujesz intensywne korzystanie z zapytań, rozważ użycie indeksów w modelu danych, aby poprawić wydajność zapytań.
3. Czy w bazie danych często odbywają się operacje dodawania, aktualizowania i usuwania danych? Rozważ ponowne wykorzystanie indeksów lub w razie potrzeby uwzględnij partycjonowanie w projekcie modelowania danych, aby poprawić ogólną wydajność. MongoDB środowisko.

Różnica pomiędzy MongoDB & RDBMS

Poniżej znajdują się niektóre z kluczowych różnic między terminami MongoDB i RDBMS:

Oprócz różnic terminologicznych, poniżej przedstawiono kilka innych różnic:

1. Relacyjne bazy danych znane są z egzekwowania integralności danych. Nie jest to wyraźny wymóg w MongoDB.
2. RDBMS wymaga, aby dane były znormalizowany Po pierwsze, aby zapobiec powstawaniu osieroconych rekordów i duplikatów. Normalizacja danych wymaga następnie większej liczby tabel, co z kolei skutkuje większą liczbą połączeń tabel, a tym samym wymaga większej liczby kluczy i indeksów. Wraz ze wzrostem bazy danych, wydajność może stać się problemem. Ponownie, nie jest to jawne wymaganie w MongoDB. MongoDB jest elastyczny i nie wymaga wcześniejszej normalizacji danych.

FAQ