ओपन वेबिनार "MongoDB के बुनियादी ढांचे"

दोस्तों, डेटाबेस कोर्स का अगला लॉन्च कल होगा, इसलिए हमने एक पारंपरिक खुला पाठ आयोजित किया, जिसकी एक रिकॉर्डिंग आप यहाँ देख सकते हैं। इस बार हमने लोकप्रिय MongoDB डेटाबेस के बारे में बात की: हमने कुछ सूक्ष्मताओं का अध्ययन किया, कार्य, सुविधाओं और वास्तुकला की मूल बातों की जांच की। और कुछ उपयोगकर्ता मामलों को भी छुआ।



वेबिनार का संचालन सिटीमोबिल में सर्वर डेवलपमेंट के प्रमुख इवान रेमेन ने किया था।

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MongoDB सुविधाएँ

MongoDB एक खुला स्रोत दस्तावेज़-उन्मुख डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली है जिसे तालिका स्कीमा के विवरण की आवश्यकता नहीं होती है। इसे NoSQL के रूप में वर्गीकृत किया गया है और BSON (बाइनरी JSON) का उपयोग करता है। बॉक्स से बाहर स्केल, C ++ में लिखा गया है और जावास्क्रिप्ट सिंटैक्स का समर्थन करता है। कोई SQL समर्थन नहीं।

MongoDB में कई लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं (C, C ++, C #, Go, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby, आदि) के ड्राइवर हैं। अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए अनौपचारिक और समुदाय समर्थित ड्राइवर भी हैं।

ठीक है, आइए उन मूल कमांडों को देखें जो उपयोगी हो सकते हैं।

इसलिए, डॉकटर में मोंगोबीडी को तैनात करने के लिए , हम लिखते हैं:

docker run -it --rm -p 127.0.0.1:27017:27017 --name mongo-exp-project mongo docker exec -it mongo-exp-project mongo 

इस प्रकार, MongoDB क्लाइंट शुरू होता है :



अब आइए पारंपरिक हैलो वर्ल्ड लिखें:

 print (“Hello world!”) 

उसके बाद, लूप चलाएं :



जैसा कि आपने देखा, हमारे सामने नियमित JS है, और MongoDB एक पूर्ण जावास्क्रिप्ट दुभाषिया है ।

MongoDB का उपयोग कब करें?

एक कहानी है कि सिलिकॉन वैली में औसत स्टार्टअप वह व्यक्ति है जिसने एक सप्ताह पहले "HTML for Dummies" पुस्तक खोली थी। वह कौन सा ढेर चुन लेगा? आपको यह स्वीकार करना होगा कि जब वह अपने ब्राउज़र में जावास्क्रिप्ट को स्पष्ट कारणों के लिए जावास्क्रिप्ट के लिए बहुत सुविधाजनक है, तो Node.js सर्वर पर चल रहा है, और जावास्क्रिप्ट डेटाबेस में भी है। यह बिंदु संख्या 1 है।

दूसरे, रूस में सर्वश्रेष्ठ डेटाबेस विशेषज्ञों में से एक, पीटर ज़ैतसेव द्वारा एक उत्कृष्ट प्रस्तुति है । इसमें, पीटर MySQL और MongoDB के बारे में बात करता है, यह ध्यान केंद्रित करता है कि कब और क्या उपयोग करना सबसे अच्छा है।

तीसरा, मैं इस बात पर जोर देना चाहता हूं कि MongoDB की विशेषता अच्छी मापनीयता है - और यह डेटाबेस की प्रमुख विशेषताओं में से एक है। यदि आपको पहले से पता नहीं है कि लोड क्या होगा, तो MongoDB एकदम सही है। इसके अलावा, यह इस तरह के पैटर्न को बॉक्सिंग से हटकर और प्रतिकृति के रूप में समर्थन करता है, और यह सब काफी पारदर्शी बना है, अर्थात यह काम करने के लिए बहुत सुविधाजनक है।

MongoDB में शब्दावली के लिए, तब:

• कुर्सियां ​​कुर्सियां ​​(योजनाएं, तालिकाओं की एक समग्रता) हैं;
• MongoDB में संग्रह के रूप में एक ऐसी चीज है - यह एक तालिका का एक एनालॉग और दस्तावेजों का एक सेट है जिसे चीजों के तर्क के अनुसार जोड़ा जाना चाहिए;
• दस्तावेज़ एक लाइन का एक एनालॉग हैं।

डेटाबेस निर्माण और सरल प्रश्न

डेटाबेस बनाने के लिए, आपको बस इसका उपयोग शुरू करना होगा:

 use learn 

अब डॉक्यूमेंट की एक छोटी प्रविष्टि करें। उदाहरण के लिए, अरोरा नाम का एक गेंडा दें:

 db.unicorns.insert({name: 'Aurora', gender: 'f', weight: 450}) 

db डेटाबेस तक पहुँचने के लिए एक वैश्विक वस्तु है, जो वास्तव में, "मोंगा" ही है। शार्डिंग के लिए, श का उपयोग किया जाता है, प्रतिकृति के लिए, rs का उपयोग किया जाता है ।

Db ऑब्जेक्ट में क्या कमांड है:



इसलिए, हमारी टीम पर वापस जाएं, जिसके परिणामस्वरूप कंसोल रिपोर्ट करेगा कि एक पंक्ति डाली गई है:



शब्द db.unicorns.insert({name: 'Aurora', gender: 'f', weight: 450}) unicorns db.unicorns.insert({name: 'Aurora', gender: 'f', weight: 450}) अर्थ है एक संग्रह। कृपया ध्यान दें कि हमने संग्रह का वर्णन या निर्माण नहीं किया है, लेकिन बस 'यूनिकॉर्न' लिखा है, सम्मिलित किया है, और हमें एक संग्रह मिला है।

और इसलिए हम अपने सभी संग्रह प्राप्त कर सकते हैं :

 db.getCollectionNames() 

अच्छी तरह से और इतने पर। हम एक और संग्रह सम्मिलित कर सकते हैं:



अब हम एक पूर्ण संग्रह का अनुरोध करेंगे (हमें याद है कि हमारे मामले में डेटाबेस में पहले से ही एक ही नाम वाले दो यूनिकॉर्न के बारे में जानकारी शामिल है:

 db.unicorns.find() 

कृपया ध्यान दें, यहाँ हमारा JSON है (एक नाम, लिंग, वजन, वस्तु का कुछ विशिष्ट पहचानकर्ता है):



अब एक ही नाम के साथ कुछ और गेंडा डालें:

 db.unicorns.insert({name: 'Leto', gender: 'm', home: 'Arrakeen', worm: false}) db.unicorns.insert({name: 'Leto', gender: 'm', home: 'Arrakeen', worm: false}) 

और देखते हैं क्या हुआ:



जैसा कि आप देख सकते हैं, हमारे पास अतिरिक्त क्षेत्र हैं: घर और कीड़ा , जो अरोरा के पास नहीं है।

कुछ और इकाइयां जोड़ें:

 db.unicorns.insertMany([{name: 'Horny', dob: new Date(1992,2,13,7,47), loves: ['carrot','papaya'], weight: 600, gender: 'm', vampires: 63}, {name: 'Aurora', dob: new Date(1991, 0, 24, 13, 0), loves: ['carrot', 'grape'], weight: 450, gender: 'f', vampires: 43}, {name: 'Unicrom', dob: new Date(1973, 1, 9, 22, 10), loves: ['energon', 'redbull'], weight: 984, gender: 'm', vampires: 182}, {name: 'Roooooodles', dob: new Date(1979, 7, 18, 18, 44), loves: ['apple'], weight: 575, gender: 'm', vampires: 99}]) 

इसलिए, हमने जावास्क्रिप्ट का उपयोग करते हुए चार और ऑब्जेक्ट डाले:



कौन से डेटाबेस में आपको लगता है कि पासपोर्ट डेटा को स्टोर करना अधिक सुविधाजनक है: रिलेशनल डेटाबेस में या मोंग में?

उत्तर स्पष्ट है - मोंग में, और उपरोक्त उदाहरण इसे अच्छी तरह से दिखाता है। यह कोई रहस्य नहीं है कि KLADR रूसी संघ में एक दर्द है। और मोंगा बहुत अच्छी तरह से पतों पर पड़ता है, क्योंकि आप एक सरणी के रूप में सब कुछ निर्दिष्ट कर सकते हैं, और इसे जीना बहुत आसान होगा। और यह MongoDB के लिए एक अच्छा उपयोगकर्ता मामला है ।

अधिक गेंडा जोड़ें:

 db.unicorns.insert({name: 'Solnara', dob: new Date(1985, 6, 4, 2, 1), loves:['apple', 'carrot', 'chocolate'], weight:550, gender:'f', vampires:80}); db.unicorns.insert({name:'Ayna', dob: new Date(1998, 2, 7, 8, 30), loves: ['strawberry', 'lemon'], weight: 733, gender: 'f', vampires: 40}); db.unicorns.insert({name:'Kenny', dob: new Date(1997, 6, 1, 10, 42), loves: ['grape', 'lemon'], weight: 690, gender: 'm', vampires: 39}); db.unicorns.insert({name: 'Raleigh', dob: new Date(2005, 4, 3, 0, 57), loves: ['apple', 'sugar'], weight: 421, gender: 'm', vampires: 2}); db.unicorns.insert({name: 'Leia', dob: new Date(2001, 9, 8, 14, 53), loves: ['apple', 'watermelon'], weight: 601, gender: 'f', vampires: 33}); db.unicorns.insert({name: 'Pilot', dob: new Date(1997, 2, 1, 5, 3), loves: ['apple', 'watermelon'], weight: 650, gender: 'm', vampires: 54}); db.unicorns.insert({name: 'Nimue', dob: new Date(1999, 11, 20, 16, 15), loves: ['grape', 'carrot'], weight: 540, gender: 'f'}); db.unicorns.insert({name: 'Dunx', dob: new Date(1976, 6, 18, 18, 18), loves: ['grape', 'watermelon'], weight: 704, gender: 'm', vampires: 165}); 

अब दस्तावेजों पर ध्यान दें। Dob के रूप में, हम पूरी वस्तुओं को संग्रहीत करते हैं। और यह भी जानकारी है कि गेंडा प्यार करता है, और हर किसी के पास यह डेटा नहीं है। इस प्रकार, अंदर एक पूर्ण सरणी है ।

वैसे, अधिक सुंदर आउटपुट के लिए, आप खोज आदेश के अंत में .pretty() विधि को कॉल कर सकते हैं:



यदि आपको अंतिम त्रुटि के बारे में जानकारी प्राप्त करने की आवश्यकता है, तो निम्न कमांड का उपयोग करें:

 db.getLastError() 

यह प्रत्येक प्रविष्टि के बाद किया जा सकता है, या आप लिखें चिंता को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। आधिकारिक दस्तावेज में इसके बारे में पढ़ना बेहतर है, जो, वैसे, मोंग में बहुत जानकारीपूर्ण है। वैसे, इस बारे में हैबे पर एक अच्छा लेख भी है।

अधिक जटिल प्रश्नों पर आगे बढ़ना

सटीक फ़ील्ड मान के लिए अनुरोध:

 db.unicorns.find({gender: 'm'}) 

इस तरह के अनुरोध को लिखकर, हम आउटपुट में कंसोल पर सभी पुरुष इकसिंगों की एक सूची प्राप्त करते हैं।

आप क्वेरी को तुरंत कई क्षेत्रों में भी चला सकते हैं: सेक्स से और वजन से:



ऊपर, विशेष $ gt चयनकर्ता पर ध्यान दें, जो आपको 700 से अधिक वजन वाले सभी पुरुष यूनिकॉर्न प्रदर्शित करने की अनुमति देता है।

आप देख सकते हैं कि क्या क्षेत्र बिल्कुल मौजूद है :

 db.unicorns.find({vampires: {$exists: false}}) 

या तो:

 db.unicorns.find({'parents.father': {$exists: true}}) 

निम्नलिखित आदेश में यूनिकॉर्न्स प्रदर्शित हैं जिनके नाम A या a अक्षर से शुरू होते हैं:

 db.unicorns.find({name: {$regex: "^[Aa]"}}) 

अब एक अरै सर्च को देखते हैं । प्रश्न संख्या 1: यह कमांड आउटपुट क्या करेगा:

 db.unicorns.find({loves:'apple'}) 

यह सही है: हर कोई जो सेब से प्यार करता है।

निम्न आदेश केवल गेंडा डेटा लौटाएगा जिसमें केवल सेब और तरबूज हैं:

 db.unicorns.find({loves:[ "apple", "watermelon" ]}) 

और एक और आदेश:

 db.unicorns.find({loves:[ "watermelon", "apple" ]}) 

हमारे मामले में, यह कुछ भी नहीं लौटाएगा, क्योंकि जब हम एक सरणी पास करते हैं, तो पहले तत्व की तुलना पहले के साथ की जाती है, दूसरे के साथ दूसरे की तुलना की जाती है, अर्थात, सरणी को इन मूल्यों के पदों में भी मेल खाना चाहिए।

और यहाँ एक सरणी खोज OR ऑपरेटर का उपयोग करके कैसा दिखता है:



निम्नलिखित उदाहरण $ सभी ऑपरेटर का उपयोग करके हमें एक खोज दिखाएंगे। और यहाँ अनुक्रम पहले से ही अप्रकाशित है:



हम सरणी के आकार से भी खोज सकते हैं :



लेकिन क्या होगा अगर हम एक ऐसा सरणी खोजना चाहते हैं जो एक से बड़ा हो? इसके लिए एक $ जहां ऑपरेटर है, जिसके साथ आप और अधिक जटिल बातें लिख सकते हैं:

 db.unicorns.find({$where: function() { return this.loves && (this.loves.length > 1) } }) 

वैसे, यदि आप अभ्यास करना चाहते हैं, तो यहां कमांड के साथ एक फाइल है।

कर्सर सुविधाएँ

आइए थोड़ा सा पीछे हटें और मोंगा की विशेषताओं के बारे में कुछ शब्द कहें:

• ढूंढें () और अन्य ऑपरेशन डेटा वापस नहीं करते हैं - वे तथाकथित "कर्सर" वापस करते हैं;
• डेटा के छपने के रूप में हम जो देखते हैं वह दुभाषिया का काम है।

कोष्ठक के बिना db.unicorns.find टाइप करके, हमें संकेत मिलता है:

हम अनुरोधों को पूरा करना जारी रखते हैं

ऑपरेटर में $ भी है:

 db.unicorns.find({weight: {$in: [650, 704]}}) 

अब बात करते हैं अपडेट की । उदाहरण के लिए, आइए गेंडा रूडूडल्स का वजन बदलें:

 db.unicorns.update({name: "Roooooodles"}, {weight: 2222}) 

हमारे कार्यों के परिणामस्वरूप, दस्तावेज़ पूरी तरह से अपडेट हो जाएगा , और केवल एक निर्दिष्ट क्षेत्र इसमें रहेगा:



यही है, केवल एक चीज जो हमारी वस्तु के साथ बनी हुई है, वह 2222 का वजन है और निश्चित रूप से, आईडी।

आप इसे $ सेट के साथ ठीक कर सकते हैं:

 db.unicorns.update({_id: ObjectId("5da6ea4d9703b8be0089e6db")}, {$set: { "name" : "Roooooodles", "dob" : ISODate("1979-08-18T18:44:00Z"), "loves" : [ "apple" ], "gender" : "m", "vampires" : 99}}) 

मूल्यों में वृद्धि संभव है:



अद्यतन भी है - सम्मिलित करें और सम्मिलित करें:



और यहाँ खेतों का चयन कैसे करें :





यह स्किप और सीमा के बारे में कुछ शब्द जोड़ना बाकी है:



सहकर्मी, वह सब, यदि आप विवरण जानना चाहते हैं, तो पूरा वीडियो देखें । और अपनी टिप्पणियों को छोड़ने के लिए मत भूलना!