Diferència entre revisions de la pàgina «MongoDB»

De Cacauet Wiki
Salta a la navegació Salta a la cerca
Línia 131: Línia 131:
 
Per saber els índexes que té una col·lecció:
 
Per saber els índexes que té una col·lecció:
 
  > db.<colleccio>.getIndexes()
 
  > db.<colleccio>.getIndexes()
 +
 +
 +
=== Multi-indexes ===
 +
Indexes sobre arrays, per ex:
 +
<syntaxhighlight lang="javascript">
 +
{ tags: ["btt","tennis","futbol"],
 +
  categories: ["esports","hobbies"] }
 +
</syntaxhighlight>
 +
 +
Es poden crear índexes sobre un array, però no sobre 2 alhora:
 +
> ensureIndex( {tags:1} ) OK
 +
> ensureIndex( {categories:-1} ) OK
 +
> <strike>ensureIndex( {tags:1, categories:-1} )</strike>  NO ES POT
 +
 +
  
 
<br>
 
<br>

Revisió del 12:48, 17 des 2013

Intro No-SQL

Algunes característiques:

  • Treballem amb documents.
  • La inconsistència de dades deixa de ser una prioritat.
  • Treballem amb incrustació (embedding). Exemple de blog: posts+comments
    • Dades relatives al document incrustades en el mateix (exemple de blog amb post+comment). Això ajuda a mantenir certa consistència.
    • Millora la velocitat d'accés (performance). Latència dels discs alta (1ms) però ample de banda alt (BW).
  • No té FKs. En canvi té operacions atòmiques.
  • No té transaccions (consistència temporal). Alternatives:
    • Reestructurar la nosta BBDD per treballar en un sol tipus de document (schema).
    • Implementar-la en el nostre software.
    • Tolerar certa inconsistència temporal (dependrà del tipus d'aplicació).
  • Relacions:
    • 1:1 millor sempre unir-les en un sol doc a no ser que excedeixi 16 MB (maxim).
    • 1:N si "N" son molts millor apuntar dels molts al 1 (amb el _id). També es pot fer al revés amb una llista.
      Hi ha una variant típica de 1:pocs que és el cas que ens agrada per incrustar.
    • N:N (molts:molts) calen llistes (es poden posar a les 2 col·leccions tot i que això significa que la app ha de controlar la consistència
  • Sempre intentem incrustar docs.

Info:

  • Schemaless and document based
  • No joins, no SQL
  • RDBS is not scalability in general machines
  • memcache is not highly functional but scales well
  • Joins don't scale well
  • Documents have a 16 MB limit on 32 bit OS's
  • Transactions are unavailable
  • Crud Operations exists as wire protocols
  • 'id' is immutable, and made up of Current Time, Machine Id, Process ID and global Counter
  • remove is not an isolated transaction.


Primeres passes

  • Monogo shell:
    $ mongo
  • Seleccionar una db (o crear):
    > use <nom_db>
  • Mongo shell permet JavaScript. Creem una col·lecció de dades:
    > for (i=0;i<1000;i++) { names=["examen","treball","questionari"]; for(j=0;j<3;j++) {db.notes.insert( {"estudiant":i,"tipus": names[j], nota : Math.round(Math.random()*100) }); }}


CRUD

Create Read Update Delete


Create / Insert / Save

Per crear documents dins d'una col·lecció:

> db.<coleccio>.save( <JSON_obj> )


Read / Select / Find

La operació de query més estàndard en MongoDB és FIND. Alguns exemples:

> db.<coleccio>.findOne()
> db.<coleccio>.findOne( {"tipus":"examen"} )
> db.<coleccio>.find()
> db.<coleccio>.find( {estudiant:103} )

OJU: en Pymongo és find_one enlloc de findOne

Si ho volem veure una mica més ben formatat:

> db.<col>.find().pretty()

El 2n argument és per seleccionar camps (i excloure):

> db.<col>.find( {"tipus":"examen",nota:50}, {"estudiant":true,"_id":false} )

Operadors: estudiants amb examens amb notes > 90

> db.<col>.find( {"tipus":"examen", nota: {$gt:90} }, {"estudiant":true,"_id":false} )

Estudiants amb notes entre 65 i 71: db.grades.find( {"type":"exam",score: {$gte:65,$lte:71}} ).sort({"score":1})

Altres operadors: http://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/query/

TODO: Unir dues queries amb $or...

Ordenar resultats (sort): http://docs.mongodb.org/manual/reference/method/cursor.sort/


Update

Referències:

La operació de Update es pot resoldre de 2 maneres:

  1. db.<col>.update( ... ) ...amb els següents operadors http://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/update/#id1
    Exemple en mongo shell:
    self.posts.update( {"_id":33}, {$addToSet:{"comments":comment}} )
    Exemple en pymongo:
    self.posts.update( {"_id":33}, {"$addToSet":{"comments":comment}} )
  2. db.<col>.save( <doc> ) ...on <doc> ha de ser el nou document modificat amb el "_id" (PK) pertinent


Delete / Remove

Referències:


Indexes

Els indexes augmenten la velocitat de les consultes. Si no fos per ells, cada cop que fem una recerca (find) hauriem de repassar tota la BBDD, i si aquesta té una xifra elevada de registres (diguem-ne, 10 milions) la consulta serà lenta, i farà que el sistema sigui impracticable.

Vídeos de MongoDB University:

  • Introducció als índexes (segueix la sèrie de vídeos, hi ha diversos d'una durada de pocs minuts cadascun).
  • Índexes i performance (velocitat d'accés).
    • findOne() és més ràpid perquè quan troba una mostra ja surt.
    • si el ID que busquem és baix va ràpid (al principi de la col·lecció).
    • Si el ID que busquem és alt triga més.
    • find() triga igual perquè ha de buscar en tota la base de dades: lent (sense índex)
    • Buscar un element que no existeix: triga molta estona.
  • ...

Per crear un índex (1 és ascendent i -1 descendent):

> db.<colleccio>.ensureIndex({<camp1>:1,<camp2>:-1,...}}

Per saber els índexes de tot el sistema:

> db.system.indexes.find()

Per saber els índexes que té una col·lecció:

> db.<colleccio>.getIndexes()


Multi-indexes

Indexes sobre arrays, per ex:

 { tags: ["btt","tennis","futbol"],
   categories: ["esports","hobbies"] }

Es poden crear índexes sobre un array, però no sobre 2 alhora:

> ensureIndex( {tags:1} ) OK
> ensureIndex( {categories:-1} ) OK
> ensureIndex( {tags:1, categories:-1} )  NO ES POT



Exercicis

...