মঙ্গোডিবি শুরু করার আগে 14টি জিনিস আমি জানতে চাই

নিবন্ধটির অনুবাদ কোর্স শুরুর প্রাক্কালে প্রস্তুত করা হয়েছিল "নন-রিলেশনাল ডাটাবেস".

হাইলাইটস:

• মঙ্গোডিবিতে ঐচ্ছিক হলেও স্কিমা তৈরি করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
• একইভাবে, সূচীগুলি অবশ্যই আপনার স্কিমা এবং অ্যাক্সেস প্যাটার্নের সাথে মেলে।
• বড় বস্তু এবং বড় অ্যারে ব্যবহার এড়িয়ে চলুন.
• MongoDB সেটিংসের সাথে সতর্ক থাকুন, বিশেষ করে যখন এটি নিরাপত্তা এবং নির্ভরযোগ্যতার ক্ষেত্রে আসে।
• MongoDB-এর কোনো ক্যোয়ারী অপ্টিমাইজার নেই, তাই ক্যোয়ারী অপারেশন করার সময় আপনাকে অবশ্যই সতর্ক থাকতে হবে।

আমি অনেক দিন ধরে ডাটাবেস নিয়ে কাজ করছি, কিন্তু সম্প্রতি MongoDB আবিষ্কার করেছি। আমি এটির সাথে কাজ শুরু করার আগে কিছু জিনিস আছে যা আমি জানতাম। যখন একজন ব্যক্তির ইতিমধ্যেই একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে অভিজ্ঞতা থাকে, তখন ডাটাবেসগুলি কী এবং তারা কী করে সে সম্পর্কে তাদের পূর্ব ধারণা থাকে। অন্যদের বুঝতে সহজ করার আশায়, আমি সাধারণ ভুলগুলির একটি তালিকা উপস্থাপন করি।

প্রমাণীকরণ ছাড়া একটি MongoDB সার্ভার তৈরি করা

দুর্ভাগ্যবশত, MongoDB ডিফল্টরূপে প্রমাণীকরণ ছাড়াই ইনস্টল করা আছে। স্থানীয়ভাবে অ্যাক্সেস করা ওয়ার্কস্টেশনের জন্য, এই অনুশীলনটি স্বাভাবিক। কিন্তু যেহেতু MongoDB একটি মাল্টি-ইউজার সিস্টেম যেটি প্রচুর পরিমাণে মেমরি ব্যবহার করতে পছন্দ করে, আপনি এটিকে যতটা সম্ভব RAM সহ সার্ভারে রাখলে এটি ভাল হবে, এমনকি যদি আপনি এটি শুধুমাত্র বিকাশের জন্য ব্যবহার করতে যাচ্ছেন। ডিফল্ট পোর্টের মাধ্যমে সার্ভারে ইনস্টল করা সমস্যাযুক্ত হতে পারে, বিশেষ করে যদি কোনো জাভাস্ক্রিপ্ট কোড অনুরোধে কার্যকর করা যায় (উদাহরণস্বরূপ, $where জন্য একটি ধারণা হিসাবে ইনজেকশনও).

বেশ কয়েকটি প্রমাণীকরণ পদ্ধতি রয়েছে, তবে সবচেয়ে সহজ হল একটি ব্যবহারকারী আইডি/পাসওয়ার্ড সেট করা। আপনি অভিনব প্রমাণীকরণের উপর ভিত্তি করে চিন্তা করার সময় এই ধারণাটি ব্যবহার করুন দ্বারা LDAP. নিরাপত্তার ক্ষেত্রে, MongoDB ক্রমাগত আপডেট করা উচিত, এবং লগগুলি সর্বদা অননুমোদিত অ্যাক্সেসের জন্য চেক করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, আমি ডিফল্ট পোর্ট হিসাবে একটি ভিন্ন পোর্ট নির্বাচন করতে চাই।

আপনার আক্রমণের পৃষ্ঠকে MongoDB এর সাথে আবদ্ধ করতে ভুলবেন না

MongoDB নিরাপত্তা চেকলিস্ট নেটওয়ার্ক অনুপ্রবেশ এবং ডেটা ফাঁসের ঝুঁকি হ্রাস করার জন্য ভাল টিপস রয়েছে৷ এটিকে ব্রাশ করা এবং বলা সহজ যে একটি ডেভেলপমেন্ট সার্ভারের উচ্চ স্তরের নিরাপত্তার প্রয়োজন নেই৷ যাইহোক, এটি এত সহজ নয় এবং এটি সমস্ত MongoDB সার্ভারে প্রযোজ্য। বিশেষ করে, যদি ব্যবহার করার কোন বাধ্যতামূলক কারণ না থাকে mapReduce, group বা $কোথায়, আপনাকে কনফিগারেশন ফাইলে লিখে জাভাস্ক্রিপ্টে নির্বিচারে কোডের ব্যবহার নিষ্ক্রিয় করতে হবে javascriptEnabled:false. যেহেতু ডেটা ফাইলগুলি স্ট্যান্ডার্ড মঙ্গোডিবিতে এনক্রিপ্ট করা হয় না, তাই এটি দিয়ে মঙ্গোডিবি চালানো বোধগম্য হয় ডেডিকেটেড ইউজার, যার ফাইলগুলিতে সম্পূর্ণ অ্যাক্সেস রয়েছে, শুধুমাত্র এটিতে সীমিত অ্যাক্সেস এবং অপারেটিং সিস্টেমের নিজস্ব ফাইল অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণগুলি ব্যবহার করার ক্ষমতা সহ।

সার্কিট বিকাশ করার সময় ত্রুটি

MongoDB একটি স্কিমা ব্যবহার করে না। কিন্তু এর মানে এই নয় যে স্কিমটির প্রয়োজন নেই। আপনি যদি কোনো সামঞ্জস্যপূর্ণ প্যাটার্ন ছাড়াই নথি সংরক্ষণ করতে চান, সেগুলি সংরক্ষণ করা দ্রুত এবং সহজ হতে পারে, কিন্তু পরে সেগুলি পুনরুদ্ধার করা কঠিন হতে পারে৷ অভিশাপ কঠিন.

ক্লাসিক নিবন্ধ "MongoDB স্কিমা ডিজাইনের জন্য 6 টি রুলস অফ থাম্ব" এটি একটি পঠিত মূল্য, এবং মত বৈশিষ্ট্য স্কিমা এক্সপ্লোরার তৃতীয় পক্ষের টুল স্টুডিও 3T-এ, সার্কিটগুলির নিয়মিত চেকের জন্য এটি ব্যবহার করা মূল্যবান।

সাজানোর আদেশ ভুলবেন না

সাজানোর অর্ডার ভুলে যাওয়া অন্য যেকোনো ভুল কনফিগারেশনের চেয়ে বেশি হতাশা এবং বেশি সময় নষ্ট করতে পারে। ডিফল্টরূপে MongoBD ব্যবহার করে বাইনারি সাজানোর. কিন্তু এটা কারো কাজে লাগানোর সম্ভাবনা নেই। কেস-সংবেদনশীল, উচ্চারণ-সংবেদনশীল, বাইনারি ধরণেরগুলি গত শতাব্দীর 80-এর দশকে পুঁতি, ক্যাফটান এবং কোঁকড়া গোঁফের সাথে কৌতূহলী অ্যানাক্রোনিজম হিসাবে বিবেচিত হয়েছিল। এখন তাদের ব্যবহার ক্ষমার অযোগ্য। বাস্তব জীবনে "মোটরসাইকেল" "মোটরসাইকেল" এর মতই। এবং "ব্রিটেন" এবং "ব্রিটেন" একই জায়গা। একটি ছোট হাতের অক্ষর হল একটি বড় হাতের অক্ষরের সমতুল্য। এবং আমাকে ডায়াক্রিটিক্স বাছাই শুরু করবেন না। MongoDB-তে একটি ডাটাবেস তৈরি করার সময়, অ্যাকসেন্ট-অসংবেদনশীল কোলেশন ব্যবহার করুন এবং নিবন্ধন, যা ভাষার সাথে মিলে যায় এবং সিস্টেম ব্যবহারকারী সংস্কৃতি. এটি স্ট্রিং ডেটার মাধ্যমে অনুসন্ধানকে আরও সহজ করে তুলবে।

বড় নথির সাথে সংগ্রহ তৈরি করুন

MongoDB সংগ্রহে 16MB পর্যন্ত বড় নথিগুলি হোস্ট করতে পেরে খুশি, এবং গ্রিডএফএস 16 MB এর চেয়ে বড় নথির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। কিন্তু শুধুমাত্র বড় নথিগুলি সেখানে রাখা যেতে পারে, সেগুলিকে সেখানে সংরক্ষণ করা একটি ভাল ধারণা নয়। MongoDB সবচেয়ে ভালো কাজ করবে যদি আপনি স্বতন্ত্র নথিগুলো সংরক্ষণ করেন যেগুলো আকারে কয়েক কিলোবাইট, সেগুলোকে একটি প্রশস্ত SQL টেবিলের সারির মতো করে। বড় নথিগুলির সাথে সমস্যার উত্স হবে কর্মক্ষমতা.

বড় অ্যারে সহ নথি তৈরি করা

নথিতে অ্যারে থাকতে পারে। অ্যারেতে উপাদানের সংখ্যা যদি চার-সংখ্যার সংখ্যা থেকে অনেক দূরে থাকে তবে এটি সর্বোত্তম। যদি উপাদানগুলি একটি অ্যারেতে ঘন ঘন যোগ করা হয়, তবে এটি এটি ধারণকারী নথিটিকে ছাড়িয়ে যাবে এবং এটির প্রয়োজন হবে সরানো, যার মানে এটি প্রয়োজনীয় হবে সূচীও আপডেট করুন. একটি বড় অ্যারের সাথে একটি নথি পুনরায় সূচীকরণ করার সময়, সূচীগুলি প্রায়শই ওভাররাইট করা হবে, কারণ সেখানে একটি একটি রেকর্ড, যা তার সূচক সংরক্ষণ করে। এই পুনঃসূচীকরণও ঘটে যখন একটি নথি ঢোকানো বা মুছে ফেলা হয়।

MongoDB নামক কিছু আছে "গুণক পরিপূর্ণ করা", যা এই সমস্যা কমানোর জন্য নথি বৃদ্ধির জন্য জায়গা প্রদান করে।
আপনি মনে করতে পারেন যে আপনি অ্যারে সূচী ছাড়া করতে পারেন. দুর্ভাগ্যবশত, সূচকের অভাব আপনার অন্যান্য সমস্যার কারণ হতে পারে। যেহেতু নথিগুলি শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত স্ক্যান করা হয়, অ্যারের শেষে উপাদানগুলি অনুসন্ধান করতে আরও বেশি সময় লাগবে এবং এই জাতীয় নথির সাথে যুক্ত বেশিরভাগ অপারেশন হবে ধীর.

ভুলে যাবেন না যে একত্রিতকরণের পর্যায়ের ক্রম গুরুত্বপূর্ণ

একটি ক্যোয়ারী অপ্টিমাইজার সহ একটি ডাটাবেস সিস্টেমে, আপনি যে প্রশ্নগুলি লেখেন তা হল আপনি কী পেতে চান তার ব্যাখ্যা, এটি কীভাবে পাবেন তা নয়। এই প্রক্রিয়াটি একটি রেস্তোরাঁয় অর্ডার দেওয়ার সাথে সাদৃশ্য দ্বারা কাজ করে: সাধারণত আপনি কেবল একটি থালা অর্ডার করেন এবং রান্নাকে বিশদ নির্দেশনা দেন না।

MongoDB-তে, আপনি রান্নার নির্দেশ দেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনাকে নিশ্চিত করতে হবে যে ডেটা পাস হয় reduce যত তাড়াতাড়ি সম্ভব পাইপলাইন ব্যবহার করে $match и $project, এবং বাছাই শুধুমাত্র পরে ঘটে reduce, এবং যে অনুসন্ধানটি আপনি চান ঠিক সেই ক্রমেই ঘটে৷ একটি ক্যোয়ারী অপ্টিমাইজার থাকা যা অপ্রয়োজনীয় কাজকে দূর করে, সর্বোত্তমভাবে ধাপগুলি ক্রম করে এবং যোগদানের প্রকারগুলি নির্বাচন করে তা আপনাকে নষ্ট করতে পারে৷ MongoDB এর সাথে, আপনার সুবিধার খরচে আরও নিয়ন্ত্রণ আছে।

টুলের মত স্টুডিও 3T মধ্যে সমষ্টি প্রশ্ন নির্মাণ সহজতর হবে MongoDB. অ্যাগ্রিগেশন এডিটর বৈশিষ্ট্যটি আপনাকে একবারে এক পর্যায়ে পাইপলাইন বিবৃতি প্রয়োগ করতে এবং ডিবাগিংকে সহজ করার জন্য প্রতিটি পর্যায়ে ইনপুট এবং আউটপুট ডেটা পরিদর্শন করতে দেয়।

দ্রুত রেকর্ডিং ব্যবহার করে

উচ্চ গতির কিন্তু কম নির্ভরযোগ্যতার জন্য MongoDB লেখার বিকল্পগুলি কখনই সেট করবেন না। এই মোড "ফাইল-এবং-ভুলে যাও" দ্রুত মনে হয় কারণ লেখাটি হওয়ার আগে কমান্ডটি ফেরত দেওয়া হয়। ডিস্কে ডেটা লেখার আগে সিস্টেম ক্র্যাশ হলে, এটি হারিয়ে যাবে এবং একটি অসামঞ্জস্যপূর্ণ অবস্থায় শেষ হবে। ভাগ্যক্রমে, 64-বিট মঙ্গোডিবি লগিং সক্ষম করেছে।

MMAPv1 এবং WiredTiger স্টোরেজ ইঞ্জিনগুলি এটি প্রতিরোধ করার জন্য লগিং ব্যবহার করে, যদিও WiredTiger শেষ সামঞ্জস্যপূর্ণ অবস্থায় পুনরুদ্ধার করতে পারে নিয়ন্ত্রণ পয়েন্টলগিং নিষ্ক্রিয় থাকলে।

জার্নালিং নিশ্চিত করে যে ডাটাবেস পুনরুদ্ধারের পরে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ অবস্থায় আছে এবং জার্নালে লেখা না হওয়া পর্যন্ত সমস্ত ডেটা ধরে রাখে। রেকর্ডিংয়ের ফ্রিকোয়েন্সি প্যারামিটার ব্যবহার করে কনফিগার করা হয় commitIntervalMs.

এন্ট্রি সম্পর্কে নিশ্চিত হতে, কনফিগারেশন ফাইলে লগিং সক্ষম করা আছে কিনা তা নিশ্চিত করুন (storage.journal.enabled), এবং রেকর্ডিংয়ের ফ্রিকোয়েন্সি তথ্যের পরিমাণের সাথে মিলে যায় যা আপনি হারাতে পারেন।

সূচী ছাড়া বাছাই

অনুসন্ধান এবং একত্রিত করার সময়, প্রায়ই ডেটা সাজানোর প্রয়োজন হয়। আসুন আশা করি যে ফলাফলটি ফিল্টার করার পরে বাছাই করা ডেটার পরিমাণ হ্রাস করার জন্য এটি চূড়ান্ত পর্যায়ে করা হয়েছে। এবং এমনকি এই ক্ষেত্রে, সাজানোর জন্য আপনার প্রয়োজন হবে সূচক. আপনি একটি একক বা যৌগিক সূচক ব্যবহার করতে পারেন।

কোন উপযুক্ত সূচক না থাকলে, MongoDB এটি ছাড়াই করবে। সমস্ত নথির মোট আকারে 32 MB মেমরির সীমা রয়েছে৷ বাছাই অপারেশন, এবং যদি MongoDB এই সীমাতে পৌঁছায়, তাহলে এটি হয় একটি ত্রুটি নিক্ষেপ করবে বা ফেরত দেবে খালি রেকর্ডসেট.

সূচক সমর্থন ছাড়া অনুসন্ধান করুন

অনুসন্ধান ক্যোয়ারীগুলি SQL-এ JOIN অপারেশনের অনুরূপ একটি ফাংশন সম্পাদন করে। সর্বোত্তম কাজ করার জন্য, তাদের বিদেশী কী হিসাবে ব্যবহৃত কীটির মানের সূচক প্রয়োজন। এটি সুস্পষ্ট নয় কারণ ব্যবহার প্রতিফলিত হয় না explain(). এই ধরনের সূচকগুলি লিখিত সূচকের অতিরিক্ত explain(), যা ঘুরে পাইপলাইন অপারেটরদের দ্বারা ব্যবহৃত হয় $match и $sort, যখন তারা পাইপলাইনের শুরুতে মিলিত হয়। সূচীগুলি এখন যে কোন পর্যায়ে কভার করতে পারে একত্রিত পাইপলাইন.

মাল্টি-আপডেট ব্যবহার করা থেকে অপ্ট আউট

পদ্ধতি db.collection.update() আপনার নির্দিষ্ট করা প্যারামিটারের উপর নির্ভর করে একটি বিদ্যমান নথির অংশ বা সম্পূর্ণ প্রতিস্থাপন পর্যন্ত পরিবর্তন করতে ব্যবহৃত হয় update. যা এতটা সুস্পষ্ট নয় তা হল এটি সংগ্রহের সমস্ত নথি প্রক্রিয়া করবে না যদি না আপনি বিকল্পটি সেট করেন multi অনুরোধের মানদণ্ড পূরণ করে এমন সমস্ত নথি আপডেট করতে।

হ্যাশ টেবিলে কীগুলির ক্রমটির গুরুত্ব ভুলে যাবেন না

JSON-এ, একটি বস্তুর আকার শূন্য বা তার বেশি নাম/মান জোড়ার একটি ক্রমবিহীন সংগ্রহ রয়েছে, যেখানে নাম একটি স্ট্রিং এবং মান হল একটি স্ট্রিং, সংখ্যা, বুলিয়ান, নাল, অবজেক্ট বা অ্যারে।

দুর্ভাগ্যবশত, BSON সার্চ করার সময় অর্ডারের উপর অনেক জোর দেয়। MongoDB-তে, অন্তর্নির্মিত বস্তুর মধ্যে কীগুলির ক্রম বিষয়, IE { firstname: "Phil", surname: "factor" } - এই একই না { { surname: "factor", firstname: "Phil" }. অর্থাৎ, আপনাকে অবশ্যই আপনার নথিতে নাম/মান জোড়ার ক্রম সংরক্ষণ করতে হবে যদি আপনি সেগুলি খুঁজে পাওয়ার বিষয়ে নিশ্চিত হতে চান।

বিভ্রান্ত করবেন না "খালি" и "অসংজ্ঞায়িত"

মান "অসংজ্ঞায়িত" অনুসারে, JSON-এ কখনই বৈধ ছিল না সরকারী মান JSON (ECMA-404 বিভাগ 5), যদিও এটি জাভাস্ক্রিপ্টে ব্যবহৃত হয়। অধিকন্তু, BSON এর জন্য এটি অপ্রচলিত এবং এতে রূপান্তরিত হয় $null, যা সবসময় একটি ভাল সমাধান নয়। ব্যবহার এড়াতে "অসংজ্ঞায়িত" মঙ্গোডিবিতে.

ব্যবহারের $limit() ছাড়া $sort()

প্রায়শই যখন আপনি MongoDB-তে বিকাশ করছেন, তখন শুধুমাত্র ফলাফলের একটি নমুনা দেখা উপযোগী যা একটি প্রশ্ন বা সমষ্টি থেকে ফেরত দেওয়া হবে। এই কাজের জন্য আপনার প্রয়োজন হবে $limit(), কিন্তু এটি কখনই চূড়ান্ত কোডে থাকা উচিত নয় যদি না আপনি এটি আগে ব্যবহার করেন $sort. এই মেকানিকটি প্রয়োজনীয় কারণ অন্যথায় আপনি ফলাফলের অর্ডারের গ্যারান্টি দিতে পারবেন না এবং আপনি নির্ভরযোগ্যভাবে ডেটা দেখতে সক্ষম হবেন না। ফলাফলের শীর্ষে আপনি সাজানোর উপর নির্ভর করে বিভিন্ন এন্ট্রি পাবেন। নির্ভরযোগ্যভাবে কাজ করার জন্য, ক্যোয়ারী এবং অ্যাগ্রিগেশন অবশ্যই নির্ধারক হতে হবে, অর্থাৎ, প্রতিবার সেগুলি কার্যকর করার সময় একই ফলাফল আনবে। যে কোড রয়েছে $limit(), কিন্তু না $sort, নির্ধারক হবে না এবং পরবর্তীতে এমন ত্রুটির কারণ হতে পারে যা ট্র্যাক করা কঠিন হবে।

উপসংহার

MongoDB এর সাথে হতাশ হওয়ার একমাত্র উপায় হল এটিকে অন্য ধরনের ডাটাবেসের সাথে তুলনা করা, যেমন একটি DBMS, অথবা নির্দিষ্ট প্রত্যাশার ভিত্তিতে এটি ব্যবহার করতে আসা। এটি একটি কমলাকে কাঁটাচামচের সাথে তুলনা করার মতো। ডাটাবেস সিস্টেম নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে পরিবেশন করে। নিজের জন্য এই পার্থক্যগুলিকে সহজভাবে বোঝা এবং উপলব্ধি করা ভাল। মঙ্গোডিবি ডেভেলপারদের এমন একটি পথের উপর চাপ দেওয়া লজ্জাজনক হবে যা তাদের ডিবিএমএস পাথে নামতে বাধ্য করেছে। আমি পুরানো সমস্যাগুলি সমাধান করার নতুন এবং আকর্ষণীয় উপায়গুলি দেখতে চাই, যেমন ডেটা অখণ্ডতা নিশ্চিত করা এবং ডেটা সিস্টেম তৈরি করা যা ব্যর্থতা এবং দূষিত আক্রমণের জন্য স্থিতিস্থাপক।

সংস্করণ 4.0-এ MongoDB-এর ACID লেনদেনের প্রবর্তন একটি উদ্ভাবনী উপায়ে গুরুত্বপূর্ণ উন্নতি প্রবর্তনের একটি ভাল উদাহরণ। মাল্টি-ডকুমেন্ট এবং মাল্টি-স্টেটমেন্ট লেনদেন এখন পারমাণবিক। লকগুলি অর্জন এবং আটকে থাকা লেনদেনগুলি বন্ধ করার পাশাপাশি বিচ্ছিন্নতার স্তর পরিবর্তন করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় সামঞ্জস্য করাও সম্ভব।

আরও পড়ুন:

• কিভাবে Google BigQuery এ ডেটা লোড করবেন

উত্স: www.habr.com