14 चीज़ें जो मैं चाहता हूँ कि MongoDB के साथ आरंभ करने से पहले मुझे पता होती

पाठ्यक्रम की शुरुआत की पूर्व संध्या पर लेख का अनुवाद तैयार किया गया था "गैर-संबंधपरक डेटाबेस".

मुख्य विशेषताएं:

• MongoDB में वैकल्पिक होते हुए भी एक स्कीमा विकसित करना अत्यंत महत्वपूर्ण है।
• इसी तरह, इंडेक्स को आपके स्कीमा और एक्सेस पैटर्न से मेल खाना चाहिए।
• बड़ी वस्तुओं और बड़ी सारणियों का उपयोग करने से बचें।
• MongoDB सेटिंग्स से सावधान रहें, खासकर जब बात सुरक्षा और विश्वसनीयता की हो।
• MongoDB में क्वेरी ऑप्टिमाइज़र नहीं है, इसलिए क्वेरी ऑपरेशन करते समय आपको सावधान रहना चाहिए।

मैं बहुत लंबे समय से डेटाबेस के साथ काम कर रहा हूं, लेकिन हाल ही में MongoDB की खोज की है। ऐसी कुछ चीजें हैं जो मैं चाहता हूं कि इसके साथ काम शुरू करने से पहले मुझे पता होती। जब किसी व्यक्ति के पास पहले से ही किसी निश्चित क्षेत्र में अनुभव होता है, तो उनके पास डेटाबेस क्या हैं और वे क्या करते हैं, इसके बारे में पूर्वकल्पित धारणाएं होती हैं। दूसरों के लिए इसे समझना आसान बनाने की आशा में, मैं सामान्य गलतियों की एक सूची प्रस्तुत करता हूँ।

प्रमाणीकरण के बिना MongoDB सर्वर बनाना

दुर्भाग्य से, MongoDB डिफ़ॉल्ट रूप से प्रमाणीकरण के बिना स्थापित है। स्थानीय स्तर पर पहुंच वाले वर्कस्टेशन के लिए, यह अभ्यास सामान्य है। लेकिन चूंकि MongoDB एक बहु-उपयोगकर्ता प्रणाली है जो बड़ी मात्रा में मेमोरी का उपयोग करना पसंद करती है, इसलिए बेहतर होगा कि आप इसे जितना संभव हो उतनी रैम वाले सर्वर पर रखें, भले ही आप इसे केवल विकास के लिए उपयोग करने जा रहे हों। डिफ़ॉल्ट पोर्ट के माध्यम से सर्वर पर इंस्टॉल करना समस्याग्रस्त हो सकता है, खासकर यदि अनुरोध में कोई जावास्क्रिप्ट कोड निष्पादित किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, $where के लिए एक विचार के रूप में इंजेक्शन).

प्रमाणीकरण के कई तरीके हैं, लेकिन सबसे आसान है यूजर आईडी/पासवर्ड सेट करना। जब आप फैंसी प्रमाणीकरण के बारे में सोचें तो इस विचार का उपयोग करें एलडीएपी. जब सुरक्षा की बात आती है, तो MongoDB को लगातार अद्यतन किया जाना चाहिए, और अनधिकृत पहुंच के लिए लॉग की हमेशा जाँच की जानी चाहिए। उदाहरण के लिए, मैं डिफ़ॉल्ट पोर्ट के रूप में एक अलग पोर्ट का चयन करना पसंद करता हूं।

हमले की सतह को MongoDB से बांधना न भूलें

MongoDB सुरक्षा चेकलिस्ट इसमें नेटवर्क घुसपैठ और डेटा रिसाव के जोखिम को कम करने के लिए अच्छी युक्तियाँ शामिल हैं। इसे नज़रअंदाज़ करना और यह कहना आसान है कि एक विकास सर्वर को उच्च स्तर की सुरक्षा की आवश्यकता नहीं है। हालाँकि, यह इतना आसान नहीं है और यह सभी MongoDB सर्वरों पर लागू होता है। विशेष रूप से, यदि उपयोग करने का कोई अनिवार्य कारण नहीं है mapReduce, group या $कहां, आपको कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में लिखकर जावास्क्रिप्ट में मनमाने कोड के उपयोग को अक्षम करना होगा javascriptEnabled:false. चूँकि डेटा फ़ाइलें मानक MongoDB में एन्क्रिप्टेड नहीं हैं, इसलिए MongoDB को इसके साथ चलाना उचित है समर्पित उपयोगकर्ता, जिसके पास फ़ाइलों तक पूर्ण पहुंच है, केवल सीमित पहुंच के साथ और ऑपरेटिंग सिस्टम के स्वयं के फ़ाइल एक्सेस नियंत्रण का उपयोग करने की क्षमता है।

सर्किट विकसित करते समय त्रुटि

MongoDB किसी स्कीमा का उपयोग नहीं करता है. लेकिन इसका मतलब ये नहीं कि इस योजना की जरूरत नहीं है. यदि आप दस्तावेज़ों को बिना किसी सुसंगत पैटर्न के संग्रहीत करना चाहते हैं, तो उन्हें संग्रहीत करना त्वरित और आसान हो सकता है, लेकिन बाद में उन्हें पुनः प्राप्त करना मुश्किल हो सकता है। बहुत कठोर.

क्लासिक लेख "MongoDB स्कीमा डिज़ाइन के लिए अंगूठे के 6 नियम" यह पढ़ने लायक है, और इसमें जैसी विशेषताएं हैं स्कीमा एक्सप्लोरर थर्ड-पार्टी टूल स्टूडियो 3टी में, सर्किट की नियमित जांच के लिए इसका उपयोग करना उचित है।

क्रम क्रम को न भूलें

सॉर्ट क्रम को भूलने से किसी भी अन्य गलत कॉन्फ़िगरेशन की तुलना में अधिक निराशा हो सकती है और अधिक समय बर्बाद हो सकता है। डिफ़ॉल्ट रूप से MongoBD का उपयोग करता है बाइनरी सॉर्ट. लेकिन यह किसी के लिए उपयोगी होने की संभावना नहीं है। पिछली शताब्दी के 80 के दशक में केस-सेंसिटिव, एक्सेंट-सेंसिटिव, बाइनरी प्रकार को मोतियों, कफ्तान और घुंघराले मूंछों के साथ-साथ जिज्ञासु कालानुक्रमिक माना जाता था। अब इनका प्रयोग अक्षम्य है. वास्तविक जीवन में, "मोटरसाइकिल" "मोटरसाइकिल" के समान ही है। और "ब्रिटेन" और "ब्रिटेन" एक ही जगह हैं। एक छोटा अक्षर एक बड़े अक्षर के बस बड़े अक्षर के बराबर होता है। और मुझे विशेषक शब्दों को छांटने में मत लगाओ। MongoDB में डेटाबेस बनाते समय, एक्सेंट-असंवेदनशील संयोजन का उपयोग करें और रजिस्टर करें, जो भाषा के अनुरूप है और सिस्टम उपयोगकर्ता संस्कृति. इससे स्ट्रिंग डेटा के माध्यम से खोज करना बहुत आसान हो जाएगा.

बड़े दस्तावेज़ों के साथ संग्रह बनाएं

MongoDB 16MB तक के बड़े दस्तावेज़ों को संग्रह में होस्ट करने में प्रसन्न है, और ग्रिडएफएस 16 एमबी से बड़े दस्तावेज़ों के लिए डिज़ाइन किया गया। लेकिन सिर्फ इसलिए कि बड़े दस्तावेज़ वहां रखे जा सकते हैं, उन्हें वहां संग्रहीत करना एक अच्छा विचार नहीं है। MongoDB सबसे अच्छा काम करेगा यदि आप अलग-अलग दस्तावेज़ों को संग्रहीत करते हैं जो आकार में कुछ किलोबाइट हैं, उन्हें एक विस्तृत SQL तालिका में पंक्तियों की तरह मानते हैं। बड़े दस्तावेज़ समस्याओं का कारण बनेंगे उत्पादकता.

बड़ी सारणियों के साथ दस्तावेज़ बनाना

दस्तावेज़ों में सारणियाँ हो सकती हैं। यह सबसे अच्छा है अगर सरणी में तत्वों की संख्या चार अंकों की संख्या से दूर हो। यदि तत्वों को किसी सरणी में बार-बार जोड़ा जाता है, तो यह उसमें मौजूद दस्तावेज़ को बढ़ा देगा और इसकी आवश्यकता होगी कदम, जिसका अर्थ है कि यह आवश्यक होगा अनुक्रमणिका भी अद्यतन करें. किसी दस्तावेज़ को बड़े ऐरे के साथ पुन: अनुक्रमित करते समय, अनुक्रमणिका को अक्सर अधिलेखित कर दिया जाएगा, क्योंकि वहाँ एक है रिकॉर्ड, जो इसके सूचकांक को संग्रहीत करता है। यह पुनः अनुक्रमणिका तब भी होती है जब कोई दस्तावेज़ डाला या हटाया जाता है।

MongoDB नाम की कोई चीज़ है "कारक भरने", जो इस समस्या को कम करने के लिए दस्तावेज़ों को बढ़ने के लिए जगह प्रदान करता है।
आप सोच सकते हैं कि आप सरणी अनुक्रमण के बिना काम कर सकते हैं। दुर्भाग्य से, अनुक्रमणिका की कमी के कारण आपको अन्य समस्याएँ हो सकती हैं। चूँकि दस्तावेज़ शुरू से अंत तक स्कैन किए जाते हैं, इसलिए सरणी के अंत में तत्वों की खोज में अधिक समय लगेगा, और ऐसे दस्तावेज़ से जुड़े अधिकांश ऑपरेशन होंगे धीरे.

यह मत भूलिए कि एकत्रीकरण में चरणों का क्रम मायने रखता है

क्वेरी ऑप्टिमाइज़र वाले डेटाबेस सिस्टम में, आपके द्वारा लिखी गई क्वेरीज़ इस बात की व्याख्या हैं कि आप क्या प्राप्त करना चाहते हैं, न कि इसे कैसे प्राप्त करें। यह तंत्र एक रेस्तरां में ऑर्डर करने के अनुरूप काम करता है: आमतौर पर आप बस एक डिश ऑर्डर करते हैं, और रसोइया को विस्तृत निर्देश नहीं देते हैं।

MongoDB में, आप रसोइये को निर्देश देते हैं। उदाहरण के लिए, आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि डेटा गुजरता है reduce जितनी जल्दी हो सके पाइपलाइन का उपयोग करें $match и $project, और छँटाई उसके बाद ही होती है reduce, और यह कि खोज ठीक उसी क्रम में होती है जिसकी आपको आवश्यकता है। एक क्वेरी ऑप्टिमाइज़र का होना जो अनावश्यक कार्य को समाप्त करता है, चरणों को इष्टतम रूप से अनुक्रमित करता है, और जुड़ने के प्रकारों का चयन करता है, आपको बर्बाद कर सकता है। MongoDB के साथ, आपके पास सुविधा की कीमत पर अधिक नियंत्रण होता है।

उपकरण जैसे स्टूडियो 3टी में एकत्रीकरण प्रश्नों के निर्माण को सरल बना देगा MongoDB. एकत्रीकरण संपादक सुविधा आपको एक समय में एक चरण में पाइपलाइन स्टेटमेंट लागू करने और डिबगिंग को सरल बनाने के लिए प्रत्येक चरण में इनपुट और आउटपुट डेटा का निरीक्षण करने की अनुमति देती है।

त्वरित रिकॉर्डिंग का उपयोग करना

MongoDB लेखन विकल्पों को कभी भी उच्च गति लेकिन कम विश्वसनीयता के लिए सेट न करें। यह विधा "फ़ाइल-और-भूल जाओ" तेज़ लगता है क्योंकि कमांड लिखने से पहले लौटा दिया जाता है। यदि डेटा डिस्क पर लिखे जाने से पहले सिस्टम क्रैश हो जाता है, तो यह खो जाएगा और असंगत स्थिति में समाप्त हो जाएगा। सौभाग्य से, 64-बिट MongoDB में लॉगिंग सक्षम है।

MMAPv1 और वायर्डटाइगर स्टोरेज इंजन इसे रोकने के लिए लॉगिंग का उपयोग करते हैं, हालांकि वायर्डटाइगर अंतिम सुसंगत तक पुनर्प्राप्त कर सकता है नियंत्रण बिंदु, यदि लॉगिंग अक्षम है।

जर्नलिंग यह सुनिश्चित करती है कि पुनर्प्राप्ति के बाद डेटाबेस एक सुसंगत स्थिति में है और लॉग में लिखे जाने तक सभी डेटा को बरकरार रखता है। रिकॉर्डिंग की आवृत्ति पैरामीटर का उपयोग करके कॉन्फ़िगर की गई है commitIntervalMs.

प्रविष्टियों के बारे में सुनिश्चित होने के लिए, सुनिश्चित करें कि कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में लॉगिंग सक्षम है (storage.journal.enabled), और रिकॉर्डिंग की आवृत्ति उस जानकारी की मात्रा से मेल खाती है जिसे आप खो सकते हैं।

अनुक्रमणिका के बिना छँटाई

खोज और एकत्रीकरण करते समय, अक्सर डेटा को क्रमबद्ध करने की आवश्यकता होती है। आशा करते हैं कि सॉर्ट किए जाने वाले डेटा की मात्रा को कम करने के लिए परिणाम को फ़िल्टर करने के बाद, यह अंतिम चरणों में से एक में किया जाता है। और इस मामले में भी, छँटाई के लिए आपको इसकी आवश्यकता होगी अनुक्रमणिका. आप एकल या मिश्रित सूचकांक का उपयोग कर सकते हैं.

यदि कोई उपयुक्त सूचकांक नहीं है, तो MongoDB इसके बिना काम करेगा। सभी दस्तावेज़ों के कुल आकार पर 32 एमबी की मेमोरी सीमा है छँटाई कार्य, और यदि MongoDB इस सीमा तक पहुंचता है, तो यह या तो एक त्रुटि देगा या वापस आ जाएगा खाली रिकॉर्डसेट.

सूचकांक समर्थन के बिना खोजें

खोज क्वेरी SQL में JOIN ऑपरेशन के समान कार्य करती हैं। सर्वोत्तम कार्य करने के लिए, उन्हें विदेशी कुंजी के रूप में उपयोग की जाने वाली कुंजी के मूल्य के सूचकांक की आवश्यकता होती है। यह स्पष्ट नहीं है क्योंकि उपयोग परिलक्षित नहीं होता है explain(). ऐसे सूचकांक लिखे गए सूचकांक के अतिरिक्त होते हैं explain(), जो बदले में पाइपलाइन ऑपरेटरों द्वारा उपयोग किया जाता है $match и $sort, जब वे पाइपलाइन की शुरुआत में मिलते हैं। सूचकांक अब किसी भी चरण को कवर कर सकते हैं एकत्रीकरण पाइपलाइन.

मल्टी-अपडेट का उपयोग करने से ऑप्ट आउट करना

विधि db.collection.update() आपके द्वारा निर्दिष्ट पैरामीटर के आधार पर, किसी मौजूदा दस्तावेज़ के हिस्से या संपूर्ण दस्तावेज़ को पूर्ण प्रतिस्थापन तक बदलने के लिए उपयोग किया जाता है update. जो इतना स्पष्ट नहीं है वह यह है कि जब तक आप विकल्प सेट नहीं करते, यह संग्रह के सभी दस्तावेज़ों को संसाधित नहीं करेगा multi अनुरोध मानदंडों को पूरा करने वाले सभी दस्तावेज़ों को अद्यतन करने के लिए।

हैश तालिका में कुंजियों के क्रम के महत्व को न भूलें

JSON में, एक ऑब्जेक्ट में आकार शून्य या अधिक नाम/मान जोड़े का एक अव्यवस्थित संग्रह होता है, जहां नाम एक स्ट्रिंग है और मान एक स्ट्रिंग, संख्या, बूलियन, शून्य, ऑब्जेक्ट या सरणी है।

दुर्भाग्य से, BSON खोज करते समय ऑर्डर पर बहुत अधिक जोर देता है। MongoDB में, अंतर्निहित ऑब्जेक्ट के भीतर कुंजियों का क्रम मामलोंयानी { firstname: "Phil", surname: "factor" } - यह वैसा नहीं है { { surname: "factor", firstname: "Phil" }. अर्थात्, यदि आप उन्हें ढूंढने के बारे में सुनिश्चित होना चाहते हैं तो आपको अपने दस्तावेज़ों में नाम/मूल्य जोड़े का क्रम संग्रहीत करना होगा।

असमंजस में मत डालो "शून्य" и "अपरिभाषित"

मूल्य "अपरिभाषित" के अनुसार, JSON में कभी मान्य नहीं था आधिकारिक मानक JSON (ECMA-404 धारा 5), भले ही इसका उपयोग जावास्क्रिप्ट में किया जाता है। इसके अलावा, BSON के लिए यह अप्रचलित है और इसे इसमें परिवर्तित कर दिया गया है $null, जो हमेशा एक अच्छा समाधान नहीं होता है. प्रयोग करने से बचें "अपरिभाषित" मोंगोडीबी में.

उपयोग $limit() बिना $sort()

अक्सर जब आप MongoDB में विकास कर रहे होते हैं, तो परिणाम का एक नमूना देखना उपयोगी होता है जो किसी क्वेरी या एकत्रीकरण से लौटाया जाएगा। इस कार्य के लिए आपको आवश्यकता होगी $limit(), लेकिन यह कभी भी अंतिम कोड में नहीं होना चाहिए जब तक कि आप इसे पहले उपयोग न करें $sort. यह मैकेनिक आवश्यक है क्योंकि अन्यथा आप परिणाम के क्रम की गारंटी नहीं दे सकते, और आप डेटा को विश्वसनीय रूप से नहीं देख पाएंगे। परिणाम के शीर्ष पर आपको छँटाई के आधार पर अलग-अलग प्रविष्टियाँ मिलेंगी। विश्वसनीय रूप से काम करने के लिए, क्वेरी और एकत्रीकरण को नियतात्मक होना चाहिए, यानी हर बार निष्पादित होने पर समान परिणाम देना चाहिए। कोड जिसमें शामिल है $limit(), लेकिन कोई नहीं $sort, नियतिवादी नहीं होगा और बाद में त्रुटियाँ उत्पन्न कर सकता है जिनका पता लगाना कठिन होगा।

निष्कर्ष

MongoDB से निराश होने का एकमात्र तरीका यह है कि इसकी सीधे किसी अन्य प्रकार के डेटाबेस, जैसे DBMS, से तुलना की जाए, या कुछ अपेक्षाओं के आधार पर इसका उपयोग किया जाए। यह संतरे की तुलना कांटे से करने जैसा है। डेटाबेस सिस्टम विशिष्ट उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं। इन अंतरों को स्वयं समझना और उनकी सराहना करना सबसे अच्छा है। MongoDB डेवलपर्स पर उस रास्ते पर दबाव डालना शर्म की बात होगी जिसने उन्हें DBMS पथ पर मजबूर कर दिया। मैं पुरानी समस्याओं को हल करने के लिए नए और दिलचस्प तरीके देखना चाहता हूं, जैसे डेटा अखंडता सुनिश्चित करना और डेटा सिस्टम बनाना जो विफलता और दुर्भावनापूर्ण हमलों के प्रति लचीला हो।

MongoDB द्वारा संस्करण 4.0 में ACID लेनदेन की शुरूआत एक अभिनव तरीके से महत्वपूर्ण सुधार पेश करने का एक अच्छा उदाहरण है। मल्टी-डॉक्यूमेंट और मल्टी-स्टेटमेंट लेनदेन अब परमाणु हैं। ताले प्राप्त करने और अटके लेनदेन को समाप्त करने के लिए आवश्यक समय को समायोजित करना, साथ ही अलगाव स्तर को बदलना भी संभव है।

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स्रोत: www.habr.com