14 ສິ່ງທີ່ຂ້ອຍຢາກຮູ້ກ່ອນທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນກັບ MongoDB

ການ​ແປ​ພາ​ສາ​ຂອງ​ບົດ​ຄວາມ​ໄດ້​ຖືກ​ກະ​ກຽມ​ໃນ​ສະ​ມາດ​ສະ​ມາດ​ຂອງ​ການ​ເລີ່ມ​ຕົ້ນ​ຂອງ​ວິ​ຊາ​ການ "ຖານຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ".

ຈຸດເດັ່ນ:

• ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ສຸດທີ່ຈະພັດທະນາ schema ເຖິງແມ່ນວ່າມັນເປັນທາງເລືອກໃນ MongoDB.
• ເຊັ່ນດຽວກັນ, ດັດຊະນີຕ້ອງກົງກັບ schema ແລະຮູບແບບການເຂົ້າເຖິງຂອງທ່ານ.
• ຫຼີກເວັ້ນການນໍາໃຊ້ວັດຖຸຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະ array ຂະຫນາດໃຫຍ່.
• ຈົ່ງລະມັດລະວັງກັບການຕັ້ງຄ່າ MongoDB, ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບຄວາມປອດໄພແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື.
• MongoDB ບໍ່ມີຕົວເພີ່ມປະສິດທິພາບແບບສອບຖາມ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານຕ້ອງລະມັດລະວັງໃນເວລາປະຕິບັດການສອບຖາມ.

ຂ້ອຍໄດ້ເຮັດວຽກກັບຖານຂໍ້ມູນເປັນເວລາດົນນານ, ແຕ່ວ່າພຽງແຕ່ບໍ່ດົນມານີ້ໄດ້ຄົ້ນພົບ MongoDB. ມີບາງສິ່ງທີ່ຂ້ອຍຢາກຮູ້ກ່ອນທີ່ຂ້ອຍຈະເລີ່ມເຮັດວຽກກັບມັນ. ໃນເວລາທີ່ບຸກຄົນໃດຫນຶ່ງມີປະສົບການໃນພາກສະຫນາມສະເພາະໃດຫນຶ່ງ, ພວກເຂົາເຈົ້າມີແນວຄິດ preconceived ກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ຖານຂໍ້ມູນແລະສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າເຮັດ. ໃນຄວາມຫວັງທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ຜູ້ອື່ນເຂົ້າໃຈງ່າຍຂຶ້ນ, ຂ້າພະເຈົ້າສະເຫນີບັນຊີລາຍຊື່ຂອງຄວາມຜິດພາດທົ່ວໄປ.

ການສ້າງເຊີບເວີ MongoDB ໂດຍບໍ່ມີການພິສູດຢືນຢັນ

ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, MongoDB ໄດ້ຖືກຕິດຕັ້ງໂດຍບໍ່ມີການພິສູດຢືນຢັນໂດຍຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ. ສໍາລັບສະຖານີເຮັດວຽກທີ່ເຂົ້າເຖິງຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ, ການປະຕິບັດນີ້ແມ່ນປົກກະຕິ. ແຕ່ເນື່ອງຈາກ MongoDB ເປັນລະບົບຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍຄົນມັກໃຊ້ຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຂະຫນາດໃຫຍ່, ມັນຈະດີກວ່າຖ້າທ່ານເອົາມັນໃສ່ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍທີ່ມີ RAM ຫຼາຍເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້, ເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານຈະໃຊ້ມັນເພື່ອພັດທະນາເທົ່ານັ້ນ. ການຕິດຕັ້ງໃນເຊີບເວີຜ່ານພອດເລີ່ມຕົ້ນສາມາດມີບັນຫາ, ໂດຍສະເພາະຖ້າລະຫັດ javascript ສາມາດຖືກປະຕິບັດໃນການຮ້ອງຂໍ (ຕົວຢ່າງ, $where ເປັນຄວາມຄິດສໍາລັບ ການສັກຢາ).

ມີວິທີການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍ, ແຕ່ທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດແມ່ນກໍານົດ ID ຜູ້ໃຊ້ / ລະຫັດຜ່ານ. ໃຊ້ຄວາມຄິດນີ້ໃນຂະນະທີ່ເຈົ້າຄິດກ່ຽວກັບການພິສູດຢືນຢັນແບບແຟນຊີໂດຍອີງໃສ່ LDAP. ເມື່ອເວົ້າເຖິງຄວາມປອດໄພ, MongoDB ຄວນໄດ້ຮັບການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ແລະບັນທຶກຄວນຈະຖືກກວດສອບສໍາລັບການເຂົ້າເຖິງທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ. ຕົວຢ່າງ, ຂ້ອຍມັກເລືອກພອດທີ່ແຕກຕ່າງກັນເປັນພອດເລີ່ມຕົ້ນ.

ຢ່າລືມຜູກມັດດ້ານການໂຈມຕີຂອງທ່ານກັບ MongoDB

ລາຍຊື່ການກວດສອບຄວາມປອດໄພ MongoDB ມີຄໍາແນະນໍາທີ່ດີສໍາລັບການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການບຸກລຸກເຄືອຂ່າຍແລະການຮົ່ວໄຫລຂອງຂໍ້ມູນ. ມັນງ່າຍທີ່ຈະຂັດມັນອອກແລະເວົ້າວ່າເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍການພັດທະນາບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີຄວາມປອດໄພສູງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມັນບໍ່ງ່າຍດາຍແລະນີ້ໃຊ້ກັບເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ MongoDB ທັງຫມົດ. ໂດຍສະເພາະ, ຖ້າບໍ່ມີເຫດຜົນທີ່ຫນ້າສົນໃຈທີ່ຈະໃຊ້ mapReduce, group ຫຼື $ຢູ່ໃສ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງປິດການໃຊ້ລະຫັດທີ່ຕົນເອງມັກໃນ JavaScript ໂດຍການຂຽນໃນໄຟລ໌ການຕັ້ງຄ່າ javascriptEnabled:false. ເນື່ອງຈາກໄຟລ໌ຂໍ້ມູນບໍ່ໄດ້ຖືກເຂົ້າລະຫັດໃນ MongoDB ມາດຕະຖານ, ມັນເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ຈະດໍາເນີນການ MongoDB ກັບ ຜູ້ໃຊ້ສະເພາະ, ທີ່ມີການເຂົ້າເຖິງໄຟລ໌ຢ່າງເຕັມທີ່, ມີການເຂົ້າເຖິງຈໍາກັດພຽງແຕ່ມັນແລະຄວາມສາມາດໃນການນໍາໃຊ້ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງໄຟລ໌ຂອງລະບົບປະຕິບັດການຂອງຕົນເອງ.

ຜິດພາດໃນຂະນະທີ່ພັດທະນາວົງຈອນ

MongoDB ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ schema. ແຕ່ນີ້ບໍ່ໄດ້ຫມາຍຄວາມວ່າໂຄງການບໍ່ຈໍາເປັນ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການເກັບຮັກສາເອກະສານໂດຍບໍ່ມີຮູບແບບທີ່ສອດຄ່ອງກັນ, ການເກັບຮັກສາພວກມັນສາມາດໄວແລະງ່າຍດາຍ, ແຕ່ການດຶງຂໍ້ມູນໃນພາຍຫຼັງແມ່ນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ. ຍາກ.

ບົດຄວາມຄລາສສິກ "6 ກົດລະບຽບຂອງຫົວໂປ້ສໍາລັບການອອກແບບ MongoDB Schema" ມັນຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະອ່ານ, ແລະລັກສະນະເຊັ່ນ: Schema Explorer ໃນເຄື່ອງມືຂອງພາກສ່ວນທີສາມ Studio 3T, ມັນເປັນມູນຄ່າທີ່ຈະນໍາໃຊ້ສໍາລັບການກວດສອບປົກກະຕິຂອງວົງຈອນ.

ຢ່າ​ລືມ​ກ່ຽວ​ກັບ​ການ​ຈັດ​ລຽງ​ລໍາ​ດັບ​

ການລືມການຈັດລຽງລຳດັບສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມອຸກອັ່ງ ແລະເສຍເວລາຫຼາຍກວ່າການກຳນົດຄ່າທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງອື່ນໆ. ໂດຍຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ MongoBD ໃຊ້ ການຈັດລຽງຖານສອງ. ແຕ່ມັນຄົງຈະບໍ່ເປັນປະໂຫຍດຕໍ່ໃຜ. ການຈັດລຽງແບບຖານສອງທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ອ່ອນໄຫວ, ຖືກພິຈາລະນາເປັນລັກສະນະທີ່ຢາກຮູ້ຢາກເຫັນພ້ອມກັບລູກປັດ, caftans ແລະ mustaches curly ກັບຄືນໄປບ່ອນໃນຊຸມປີ 80 ຂອງສະຕະວັດທີ່ຜ່ານມາ. ໃນປັດຈຸບັນການນໍາໃຊ້ຂອງພວກເຂົາແມ່ນບໍ່ສາມາດໃຫ້ອະໄພໄດ້. ໃນຊີວິດຈິງ "ລົດຈັກ" ແມ່ນຄືກັນກັບ "ລົດຈັກ". ແລະ "ອັງກິດ" ແລະ "ອັງກິດ" ແມ່ນສະຖານທີ່ດຽວກັນ. ຕົວອັກສອນຕົວນ້ອຍແມ່ນພຽງແຕ່ຕົວພິມໃຫຍ່ທຽບເທົ່າກັບຕົວອັກສອນໃຫຍ່. ແລະຢ່າເຮັດໃຫ້ຂ້ອຍເລີ່ມຕົ້ນໃນການຈັດລຽງ diacritics. ເມື່ອສ້າງຖານຂໍ້ມູນໃນ MongoDB, ໃຫ້ໃຊ້ accent-insensitive collation ແລະ ລົງທະບຽນ, ເຊິ່ງກົງກັບພາສາແລະ ວັດທະນະທໍາຜູ້ໃຊ້ລະບົບ. ນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ການຊອກຫາຂໍ້ມູນສະຕຣິງງ່າຍຂຶ້ນຫຼາຍ.

ສ້າງຄໍເລັກຊັນທີ່ມີເອກະສານຂະຫນາດໃຫຍ່

MongoDB ມີຄວາມຍິນດີທີ່ຈະເປັນເຈົ້າພາບເອກະສານຂະຫນາດໃຫຍ່ເຖິງ 16MB ໃນຄໍເລັກຊັນ, ແລະ GridFS ອອກແບບສໍາລັບເອກະສານຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ມີຂະຫນາດໃຫຍ່ກວ່າ 16 MB. ແຕ່ພຽງແຕ່ຍ້ອນວ່າເອກະສານຂະຫນາດໃຫຍ່ສາມາດຖືກວາງໄວ້ຢູ່ທີ່ນັ້ນ, ການເກັບຮັກສາພວກມັນຢູ່ທີ່ນັ້ນບໍ່ແມ່ນຄວາມຄິດທີ່ດີ. MongoDB ຈະເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດຖ້າທ່ານເກັບເອກະສານສ່ວນບຸກຄົນທີ່ມີຂະຫນາດສອງສາມກິໂລໄບ, ປະຕິບັດພວກມັນຄືກັບແຖວໃນຕາຕະລາງ SQL ກວ້າງ. ເອກະສານຂະຫນາດໃຫຍ່ຈະເປັນແຫຼ່ງຂອງບັນຫາກັບ ຜົນຜະລິດ.

ການສ້າງເອກະສານທີ່ມີ array ຂະຫນາດໃຫຍ່

ເອກະສານສາມາດມີ arrays. ມັນດີທີ່ສຸດຖ້າຈໍານວນຂອງອົງປະກອບໃນ array ແມ່ນຢູ່ໄກຈາກຕົວເລກສີ່ຕົວເລກ. ຖ້າອົງປະກອບຖືກເພີ່ມໃສ່ array ເລື້ອຍໆ, ມັນຈະ outgrow ເອກະສານທີ່ມີມັນແລະຈະຕ້ອງເປັນ ຍ້າຍ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າມັນຈະມີຄວາມຈໍາເປັນ ປັບປຸງດັດສະນີເຊັ່ນກັນ. ເມື່ອຈັດດັດສະນີເອກະສານຄືນໃໝ່ດ້ວຍອາເຣຂະໜາດໃຫຍ່, ດັດຊະນີມັກຈະຖືກຂຽນທັບ, ເນື່ອງຈາກມີ ການບັນທຶກ, ເຊິ່ງເກັບຮັກສາດັດຊະນີຂອງມັນ. ການສ້າງດັດສະນີຄືນໃໝ່ນີ້ຍັງເກີດຂຶ້ນເມື່ອເອກະສານຖືກໃສ່ ຫຼືລຶບອອກ.

MongoDB ມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ເອີ້ນວ່າ "ປັດໄຈການຕື່ມ", ເຊິ່ງສະຫນອງພື້ນທີ່ສໍາລັບເອກະສານທີ່ຈະຂະຫຍາຍຕົວເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນບັນຫານີ້.
ທ່ານອາດຈະຄິດວ່າທ່ານສາມາດເຮັດໄດ້ໂດຍບໍ່ມີການດັດສະນີ array. ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ການຂາດດັດສະນີອາດຈະເຮັດໃຫ້ທ່ານມີບັນຫາອື່ນໆ. ເນື່ອງຈາກເອກະສານຖືກສະແກນຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນຈົນຈົບ, ການຊອກຫາອົງປະກອບໃນຕອນທ້າຍຂອງອາເຣຈະໃຊ້ເວລາດົນກວ່າ, ແລະການດໍາເນີນງານສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບເອກະສານດັ່ງກ່າວຈະເປັນ. ຊ້າ.

ຢ່າລືມວ່າລໍາດັບຂອງຂັ້ນຕອນໃນການລວບລວມແມ່ນສໍາຄັນ

ໃນລະບົບຖານຂໍ້ມູນທີ່ມີຕົວເພີ່ມປະສິດທິພາບແບບສອບຖາມ, ຄໍາຖາມທີ່ທ່ານຂຽນແມ່ນຄໍາອະທິບາຍກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະໄດ້ຮັບ, ບໍ່ແມ່ນວິທີທີ່ຈະໄດ້ຮັບມັນ. ກົນໄກນີ້ເຮັດວຽກໂດຍການປຽບທຽບກັບການສັ່ງໃນຮ້ານອາຫານ: ປົກກະຕິແລ້ວທ່ານພຽງແຕ່ສັ່ງອາຫານ, ແລະບໍ່ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາຢ່າງລະອຽດກັບແມ່ຄົວ.

ໃນ MongoDB, ທ່ານສັ່ງໃຫ້ແມ່ຄົວ. ຕົວຢ່າງ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຂໍ້ມູນຜ່ານ reduce ໄວເທົ່າທີ່ຈະໄວໄດ້ໃນທໍ່ສົ່ງຜ່ານ $match и $project, ແລະການຈັດລຽງແມ່ນເກີດຂຶ້ນພຽງແຕ່ຫຼັງຈາກ reduce, ແລະວ່າການຄົ້ນຫາເກີດຂຶ້ນຕາມລໍາດັບທີ່ທ່ານຕ້ອງການ. ການມີຕົວເພີ່ມປະສິດທິພາບແບບສອບຖາມທີ່ກໍາຈັດການເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ຈໍາເປັນ, ລໍາດັບຂັ້ນຕອນທີ່ດີທີ່ສຸດ, ແລະເລືອກປະເພດເຂົ້າຮ່ວມສາມາດທໍາລາຍທ່ານ. ດ້ວຍ MongoDB, ທ່ານມີການຄວບຄຸມຫຼາຍຂຶ້ນໃນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ສະດວກສະບາຍ.

ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ ສະຕູດິໂອ 3T ຈະເຮັດໃຫ້ການສ້າງແບບສອບຖາມການລວບລວມງ່າຍໃນ MongoDB. ຄຸນສົມບັດຕົວແກ້ໄຂການລວມຕົວຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດນຳໃຊ້ໃບລາຍງານທໍ່ໄດ້ເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ, ແລະກວດກາຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນ ແລະ ຂໍ້ມູນອອກໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນເພື່ອການດີບັກທີ່ງ່າຍຂຶ້ນ.

ການນໍາໃຊ້ການບັນທຶກດ່ວນ

ບໍ່ເຄີຍຕັ້ງທາງເລືອກການຂຽນ MongoDB ໃຫ້ມີຄວາມໄວສູງແຕ່ຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຕ່ໍາ. ໂໝດນີ້ "ໄຟລ໌ແລະລືມ" ເບິ່ງຄືວ່າໄວເພາະວ່າຄໍາສັ່ງຖືກສົ່ງຄືນກ່ອນທີ່ການຂຽນຈະເກີດຂື້ນ. ຖ້າລະບົບຂັດຂ້ອງກ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນຈະຖືກຂຽນລົງໃນແຜ່ນ, ມັນຈະສູນຫາຍແລະສິ້ນສຸດລົງໃນສະຖານະທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງ. ໂຊກດີ, MongoDB 64-bit ໄດ້ເປີດໃຊ້ການບັນທຶກ.

ເຄື່ອງຈັກການເກັບຮັກສາ MMAPv1 ແລະ WiredTiger ໃຊ້ການບັນທຶກເພື່ອປ້ອງກັນການນີ້, ເຖິງແມ່ນວ່າ WiredTiger ສາມາດຟື້ນຟູໄດ້ເຖິງຄວາມສອດຄ່ອງສຸດທ້າຍ. ຈຸດ​ຄວບ​ຄຸມ​, ຖ້າການບັນທຶກຖືກປິດໃຊ້ງານ.

ວາລະສານໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຖານຂໍ້ມູນຢູ່ໃນສະພາບທີ່ສອດຄ່ອງຫຼັງຈາກການຟື້ນຕົວແລະຮັກສາຂໍ້ມູນທັງຫມົດຈົນກ່ວາມັນຖືກຂຽນລົງໃນວາລະສານ. ຄວາມຖີ່ຂອງການບັນທຶກຖືກຕັ້ງຄ່າໂດຍໃຊ້ພາລາມິເຕີ commitIntervalMs.

ເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າລາຍການ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າການເຂົ້າສູ່ລະບົບຖືກເປີດໃຊ້ໃນໄຟລ໌ການຕັ້ງຄ່າ (storage.journal.enabled), ແລະຄວາມຖີ່ຂອງການບັນທຶກກົງກັບຈໍານວນຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານສາມາດສູນເສຍ.

ການຈັດຮຽງໂດຍບໍ່ມີດັດສະນີ

ເມື່ອຄົ້ນຫາແລະການລວບລວມ, ມັກຈະມີຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະຈັດລຽງຂໍ້ມູນ. ໃຫ້ຫວັງວ່ານີ້ແມ່ນເຮັດຢູ່ໃນຫນຶ່ງໃນຂັ້ນຕອນສຸດທ້າຍ, ຫຼັງຈາກການກັ່ນຕອງຜົນໄດ້ຮັບເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຈໍານວນຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຈັດຮຽງ. ແລະແມ້ແຕ່ໃນກໍລະນີນີ້, ສໍາລັບການຈັດລຽງທ່ານຈະຕ້ອງການ ດັດຊະນີ. ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ດັດຊະນີດຽວຫຼືປະສົມ.

ຖ້າບໍ່ມີດັດຊະນີທີ່ເຫມາະສົມ, MongoDB ຈະເຮັດໂດຍບໍ່ມີມັນ. ມີຂອບເຂດຈໍາກັດຄວາມຈໍາຂອງ 32 MB ກ່ຽວກັບຂະຫນາດທັງຫມົດຂອງເອກະສານທັງຫມົດໃນ ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ການ​ຈັດ​ລຽງ​ລໍາ​ດັບ​, ແລະຖ້າ MongoDB ບັນລຸຂອບເຂດຈໍາກັດນີ້, ມັນຈະຖິ້ມຄວາມຜິດພາດຫຼືກັບຄືນ ຊຸດບັນທຶກເປົ່າ.

ຄົ້ນຫາໂດຍບໍ່ມີການສະຫນັບສະຫນູນດັດສະນີ

ຄໍາຖາມຄົ້ນຫາປະຕິບັດຫນ້າທີ່ຄ້າຍຄືກັບການດໍາເນີນງານ JOIN ໃນ SQL. ເພື່ອເຮັດວຽກທີ່ດີທີ່ສຸດ, ພວກເຂົາຕ້ອງການດັດສະນີມູນຄ່າຂອງກຸນແຈທີ່ໃຊ້ເປັນກະແຈຕ່າງປະເທດ. ນີ້ແມ່ນບໍ່ຊັດເຈນເພາະວ່າການນໍາໃຊ້ບໍ່ໄດ້ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນໃນ explain(). ຕົວຊີ້ວັດດັ່ງກ່າວແມ່ນນອກເຫນືອຈາກດັດຊະນີທີ່ຂຽນໄວ້ໃນ explain(), ຊຶ່ງໃນທາງກັບກັນໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍຜູ້ປະກອບການທໍ່ $match и $sort, ເມື່ອພວກເຂົາພົບກັນໃນຕອນຕົ້ນຂອງທໍ່. ໃນປັດຈຸບັນດັດຊະນີສາມາດກວມເອົາຂັ້ນຕອນໃດຫນຶ່ງ ທໍ່ການລວບລວມ.

ເລືອກອອກຈາກການໃຊ້ການອັບເດດຫຼາຍອັນ

ວິທີການ db.collection.update() ໃຊ້ເພື່ອປ່ຽນບາງສ່ວນຂອງເອກະສານທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຫຼືເອກະສານທັງຫມົດ, ເຖິງການທົດແທນທີ່ສົມບູນ, ຂຶ້ນກັບພາລາມິເຕີທີ່ທ່ານລະບຸ update. ສິ່ງທີ່ບໍ່ຊັດເຈນແມ່ນວ່າມັນຈະບໍ່ດໍາເນີນການເອກະສານທັງຫມົດໃນການເກັບກໍາເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າທ່ານກໍານົດທາງເລືອກ multi ປັບປຸງເອກະສານທັງໝົດທີ່ກົງກັບເງື່ອນໄຂການຮ້ອງຂໍ.

ຢ່າລືມຄວາມສໍາຄັນຂອງຄໍາສັ່ງຂອງກະແຈໃນຕາຕະລາງ hash

ໃນ JSON, ອອບເຈັກປະກອບດ້ວຍຄໍເລັກຊັນທີ່ບໍ່ໄດ້ສັ່ງຂອງຂະໜາດສູນ ຫຼືຫຼາຍກວ່າຄູ່ຊື່/ຄ່າ, ເຊິ່ງຊື່ແມ່ນສະຕຣິງ ແລະຄ່າແມ່ນສະຕຣິງ, ຕົວເລກ, ບູລີນ, null, ວັດຖຸ ຫຼືອາເຣ.

ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, BSON ເນັ້ນຫນັກໃສ່ຄໍາສັ່ງຫຼາຍໃນເວລາຄົ້ນຫາ. ໃນ MongoDB, ຄໍາສັ່ງຂອງກະແຈພາຍໃນວັດຖຸທີ່ສ້າງຂຶ້ນ ເລື່ອງ, i.e. { firstname: "Phil", surname: "factor" } - ນີ້ບໍ່ແມ່ນຄືກັນກັບ { { surname: "factor", firstname: "Phil" }. ນັ້ນແມ່ນ, ທ່ານຕ້ອງເກັບຮັກສາຄໍາສັ່ງຂອງຄູ່ຊື່ / ມູນຄ່າໃນເອກະສານຂອງທ່ານຖ້າທ່ານຕ້ອງການໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຊອກຫາພວກມັນ.

ຢ່າສັບສົນ "ບໍ່ເປັນຫຍັງ" и "ບໍ່ໄດ້ກໍານົດ"

ມູນຄ່າ "ບໍ່ໄດ້ກໍານົດ" ບໍ່ເຄີຍຖືກຕ້ອງໃນ JSON, ອີງຕາມ ມາດຕະຖານທີ່ເປັນທາງການ JSON (ECMA-404 ພາກທີ 5), ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຖືກນໍາໃຊ້ໃນ JavaScript. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ສໍາລັບ BSON ມັນແມ່ນລ້າສະໄຫມແລະຖືກປ່ຽນເປັນ $null, ຊຶ່ງບໍ່ສະເຫມີໄປເປັນການແກ້ໄຂທີ່ດີ. ຫຼີກເວັ້ນການນໍາໃຊ້ "ບໍ່ໄດ້ກໍານົດ" ໃນ MongoDB.

ການນໍາໃຊ້ $limit() ໂດຍ​ບໍ່​ມີ​ການ $sort()

ເລື້ອຍໆໃນເວລາທີ່ທ່ານກໍາລັງພັດທະນາໃນ MongoDB, ມັນເປັນປະໂຫຍດທີ່ຈະພຽງແຕ່ເບິ່ງຕົວຢ່າງຂອງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຈະສົ່ງຄືນຈາກການສອບຖາມຫຼືການລວບລວມ. ສໍາລັບວຽກງານນີ້ທ່ານຈະຕ້ອງການ $limit(), ແຕ່ມັນບໍ່ຄວນຢູ່ໃນລະຫັດສຸດທ້າຍເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າທ່ານໃຊ້ມັນກ່ອນ $sort. ກົນຈັກນີ້ແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນເພາະວ່າຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນທ່ານບໍ່ສາມາດຮັບປະກັນຄໍາສັ່ງຂອງຜົນໄດ້ຮັບ, ແລະທ່ານຈະບໍ່ສາມາດເບິ່ງຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້. ຢູ່ເທິງສຸດຂອງຜົນໄດ້ຮັບທ່ານຈະໄດ້ຮັບລາຍການທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂຶ້ນຢູ່ກັບການຈັດລຽງ. ເພື່ອເຮັດວຽກທີ່ມີຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື, ການສອບຖາມແລະການລວບລວມຕ້ອງມີຄວາມຕັ້ງໃຈ, ນັ້ນແມ່ນ, ໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບດຽວກັນທຸກໆຄັ້ງທີ່ຖືກປະຕິບັດ. ລະຫັດທີ່ປະກອບດ້ວຍ $limit(), ແຕ່ບໍ່ມີ $sort, ຈະບໍ່ຖືກກໍານົດແລະຕໍ່ມາອາດຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຜິດພາດທີ່ຍາກທີ່ຈະຕິດຕາມ.

ສະຫລຸບ

ວິທີດຽວທີ່ຈະຜິດຫວັງກັບ MongoDB ແມ່ນການປຽບທຽບມັນໂດຍກົງກັບປະເພດຂອງຖານຂໍ້ມູນອື່ນ, ເຊັ່ນ: DBMS, ຫຼືເພື່ອເຂົ້າມານໍາໃຊ້ມັນໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຄາດຫວັງທີ່ແນ່ນອນ. ມັນຄ້າຍຄືການປຽບທຽບຫມາກກ້ຽງກັບສ້ອມ. ລະບົບຖານຂໍ້ມູນໃຫ້ບໍລິການຈຸດປະສົງສະເພາະ. ມັນດີທີ່ສຸດທີ່ຈະພຽງແຕ່ເຂົ້າໃຈແລະຮູ້ຈັກຄວາມແຕກຕ່າງເຫຼົ່ານີ້ສໍາລັບຕົວທ່ານເອງ. ມັນຈະເປັນຄວາມອັບອາຍທີ່ຈະກົດດັນຜູ້ພັດທະນາ MongoDB ໃນເສັ້ນທາງທີ່ບັງຄັບໃຫ້ພວກເຂົາລົງໄປຕາມເສັ້ນທາງ DBMS. ຂ້ອຍຕ້ອງການເບິ່ງວິທີການໃຫມ່ແລະຫນ້າສົນໃຈທີ່ຈະແກ້ໄຂບັນຫາເກົ່າເຊັ່ນການຮັບປະກັນຄວາມສົມບູນຂອງຂໍ້ມູນແລະການສ້າງລະບົບຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມທົນທານຕໍ່ຄວາມລົ້ມເຫລວແລະການໂຈມຕີທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ.

ການນໍາ MongoDB ກ່ຽວກັບການເຮັດທຸລະກໍາ ACID ໃນຮຸ່ນ 4.0 ເປັນຕົວຢ່າງທີ່ດີຂອງການແນະນໍາການປັບປຸງທີ່ສໍາຄັນໃນວິທີການສ້າງສັນ. ການເຮັດທຸລະກໍາຫຼາຍເອກະສານແລະຫຼາຍຄໍາຖະແຫຼງໃນປັດຈຸບັນແມ່ນປະລໍາມະນູ. ມັນຍັງເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະປັບເວລາທີ່ຕ້ອງການເພື່ອໃຫ້ໄດ້ມາ locks ແລະຢຸດທຸລະກໍາທີ່ຕິດຢູ່, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການປ່ຽນແປງລະດັບການໂດດດ່ຽວ.

ອ່ານ​ຕື່ມ:

• ວິທີການໂຫຼດຂໍ້ມູນໃສ່ Google BigQuery

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com