14 चीजहरू म चाहन्छु कि म MongoDB को साथ सुरु गर्नु अघि थाहा पाएको छु

लेखको अनुवाद पाठ्यक्रमको सुरुवातको पूर्वसन्ध्यामा तयार गरिएको थियो "गैर-सम्बन्धित डाटाबेस".

हाइलाइटहरू:

• यो MongoDB मा ऐच्छिक भए पनि स्किमा विकास गर्न अत्यन्तै महत्त्वपूर्ण छ।
• त्यस्तै गरी, अनुक्रमणिकाहरू तपाईंको स्कीमा र पहुँच ढाँचाहरूसँग मेल खानुपर्छ।
• ठूला वस्तुहरू र ठूला एरेहरू प्रयोग नगर्नुहोस्।
• MongoDB सेटिङहरूसँग सावधान रहनुहोस्, विशेष गरी जब यो सुरक्षा र विश्वसनीयताको कुरा आउँछ।
• MongoDB सँग क्वेरी अप्टिमाइजर छैन, त्यसैले क्वेरी अपरेशनहरू गर्दा तपाईंले सावधान हुनुपर्छ।

म धेरै लामो समय को लागी डेटाबेस संग काम गरिरहेको छु, तर भर्खर मात्र MongoDB पत्ता लाग्यो। त्यहाँ केहि चीजहरू छन् जुन मसँग काम गर्न सुरु गर्नु अघि मलाई थाहा भएको थियो। जब एक व्यक्तिसँग पहिले नै कुनै निश्चित क्षेत्रमा अनुभव छ, तिनीहरूसँग डाटाबेसहरू के हुन् र तिनीहरूले के गर्छन् भन्ने बारे पूर्वधारण धारणाहरू छन्। अरूलाई बुझ्न सजिलो बनाउने आशामा, म सामान्य गल्तीहरूको सूची प्रस्तुत गर्दछु।

प्रमाणीकरण बिना MongoDB सर्भर सिर्जना गर्दै

दुर्भाग्यवश, MongoDB पूर्वनिर्धारित रूपमा प्रमाणीकरण बिना स्थापना गरिएको छ। स्थानीय रूपमा पहुँच गरिएको कार्यस्थानको लागि, यो अभ्यास सामान्य छ। तर MongoDB एक बहु-प्रयोगकर्ता प्रणाली हो जसले मेमोरीको ठूलो मात्रा प्रयोग गर्न मनपर्छ, यो राम्रो हुनेछ यदि तपाइँ यसलाई सकेसम्म धेरै RAM भएको सर्भरमा राख्नुहुन्छ, यदि तपाइँ यसलाई विकासको लागि मात्र प्रयोग गर्न जाँदै हुनुहुन्छ भने। पूर्वनिर्धारित पोर्ट मार्फत सर्भरमा स्थापना समस्याग्रस्त हुन सक्छ, विशेष गरी यदि कुनै जाभास्क्रिप्ट कोड अनुरोधमा कार्यान्वयन गर्न सकिन्छ (उदाहरणका लागि, $where को लागी एक विचार को रूप मा इंजेक्सन).

त्यहाँ धेरै प्रमाणीकरण विधिहरू छन्, तर सबैभन्दा सजिलो प्रयोगकर्ता आईडी/पासवर्ड सेट गर्न हो। यो विचार प्रयोग गर्नुहोस् जब तपाईं आधारित फैंसी प्रमाणीकरण बारे सोच्नुहुन्छ LDAP। जब यो सुरक्षा को लागी आउँदछ, MongoDB लगातार अपडेट गरिनु पर्छ, र लगहरु सधैं अनाधिकृत पहुँच को लागी जाँच गरिनु पर्छ। उदाहरणका लागि, म पूर्वनिर्धारित पोर्टको रूपमा फरक पोर्ट चयन गर्न चाहन्छु।

आक्रमण सतहलाई MongoDB मा बाँध्न नबिर्सनुहोस्

MongoDB सुरक्षा चेकलिस्ट नेटवर्क घुसपैठ र डाटा चुहावट को जोखिम कम गर्न को लागी राम्रो सुझावहरु समावेश गर्दछ। यसलाई सफा गर्न र विकास सर्भरलाई उच्च स्तरको सुरक्षाको आवश्यकता पर्दैन भन्न सजिलो छ। यद्यपि, यो त्यति सरल छैन र यो सबै MongoDB सर्भरहरूमा लागू हुन्छ। विशेष गरी, यदि त्यहाँ प्रयोग गर्न कुनै बाध्यकारी कारण छैन mapReduce, group वा $ जहाँ, तपाईंले कन्फिगरेसन फाइलमा लेखेर जाभास्क्रिप्टमा स्वेच्छाचारी कोडको प्रयोगलाई असक्षम गर्न आवश्यक छ। javascriptEnabled:false। डेटा फाईलहरू मानक MongoDB मा इन्क्रिप्ट गरिएको छैन, यसले MongoDB चलाउनको लागि अर्थ दिन्छ समर्पित प्रयोगकर्ता, जसमा फाइलहरूमा पूर्ण पहुँच छ, यसमा सीमित पहुँच र अपरेटिङ सिस्टमको आफ्नै फाइल पहुँच नियन्त्रणहरू प्रयोग गर्ने क्षमताको साथ।

सर्किट विकास गर्दा त्रुटि

MongoDB ले स्किमा प्रयोग गर्दैन। तर यसको मतलब यो होइन कि योजना आवश्यक छैन। यदि तपाइँ कागजातहरू कुनै पनि सुसंगत ढाँचा बिना भण्डारण गर्न चाहनुहुन्छ भने, तिनीहरूलाई भण्डारण गर्न छिटो र सजिलो हुन सक्छ, तर तिनीहरूलाई पछि पुन: प्राप्त गर्न गाह्रो हुन सक्छ। धेरै गाह्रो.

क्लासिक लेख "MongoDB स्कीमा डिजाइनको लागि 6 नियमहरू यो पढ्न लायक छ, र सुविधाहरू जस्तै स्कीमा एक्सप्लोरर तेस्रो-पक्ष उपकरण स्टुडियो 3T मा, यो सर्किटहरूको नियमित जाँचको लागि प्रयोग गर्न लायक छ।

क्रमबद्ध गर्न नबिर्सनुहोस्

क्रमबद्ध आदेश बिर्सनुले कुनै पनि अन्य गलत कन्फिगरेसन भन्दा बढी निराशा र समय बर्बाद गर्न सक्छ। पूर्वनिर्धारित रूपमा MongoBD प्रयोग गर्दछ बाइनरी क्रमबद्ध। तर यो कसैको लागि उपयोगी हुने सम्भावना छैन। केस-संवेदनशील, उच्चारण-संवेदनशील, बाइनरी प्रकारहरू गत शताब्दीको 80 को दशकमा मोतीहरू, क्याफ्टनहरू र घुमाउरो जुँगाहरूसँगै जिज्ञासु एनाक्रोनिज्महरू मानिन्थ्यो। अब तिनीहरूको प्रयोग अक्षम्य छ। वास्तविक जीवनमा, "मोटरसाइकल" "मोटरसाइकल" जस्तै हो। र "ब्रिटेन" र "ब्रिटेन" एउटै ठाउँ हो। सानो अक्षर भनेको क्यापिटल अक्षरको ठूलो अक्षरको बराबर हो। र मलाई डायक्रिटिक्स क्रमबद्ध गर्न सुरु नगर्नुहोस्। MongoDB मा डाटाबेस सिर्जना गर्दा, उच्चारण-संवेदनशील कोलेसन प्रयोग गर्नुहोस् र दर्ता गर्नुहोस्, जुन भाषासँग मेल खान्छ र प्रणाली प्रयोगकर्ता संस्कृति। यसले स्ट्रिङ डाटा मार्फत खोजी गर्न धेरै सजिलो बनाउनेछ।

ठूला कागजातहरूको साथ संग्रहहरू सिर्जना गर्नुहोस्

MongoDB संग्रहमा 16MB सम्म ठूला कागजातहरू होस्ट गर्न पाउँदा खुसी छ, र GridFS १६ MB भन्दा ठूला कागजातहरूको लागि डिजाइन गरिएको। तर ठूला कागजातहरू त्यहाँ राख्न सकिने भएकोले, तिनीहरूलाई त्यहाँ भण्डारण गर्नु राम्रो विचार होइन। MongoDB ले राम्रो काम गर्नेछ यदि तपाईंले व्यक्तिगत कागजातहरू भण्डार गर्नुभयो जुन आकारमा केही किलोबाइटहरू छन्, तिनीहरूलाई फराकिलो SQL तालिकामा पङ्क्तिहरू जस्तै व्यवहार गर्नुहोस्। ठूला कागजातहरू समस्याको स्रोत हुनेछन् उत्पादकता.

ठूला एरेहरूसँग कागजातहरू सिर्जना गर्दै

कागजातहरूमा arrays हुन सक्छ। यदि एरेमा तत्वहरूको संख्या चार-अङ्कको संख्याबाट टाढा छ भने यो उत्तम हुन्छ। यदि तत्वहरू एर्रेमा बारम्बार थपिन्छन् भने, यसले यसमा भएको कागजातलाई बढाउँछ र आवश्यक पर्दछ। चल्नु, जसको मतलब यो आवश्यक हुनेछ अनुक्रमणिकाहरू पनि अपडेट गर्नुहोस्। ठूलो एर्रेसँग कागजात पुन: अनुक्रमणिका गर्दा, अनुक्रमणिकाहरू प्रायः अधिलेखन हुनेछन्, किनकि त्यहाँ एउटा запись, जसले यसको सूचकांक भण्डार गर्दछ। यो पुन: अनुक्रमणिका पनि हुन्छ जब कागजात सम्मिलित वा मेटाइन्छ।

MongoDB लाई केहि भनिन्छ "भरण कारक", जसले यस समस्यालाई कम गर्न कागजातहरू बढ्नको लागि ठाउँ प्रदान गर्दछ।
तपाइँ सोच्न सक्नुहुन्छ कि तपाइँ एरे अनुक्रमणिका बिना गर्न सक्नुहुन्छ। दुर्भाग्यवश, अनुक्रमणिकाको कमीले तपाईंलाई अन्य समस्याहरू हुन सक्छ। कागजातहरू सुरुदेखि अन्त्यसम्म स्क्यान गरिएको हुनाले, एरेको अन्त्यमा तत्वहरूको खोजी गर्न धेरै समय लाग्नेछ, र त्यस्ता कागजातसँग सम्बन्धित अधिकांश कार्यहरू हुनेछन्। ढिलो.

नबिर्सनुहोस् कि एग्रीगेशन मा चरणहरूको क्रम महत्त्वपूर्ण छ

क्वेरी अप्टिमाइजरको साथ डाटाबेस प्रणालीमा, तपाईंले लेख्नुहुने प्रश्नहरू तपाईंले के प्राप्त गर्न चाहनुहुन्छ भन्ने व्याख्या हो, यसलाई कसरी प्राप्त गर्ने भन्ने होइन। यो मेकानिजमले रेस्टुरेन्टमा अर्डर गर्नेसँग समानताले काम गर्छ: सामान्यतया तपाईले डिश अर्डर गर्नुहुन्छ, र कुकलाई विस्तृत निर्देशनहरू दिनुहुन्न।

MongoDB मा, तपाइँ कुकलाई निर्देशन दिनुहुन्छ। उदाहरणका लागि, तपाईंले डाटा पास हुन्छ भनेर सुनिश्चित गर्न आवश्यक छ reduce सकेसम्म चाँडो पाइपलाइन प्रयोग गरेर $match и $project, र क्रमबद्ध पछि मात्र हुन्छ reduce, र खोज तपाईले चाहानु भएको क्रम मा हुन्छ। एक क्वेरी अप्टिमाइजर भएको छ जसले अनावश्यक कामलाई हटाउँछ, उत्तम रूपमा चरणहरू क्रमबद्ध गर्दछ, र जोडिएका प्रकारहरू चयन गर्दछ तपाईंलाई बिगार्न सक्छ। MongoDB सँग, तपाईंसँग सुविधाको लागतमा थप नियन्त्रण छ।

जस्तै उपकरणहरू स्टुडियो 3T मा एकत्रीकरण प्रश्नहरूको निर्माणलाई सरल बनाउनेछ MongoDB। एग्रीगेशन सम्पादक सुविधाले तपाईंलाई पाइपलाइन स्टेटमेन्टहरू एक पटकमा एक चरणमा लागू गर्न, र डिबगिङलाई सरल बनाउन प्रत्येक चरणमा इनपुट र आउटपुट डेटा निरीक्षण गर्न अनुमति दिन्छ।

द्रुत रेकर्डिङ प्रयोग गर्दै

उच्च गति तर कम विश्वसनीयताको लागि MongoDB लेखन विकल्पहरू कहिल्यै सेट नगर्नुहोस्। यो मोड "फाइल र बिर्सनुहोस्" छिटो देखिन्छ किनभने लेख्नु अघि आदेश फिर्ता हुन्छ। यदि डिस्कमा डाटा लेख्नु अघि प्रणाली क्र्यास भयो भने, यो हराउनेछ र असंगत अवस्थामा समाप्त हुनेछ। सौभाग्य देखि, 64-bit MongoDB ले लगिङ सक्षम गरेको छ।

MMAPv1 र WiredTiger भण्डारण इन्जिनहरूले यसलाई रोक्न लगिङ प्रयोग गर्छन्, यद्यपि WiredTiger ले अन्तिम एकरूपमा रिकभर गर्न सक्छ। नियन्त्रण बिन्दु, लगिङ असक्षम छ भने।

जर्नलिङले डाटाबेस रिकभरी पछि एक सुसंगत अवस्थामा रहेको सुनिश्चित गर्दछ र यो जर्नलमा लेखिएको नभएसम्म सबै डाटा राख्छ। रेकर्डिङको आवृत्ति प्यारामिटर प्रयोग गरेर कन्फिगर गरिएको छ commitIntervalMs.

प्रविष्टिहरूको निश्चित हुनको लागि, कन्फिगरेसन फाइलमा लगिङ सक्षम गरिएको छ भनी सुनिश्चित गर्नुहोस् (storage.journal.enabled), र रेकर्डिङको फ्रिक्वेन्सी तपाईंले गुमाउन सक्ने जानकारीको मात्रासँग मेल खान्छ।

अनुक्रमणिका बिना क्रमबद्ध

खोजी र जम्मा गर्दा, त्यहाँ अक्सर डाटा क्रमबद्ध गर्न आवश्यक छ। डेटा क्रमबद्ध हुने मात्रा घटाउन नतिजा फिल्टर गरिसकेपछि यो अन्तिम चरणहरू मध्ये एउटामा सम्पन्न भएको छ भन्ने आशा गरौं। र यस अवस्थामा पनि, क्रमबद्धको लागि तपाईंलाई आवश्यक पर्दछ अनुक्रमणिका। तपाईं एकल वा मिश्रित अनुक्रमणिका प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।

यदि त्यहाँ कुनै उपयुक्त अनुक्रमणिका छैन भने, MongoDB बिना यो गर्नेछ। त्यहाँ सबै कागजातहरूको कुल आकारमा 32 MB को मेमोरी सीमा छ क्रमबद्ध कार्यहरू, र यदि MongoDB यो सीमामा पुग्छ भने, त्यसले या त त्रुटि फ्याँक्नेछ वा फिर्ता गर्नेछ खाली रेकर्डसेट.

अनुक्रमणिका समर्थन बिना खोज्नुहोस्

खोज क्वेरीहरूले SQL मा JOIN सञ्चालन जस्तै कार्य गर्दछ। राम्रो काम गर्न, तिनीहरूलाई विदेशी कुञ्जीको रूपमा प्रयोग गरिएको कुञ्जीको मूल्यको अनुक्रमणिका चाहिन्छ। यो स्पष्ट छैन किनभने प्रयोग प्रतिबिम्बित छैन explain()। त्यस्ता सूचकाङ्कहरू मा लेखिएको सूचकांकको अतिरिक्त हो explain(), जुन बारीमा पाइपलाइन अपरेटरहरू द्वारा प्रयोग गरिन्छ $match и $sort, जब तिनीहरू पाइपलाइनको सुरुमा भेट्छन्। अनुक्रमणिकाहरूले अब कुनै पनि चरण कभर गर्न सक्छ एकीकरण पाइपलाइन.

बहु-अपडेटहरू प्रयोग गर्नबाट अप्ट आउट गर्दै

विधि db.collection.update() तपाईंले निर्दिष्ट गर्नुभएको प्यारामिटरमा निर्भर गर्दै, अवस्थित कागजात वा सम्पूर्ण कागजातको अंश परिवर्तन गर्न प्रयोग गरिन्छ, पूर्ण प्रतिस्थापन सम्म update। के यति स्पष्ट छैन कि तपाईंले विकल्प सेट नगरेसम्म यसले संग्रहमा सबै कागजातहरू प्रशोधन गर्दैन multi अनुरोध मापदण्ड पूरा गर्ने सबै कागजातहरू अद्यावधिक गर्न।

ह्यास तालिकामा कुञ्जीहरूको क्रमको महत्त्वलाई नबिर्सनुहोस्

JSON मा, वस्तुले साइज शून्य वा बढी नाम/मान जोडीहरूको अक्रमित संग्रह समावेश गर्दछ, जहाँ नाम स्ट्रिङ हो र मान भनेको स्ट्रिङ, नम्बर, बुलियन, नल, वस्तु वा एरे हो।

दुर्भाग्यवश, BSON ले खोजी गर्दा अर्डरमा धेरै जोड दिन्छ। MongoDB मा, बिल्ट-इन वस्तुहरू भित्र कुञ्जीहरूको क्रम मामिलामा, अर्थात् { firstname: "Phil", surname: "factor" } - यो समान छैन { { surname: "factor", firstname: "Phil" }। त्यो हो, तपाईंले आफ्नो कागजातहरूमा नाम/मान जोडीहरूको क्रम भण्डार गर्नुपर्छ यदि तपाईं तिनीहरूलाई फेला पार्ने बारे निश्चित हुन चाहनुहुन्छ भने।

भ्रमित नगर्नुहोस् "खाली" и "अपरिभाषित"

मूल्य "अपरिभाषित" अनुसार, JSON मा कहिल्यै मान्य थिएन आधिकारिक मानक JSON (ECMA-404 Section 5), यद्यपि यो JavaScript मा प्रयोग गरिन्छ। यसबाहेक, BSON को लागि यो अप्रचलित छ र मा रूपान्तरण गरिएको छ $null, जुन सधैं राम्रो समाधान हुँदैन। प्रयोग नगर्नुहोस् "अपरिभाषित" MongoDB मा.

प्रयोग गर्नुहोस् $limit() बिना $sort()

प्रायः जब तपाइँ MongoDB मा विकास गर्दै हुनुहुन्छ, यो केवल एक प्रश्न वा एकत्रीकरणबाट फर्काइने परिणामको नमूना हेर्न उपयोगी छ। यो कार्यको लागि तपाईलाई आवश्यक पर्दछ $limit(), तर तपाईंले पहिले प्रयोग नगरेसम्म यो अन्तिम कोडमा हुनुहुँदैन $sort। यो मेकानिक आवश्यक छ किनभने अन्यथा तपाईं परिणामको क्रम ग्यारेन्टी गर्न सक्नुहुन्न, र तपाईं विश्वसनीय रूपमा डाटा हेर्न सक्षम हुनुहुने छैन। परिणामको शीर्षमा तपाईले क्रमबद्धको आधारमा विभिन्न प्रविष्टिहरू पाउनुहुनेछ। भरपर्दो रूपमा काम गर्न, प्रश्नहरू र एकत्रीकरणहरू निर्णायक हुनुपर्छ, त्यो हो, प्रत्येक पटक तिनीहरू कार्यान्वयन गर्दा समान परिणामहरू उत्पादन गर्नुहोस्। समावेश भएको कोड $limit(), तर होइन $sort, निर्धारणवादी हुनेछैन र पछि ट्र्याक गर्न गाह्रो हुने त्रुटिहरू हुन सक्छ।

निष्कर्षमा

MongoDB सँग निराश हुने एक मात्र तरिका यसलाई सीधा अन्य प्रकारको डाटाबेस, जस्तै DBMS, वा निश्चित अपेक्षाहरूको आधारमा प्रयोग गर्न आउनु हो। यो काँटा संग सुन्तला तुलना जस्तै हो। डाटाबेस प्रणालीहरू विशेष उद्देश्यहरू सेवा गर्छन्। यो केवल आफ्नो लागि यी भिन्नताहरू बुझ्न र प्रशंसा गर्न सबै भन्दा राम्रो छ। MongoDB विकासकर्ताहरूलाई DBMS मार्गमा बाध्य पार्ने बाटोमा दबाब दिन यो लाजमर्दो कुरा हुनेछ। म पुराना समस्याहरू समाधान गर्न नयाँ र चाखलाग्दो तरिकाहरू हेर्न चाहन्छु, जस्तै डेटा अखण्डता सुनिश्चित गर्ने र डेटा प्रणालीहरू सिर्जना गर्ने जुन असफलता र मालिसियस आक्रमणहरूमा लचिलो हुन्छ।

MongoDB को संस्करण 4.0 मा ACID लेनदेनशीलता को परिचय एक अभिनव तरिका मा महत्वपूर्ण सुधार को परिचय को एक राम्रो उदाहरण हो। बहु-कागजात र बहु-कथन लेनदेन अब परमाणु छन्। लकहरू प्राप्त गर्न र रोकिएका लेनदेनहरू समाप्त गर्न आवश्यक समय समायोजन गर्न, साथै अलगाव स्तर परिवर्तन गर्न पनि सम्भव छ।

थप पढ्नुहोस्:

• Google BigQuery मा डाटा कसरी लोड गर्ने

स्रोत: www.habr.com