MongoDB - Guía rápida

MongoDB es una base de datos multiplataforma orientada a documentos que proporciona alto rendimiento, alta disponibilidad y fácil escalabilidad. MongoDB trabaja en el concepto de colección y documento.

Base de datos

La base de datos es un contenedor físico para colecciones. Cada base de datos obtiene su propio conjunto de archivos en el sistema de archivos. Un solo servidor MongoDB normalmente tiene varias bases de datos.

Colección

La colección es un grupo de documentos MongoDB. Es el equivalente a una tabla RDBMS. Existe una colección dentro de una sola base de datos. Las colecciones no imponen un esquema. Los documentos de una colección pueden tener diferentes campos. Normalmente, todos los documentos de una colección tienen un propósito similar o relacionado.

Documento

Un documento es un conjunto de pares clave-valor. Los documentos tienen esquema dinámico. El esquema dinámico significa que los documentos de la misma colección no necesitan tener el mismo conjunto de campos o estructura, y los campos comunes en los documentos de una colección pueden contener diferentes tipos de datos.

La siguiente tabla muestra la relación de la terminología RDBMS con MongoDB.

RDBMS	MongoDB
Base de datos	Base de datos
Mesa	Colección
Tupla / Fila	Documento
columna	Campo
Unión de mesa	Documentos incrustados
Clave primaria	Clave principal (clave predeterminada _id proporcionada por mongodb)
Cliente y servidor de base de datos
Mysqld / Oracle	mongod
mysql / sqlplus	mongo

Documento de muestra

El siguiente ejemplo muestra la estructura del documento de un sitio de blog, que es simplemente un par clave-valor separado por comas.

{
   _id: ObjectId(7df78ad8902c)
   title: 'MongoDB Overview', 
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by: 'tutorials point',
   url: 'http://www.tutorialspoint.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100, 
   comments: [	
      {
         user:'user1',
         message: 'My first comment',
         dateCreated: new Date(2011,1,20,2,15),
         like: 0 
      },
      {
         user:'user2',
         message: 'My second comments',
         dateCreated: new Date(2011,1,25,7,45),
         like: 5
      }
   ]
}

_ides un número hexadecimal de 12 bytes que asegura la unicidad de cada documento. Puede proporcionar _id al insertar el documento. Si no lo proporciona, MongoDB proporciona una identificación única para cada documento. Estos 12 bytes, los primeros 4 bytes para la marca de tiempo actual, los siguientes 3 bytes para la identificación de la máquina, los siguientes 2 bytes para la identificación del proceso del servidor MongoDB y los 3 bytes restantes son un simple VALOR incremental.

Cualquier base de datos relacional tiene un diseño de esquema típico que muestra el número de tablas y la relación entre estas tablas. Mientras que en MongoDB, no existe el concepto de relación.

Ventajas de MongoDB sobre RDBMS

Schema less- MongoDB es una base de datos de documentos en la que una colección contiene diferentes documentos. El número de campos, el contenido y el tamaño del documento pueden diferir de un documento a otro.
La estructura de un solo objeto es clara.
Sin uniones complejas.
Capacidad de consulta profunda. MongoDB admite consultas dinámicas en documentos mediante un lenguaje de consulta basado en documentos que es casi tan poderoso como SQL.
Tuning.
Ease of scale-out - MongoDB es fácil de escalar.
No se necesita conversión / mapeo de objetos de aplicación a objetos de base de datos.
Utiliza memoria interna para almacenar el conjunto de trabajo (en ventana), lo que permite un acceso más rápido a los datos.

¿Por qué utilizar MongoDB?

Document Oriented Storage - Los datos se almacenan en forma de documentos de estilo JSON.
Índice de cualquier atributo
Replicación y alta disponibilidad
Auto-sharding
Consultas enriquecidas
Actualizaciones rápidas en el lugar
Soporte profesional de MongoDB

¿Dónde usar MongoDB?

Big Data
Gestión y entrega de contenido
Infraestructura móvil y social
Gestión de datos de usuario
Centro de datos

Veamos ahora cómo instalar MongoDB en Windows.

Instalar MongoDB en Windows

Para instalar MongoDB en Windows, primero descargue la última versión de MongoDB de https://www.mongodb.org/downloads. Asegúrese de obtener la versión correcta de MongoDB según su versión de Windows. Para obtener su versión de Windows, abra el símbolo del sistema y ejecute el siguiente comando.

C:\>wmic os get osarchitecture
OSArchitecture
64-bit
C:\>

Las versiones de 32 bits de MongoDB solo admiten bases de datos de menos de 2 GB y solo son adecuadas para fines de prueba y evaluación.

Ahora extraiga el archivo descargado en c: \ drive o en cualquier otra ubicación. Asegúrese de que el nombre de la carpeta extraída sea mongodb-win32-i386- [versión] o mongodb-win32-x86_64- [versión]. Aquí [versión] es la versión de descarga de MongoDB.

A continuación, abra el símbolo del sistema y ejecute el siguiente comando.

C:\>move mongodb-win64-* mongodb
   1 dir(s) moved.
C:\>

En caso de que haya extraído el MongoDB en una ubicación diferente, vaya a esa ruta usando el comando cd FOLDER/DIR y ahora ejecute el proceso dado anteriormente.

MongoDB requiere una carpeta de datos para almacenar sus archivos. La ubicación predeterminada para el directorio de datos de MongoDB es c: \ data \ db. Entonces necesitas crear esta carpeta usando el símbolo del sistema. Ejecute la siguiente secuencia de comandos.

C:\>md data
C:\md data\db

Si tiene que instalar MongoDB en una ubicación diferente, debe especificar una ruta alternativa para \data\db estableciendo el camino dbpath en mongod.exe. Para lo mismo, emita los siguientes comandos.

En el símbolo del sistema, navegue hasta el directorio bin presente en la carpeta de instalación de MongoDB. Supongamos que mi carpeta de instalación esD:\set up\mongodb

C:\Users\XYZ>d:
D:\>cd "set up"
D:\set up>cd mongodb
D:\set up\mongodb>cd bin
D:\set up\mongodb\bin>mongod.exe --dbpath "d:\set up\mongodb\data"

Esto mostrará waiting for connections en la salida de la consola, que indica que el proceso mongod.exe se está ejecutando correctamente.

Ahora, para ejecutar MongoDB, debe abrir otro símbolo del sistema y ejecutar el siguiente comando.

D:\set up\mongodb\bin>mongo.exe
MongoDB shell version: 2.4.6
connecting to: test
>db.test.save( { a: 1 } )
>db.test.find()
{ "_id" : ObjectId(5879b0f65a56a454), "a" : 1 }
>

Esto mostrará que MongoDB está instalado y se ejecuta correctamente. La próxima vez que ejecute MongoDB, solo debe emitir comandos.

D:\set up\mongodb\bin>mongod.exe --dbpath "d:\set up\mongodb\data" 
D:\set up\mongodb\bin>mongo.exe

Instalar MongoDB en Ubuntu

Ejecute el siguiente comando para importar la clave GPG pública de MongoDB:

sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 7F0CEB10

Cree un archivo /etc/apt/sources.list.d/mongodb.list usando el siguiente comando.

echo 'deb http://downloads-distro.mongodb.org/repo/ubuntu-upstart dist 10gen' 
   | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb.list

Ahora emita el siguiente comando para actualizar el repositorio:

sudo apt-get update

Luego instale MongoDB usando el siguiente comando:

apt-get install mongodb-10gen = 2.2.3

En la instalación anterior, 2.2.3 es la versión MongoDB publicada actualmente. Asegúrese de instalar siempre la última versión. Ahora MongoDB se ha instalado correctamente.

Inicie MongoDB

sudo service mongodb start

Detener MongoDB

sudo service mongodb stop

Reinicie MongoDB

sudo service mongodb restart

Para usar MongoDB, ejecute el siguiente comando.

mongo

Esto lo conectará a la ejecución de la instancia de MongoDB.

Ayuda de MongoDB

Para obtener una lista de comandos, escriba db.help()en el cliente MongoDB. Esto le dará una lista de comandos como se muestra en la siguiente captura de pantalla.

Estadísticas de MongoDB

Para obtener estadísticas sobre el servidor MongoDB, escriba el comando db.stats()en el cliente MongoDB. Esto mostrará el nombre de la base de datos, el número de colecciones y los documentos en la base de datos. La salida del comando se muestra en la siguiente captura de pantalla.

Los datos en MongoDB tienen un esquema flexible. Documentos en la misma colección. No es necesario que tengan el mismo conjunto de campos o estructura, y los campos comunes en los documentos de una colección pueden contener diferentes tipos de datos.

Algunas consideraciones al diseñar Schema en MongoDB

Diseñe su esquema de acuerdo con los requisitos del usuario.
Combine objetos en un documento si los usará juntos. De lo contrario, sepárelos (pero asegúrese de que no sea necesario unirlos).
Duplique los datos (pero limitados) porque el espacio en disco es barato en comparación con el tiempo de cálculo.
Realice uniones mientras escribe, no en lectura.
Optimice su esquema para los casos de uso más frecuentes.
Realice una agregación compleja en el esquema.

Ejemplo

Supongamos que un cliente necesita un diseño de base de datos para su blog / sitio web y ve las diferencias entre RDBMS y el diseño de esquema de MongoDB. El sitio web tiene los siguientes requisitos.

Cada publicación tiene un título, una descripción y una URL únicos.
Cada publicación puede tener una o más etiquetas.
Cada publicación tiene el nombre de su editor y el número total de Me gusta.
Cada publicación tiene comentarios proporcionados por los usuarios junto con su nombre, mensaje, tiempo de datos y me gusta.
En cada publicación, puede haber cero o más comentarios.

En el esquema RDBMS, el diseño de los requisitos anteriores tendrá un mínimo de tres tablas.

Mientras esté en el esquema de MongoDB, el diseño tendrá una publicación de colección y la siguiente estructura:

{
   _id: POST_ID
   title: TITLE_OF_POST, 
   description: POST_DESCRIPTION,
   by: POST_BY,
   url: URL_OF_POST,
   tags: [TAG1, TAG2, TAG3],
   likes: TOTAL_LIKES, 
   comments: [	
      {
         user:'COMMENT_BY',
         message: TEXT,
         dateCreated: DATE_TIME,
         like: LIKES 
      },
      {
         user:'COMMENT_BY',
         message: TEXT,
         dateCreated: DATE_TIME,
         like: LIKES
      }
   ]
}

Entonces, mientras muestra los datos, en RDBMS debe unir tres tablas y en MongoDB, los datos se mostrarán solo de una colección.

En este capítulo, veremos cómo crear una base de datos en MongoDB.

El comando de uso

MongoDB use DATABASE_NAMEse utiliza para crear la base de datos. El comando creará una nueva base de datos si no existe; de lo contrario, devolverá la base de datos existente.

Sintaxis

Sintaxis básica de use DATABASE declaración es la siguiente:

use DATABASE_NAME

Ejemplo

Si desea utilizar una base de datos con nombre <mydb>, luego use DATABASE declaración sería la siguiente:

>use mydb
switched to db mydb

Para verificar su base de datos actualmente seleccionada, use el comando db

>db
mydb

Si desea verificar su lista de bases de datos, use el comando show dbs.

>show dbs
local     0.78125GB
test      0.23012GB

Su base de datos creada (mydb) no está presente en la lista. Para mostrar la base de datos, debe insertar al menos un documento en ella.

>db.movie.insert({"name":"tutorials point"})
>show dbs
local      0.78125GB
mydb       0.23012GB
test       0.23012GB

En MongoDB, la base de datos predeterminada es prueba. Si no creó ninguna base de datos, las colecciones se almacenarán en la base de datos de prueba.

En este capítulo, veremos cómo soltar una base de datos usando el comando MongoDB.

El método dropDatabase ()

MongoDB db.dropDatabase() El comando se usa para eliminar una base de datos existente.

Sintaxis

Sintaxis básica de dropDatabase() El comando es el siguiente:

db.dropDatabase()

Esto eliminará la base de datos seleccionada. Si no ha seleccionado ninguna base de datos, eliminará la base de datos de 'prueba' predeterminada.

Ejemplo

Primero, verifique la lista de bases de datos disponibles usando el comando, show dbs.

>show dbs
local      0.78125GB
mydb       0.23012GB
test       0.23012GB
>

Si desea eliminar una nueva base de datos <mydb>, luego dropDatabase() comando sería el siguiente:

>use mydb
switched to db mydb
>db.dropDatabase()
>{ "dropped" : "mydb", "ok" : 1 }
>

Ahora verifique la lista de bases de datos.

>show dbs
local      0.78125GB
test       0.23012GB
>

En este capítulo, veremos cómo crear una colección usando MongoDB.

El método createCollection ()

MongoDB db.createCollection(name, options) se utiliza para crear una colección.

Sintaxis

Sintaxis básica de createCollection() El comando es el siguiente:

db.createCollection(name, options)

En el comando, name es el nombre de la colección que se creará. Options es un documento y se utiliza para especificar la configuración de la colección.

Parámetro	Tipo	Descripción
Nombre	Cuerda	Nombre de la colección a crear
Opciones	Documento	(Opcional) Especifique opciones sobre el tamaño de la memoria y la indexación

El parámetro de opciones es opcional, por lo que debe especificar solo el nombre de la colección. A continuación se muestra la lista de opciones que puede utilizar:

Campo	Tipo	Descripción
tapado	Booleano	(Opcional) Si es verdadero, habilita una colección limitada. La colección limitada es una colección de tamaño fijo que sobrescribe automáticamente sus entradas más antiguas cuando alcanza su tamaño máximo.If you specify true, you need to specify size parameter also.
autoIndexId	Booleano	(Opcional) Si es verdadero, crea automáticamente un índice en el campo _id. El valor predeterminado es falso.
Talla	número	(Opcional) Especifica un tamaño máximo en bytes para una colección con límite. If capped is true, then you need to specify this field also.
max	número	(Opcional) Especifica el número máximo de documentos permitidos en la colección limitada.

Al insertar el documento, MongoDB primero verifica el campo de tamaño de la colección limitada, luego verifica el campo máximo.

Ejemplos

Sintaxis básica de createCollection() El método sin opciones es el siguiente:

>use test
switched to db test
>db.createCollection("mycollection")
{ "ok" : 1 }
>

Puede verificar la colección creada usando el comando show collections.

>show collections
mycollection
system.indexes

El siguiente ejemplo muestra la sintaxis de createCollection() método con pocas opciones importantes -

>db.createCollection("mycol", { capped : true, autoIndexId : true, size : 
   6142800, max : 10000 } )
{ "ok" : 1 }
>

En MongoDB, no es necesario crear una colección. MongoDB crea una colección automáticamente cuando inserta algún documento.

>db.tutorialspoint.insert({"name" : "tutorialspoint"})
>show collections
mycol
mycollection
system.indexes
tutorialspoint
>

En este capítulo, veremos cómo eliminar una colección usando MongoDB.

El método drop ()

MongoDB's db.collection.drop() se utiliza para eliminar una colección de la base de datos.

Sintaxis

Sintaxis básica de drop() El comando es el siguiente:

db.COLLECTION_NAME.drop()

Ejemplo

Primero, verifique las colecciones disponibles en su base de datos mydb.

>use mydb
switched to db mydb
>show collections
mycol
mycollection
system.indexes
tutorialspoint
>

Ahora suelta la colección con el nombre mycollection.

>db.mycollection.drop()
true
>

Vuelva a comprobar la lista de colecciones en la base de datos.

>show collections
mycol
system.indexes
tutorialspoint
>

El método drop () devolverá verdadero, si la colección seleccionada se elimina con éxito, de lo contrario, devolverá falso.

MongoDB admite muchos tipos de datos. Algunos de ellos son ...

String- Este es el tipo de datos más utilizado para almacenar los datos. La cadena en MongoDB debe ser válida para UTF-8.
Integer- Este tipo se utiliza para almacenar un valor numérico. El número entero puede ser de 32 bits o 64 bits, dependiendo de su servidor.
Boolean - Este tipo se utiliza para almacenar un valor booleano (verdadero / falso).
Double - Este tipo se utiliza para almacenar valores de coma flotante.
Min/ Max keys - Este tipo se utiliza para comparar un valor con los elementos BSON más bajos y más altos.
Arrays - Este tipo se utiliza para almacenar matrices o listas o valores múltiples en una clave.
Timestamp- marca de tiempo. Esto puede ser útil para registrar cuando se ha modificado o agregado un documento.
Object - Este tipo de datos se utiliza para documentos incrustados.
Null - Este tipo se utiliza para almacenar un valor nulo.
Symbol- Este tipo de datos se utiliza de forma idéntica a una cadena; sin embargo, generalmente está reservado para idiomas que usan un tipo de símbolo específico.
Date - Este tipo de datos se utiliza para almacenar la fecha u hora actual en formato de hora UNIX. Puede especificar su propia fecha y hora creando un objeto de Fecha y pasando día, mes y año en él.
Object ID - Este tipo de datos se utiliza para almacenar el ID del documento.
Binary data - Este tipo de datos se utiliza para almacenar datos binarios.
Code - Este tipo de datos se utiliza para almacenar código JavaScript en el documento.
Regular expression - Este tipo de datos se utiliza para almacenar expresiones regulares.

En este capítulo, aprenderemos cómo insertar un documento en la colección MongoDB.

El método insert ()

Para insertar datos en la colección de MongoDB, debe utilizar MongoDB's insert() o save() método.

Sintaxis

La sintaxis básica de insert() El comando es el siguiente:

>db.COLLECTION_NAME.insert(document)

Ejemplo

>db.mycol.insert({
   _id: ObjectId(7df78ad8902c),
   title: 'MongoDB Overview', 
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by: 'tutorials point',
   url: 'http://www.tutorialspoint.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
})

aquí mycoles el nombre de nuestra colección, como se creó en el capítulo anterior. Si la colección no existe en la base de datos, MongoDB creará esta colección y luego insertará un documento en ella.

En el documento insertado, si no especificamos el parámetro _id, MongoDB asigna un ObjectId único para este documento.

_id es un número hexadecimal de 12 bytes único para cada documento de una colección. 12 bytes se dividen de la siguiente manera:

_id: ObjectId(4 bytes timestamp, 3 bytes machine id, 2 bytes process id, 
   3 bytes incrementer)

Para insertar varios documentos en una sola consulta, puede pasar una matriz de documentos en el comando insert ().

Ejemplo

>db.post.insert([
   {
      title: 'MongoDB Overview', 
      description: 'MongoDB is no sql database',
      by: 'tutorials point',
      url: 'http://www.tutorialspoint.com',
      tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
      likes: 100
   },
	
   {
      title: 'NoSQL Database', 
      description: "NoSQL database doesn't have tables",
      by: 'tutorials point',
      url: 'http://www.tutorialspoint.com',
      tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
      likes: 20, 
      comments: [	
         {
            user:'user1',
            message: 'My first comment',
            dateCreated: new Date(2013,11,10,2,35),
            like: 0 
         }
      ]
   }
])

Para insertar el documento puede utilizar db.post.save(document)además. Si no especifica_id en el documento entonces save() El método funcionará igual que insert()método. Si especifica _id, reemplazará los datos completos del documento que contiene _id como se especifica en el método save ().

En este capítulo, aprenderemos cómo consultar documentos de la colección MongoDB.

El método find ()

Para consultar datos de la colección de MongoDB, debe utilizar MongoDB's find() método.

Sintaxis

La sintaxis básica de find() El método es el siguiente:

>db.COLLECTION_NAME.find()

find() El método mostrará todos los documentos de forma no estructurada.

El método pretty ()

Para mostrar los resultados de forma formateada, puede utilizar pretty() método.

Sintaxis

>db.mycol.find().pretty()

Ejemplo

>db.mycol.find().pretty()
{
   "_id": ObjectId(7df78ad8902c),
   "title": "MongoDB Overview", 
   "description": "MongoDB is no sql database",
   "by": "tutorials point",
   "url": "http://www.tutorialspoint.com",
   "tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
   "likes": "100"
}
>

Aparte del método find (), hay findOne() método, que devuelve solo un documento.

RDBMS Equivalentes de la cláusula Where en MongoDB

Para consultar el documento sobre la base de alguna condición, puede utilizar las siguientes operaciones.

Operación	Sintaxis	Ejemplo	Equivalente a RDBMS
Igualdad	{<clave>: <valor>}	db.mycol.find ({"por": "punto de tutoriales"}). pretty ()	donde by = 'punto de tutoriales'
Menos que	{<clave>: {$ lt: <valor>}}	db.mycol.find ({"me gusta": {$ lt: 50}}). pretty ()	donde me gusta <50
Menor que igual	{<clave>: {$ lte: <valor>}}	db.mycol.find ({"me gusta": {$ lte: 50}}). pretty ()	donde me gusta <= 50
Mas grande que	{<clave>: {$ gt: <valor>}}	db.mycol.find ({"me gusta": {$ gt: 50}}). pretty ()	donde me gusta> 50
Mayor que igual	{<clave>: {$ gte: <valor>}}	db.mycol.find ({"me gusta": {$ gte: 50}}). pretty ()	donde me gusta> = 50
No es igual	{<clave>: {$ ne: <valor>}}	db.mycol.find ({"me gusta": {$ ne: 50}}). pretty ()	donde me gusta! = 50

Y en MongoDB

Sintaxis

En el find() método, si pasa varias claves separándolas por ',' entonces MongoDB lo trata como ANDcondición. A continuación se muestra la sintaxis básica deAND -

>db.mycol.find(
   {
      $and: [
         {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()

Ejemplo

El siguiente ejemplo mostrará todos los tutoriales escritos por 'punto de tutoriales' y cuyo título es 'Descripción general de MongoDB'.

>db.mycol.find({$and:[{"by":"tutorials point"},{"title": "MongoDB Overview"}]}).pretty() {
   "_id": ObjectId(7df78ad8902c),
   "title": "MongoDB Overview", 
   "description": "MongoDB is no sql database",
   "by": "tutorials point",
   "url": "http://www.tutorialspoint.com",
   "tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
   "likes": "100"
}

Para el ejemplo anterior, la cláusula where equivalente será ' where by = 'tutorials point' AND title = 'MongoDB Overview' '. Puede pasar cualquier número de pares de clave y valor en la cláusula de búsqueda.

O en MongoDB

Sintaxis

Para consultar documentos basados en la condición OR, debe usar $orpalabra clave. A continuación se muestra la sintaxis básica deOR -

>db.mycol.find(
   {
      $or: [
         {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()

Ejemplo

El siguiente ejemplo mostrará todos los tutoriales escritos por 'punto de tutoriales' o cuyo título es 'Descripción general de MongoDB'.

>db.mycol.find({$or:[{"by":"tutorials point"},{"title": "MongoDB Overview"}]}).pretty()
{
   "_id": ObjectId(7df78ad8902c),
   "title": "MongoDB Overview", 
   "description": "MongoDB is no sql database",
   "by": "tutorials point",
   "url": "http://www.tutorialspoint.com",
   "tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
   "likes": "100"
}
>

Usando AND y OR juntos

Ejemplo

El siguiente ejemplo mostrará los documentos que tienen gustos superiores a 10 y cuyo título es "Descripción general de MongoDB" o "punto de tutoriales". SQL equivalente donde la cláusula es'where likes>10 AND (by = 'tutorials point' OR title = 'MongoDB Overview')'

>db.mycol.find({"likes": {$gt:10}, $or: [{"by": "tutorials point"},
   {"title": "MongoDB Overview"}]}).pretty()
{
   "_id": ObjectId(7df78ad8902c),
   "title": "MongoDB Overview", 
   "description": "MongoDB is no sql database",
   "by": "tutorials point",
   "url": "http://www.tutorialspoint.com",
   "tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
   "likes": "100"
}
>

MongoDB's update() y save()Los métodos se utilizan para actualizar el documento en una colección. El método update () actualiza los valores en el documento existente mientras que el método save () reemplaza el documento existente con el documento pasado en el método save ().

Método de actualización de MongoDB ()

El método update () actualiza los valores en el documento existente.

Sintaxis

La sintaxis básica de update() El método es el siguiente:

>db.COLLECTION_NAME.update(SELECTION_CRITERIA, UPDATED_DATA)

Ejemplo

Considere que la colección mycol tiene los siguientes datos.

{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec5), "title":"MongoDB Overview"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec6), "title":"NoSQL Overview"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec7), "title":"Tutorials Point Overview"}

El siguiente ejemplo establecerá el nuevo título 'Nuevo tutorial de MongoDB' de los documentos cuyo título es 'Descripción general de MongoDB'.

>db.mycol.update({'title':'MongoDB Overview'},{$set:{'title':'New MongoDB Tutorial'}})
>db.mycol.find()
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec5), "title":"New MongoDB Tutorial"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec6), "title":"NoSQL Overview"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec7), "title":"Tutorials Point Overview"}
>

De forma predeterminada, MongoDB actualizará solo un documento. Para actualizar varios documentos, debe establecer un parámetro 'multi' en verdadero.

>db.mycol.update({'title':'MongoDB Overview'},
   {$set:{'title':'New MongoDB Tutorial'}},{multi:true})

Método Save () de MongoDB

los save() El método reemplaza el documento existente con el nuevo documento pasado en el método save ().

Sintaxis

La sintaxis básica de MongoDB save() El método se muestra a continuación:

>db.COLLECTION_NAME.save({_id:ObjectId(),NEW_DATA})

Ejemplo

El siguiente ejemplo reemplazará el documento con el _id '5983548781331adf45ec5'.

>db.mycol.save(
   {
      "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec5), "title":"Tutorials Point New Topic",
      "by":"Tutorials Point"
   }
)
>db.mycol.find()
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec5), "title":"Tutorials Point New Topic",
   "by":"Tutorials Point"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec6), "title":"NoSQL Overview"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec7), "title":"Tutorials Point Overview"}
>

En este capítulo, aprenderemos cómo eliminar un documento usando MongoDB.

El método remove ()

MongoDB's remove()El método se utiliza para eliminar un documento de la colección. El método remove () acepta dos parámetros. Uno es el criterio de eliminación y el segundo es solo una bandera.

deletion criteria - Se eliminarán los criterios de eliminación (opcional) de acuerdo con los documentos.
justOne - (Opcional) si se establece en verdadero o 1, elimine solo un documento.

Sintaxis

Sintaxis básica de remove() El método es el siguiente:

>db.COLLECTION_NAME.remove(DELLETION_CRITTERIA)

Ejemplo

Considere que la colección mycol tiene los siguientes datos.

{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec5), "title":"MongoDB Overview"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec6), "title":"NoSQL Overview"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec7), "title":"Tutorials Point Overview"}

El siguiente ejemplo eliminará todos los documentos cuyo título sea 'Descripción general de MongoDB'.

>db.mycol.remove({'title':'MongoDB Overview'})
>db.mycol.find()
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec6), "title":"NoSQL Overview"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec7), "title":"Tutorials Point Overview"}
>

Quitar solo uno

Si hay varios registros y desea eliminar solo el primer registro, establezca justOne parámetro en remove() método.

>db.COLLECTION_NAME.remove(DELETION_CRITERIA,1)

Eliminar todos los documentos

Si no especifica los criterios de eliminación, MongoDB eliminará documentos completos de la colección. This is equivalent of SQL's truncate command.

>db.mycol.remove({})
>db.mycol.find()
>

En MongoDB, la proyección significa seleccionar solo los datos necesarios en lugar de seleccionar todos los datos de un documento. Si un documento tiene 5 campos y necesita mostrar solo 3, seleccione solo 3 de ellos.

El método find ()

MongoDB's find(), explicado en MongoDB Query Document acepta el segundo parámetro opcional que es la lista de campos que desea recuperar. En MongoDB, cuando ejecutafind()método, luego muestra todos los campos de un documento. Para limitar esto, debe establecer una lista de campos con valor 1 o 0. Se usa 1 para mostrar el campo mientras que 0 se usa para ocultar los campos.

Sintaxis

La sintaxis básica de find() El método con proyección es el siguiente:

>db.COLLECTION_NAME.find({},{KEY:1})

Ejemplo

Considere que la colección mycol tiene los siguientes datos:

{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec5), "title":"MongoDB Overview"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec6), "title":"NoSQL Overview"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec7), "title":"Tutorials Point Overview"}

El siguiente ejemplo mostrará el título del documento mientras consulta el documento.

>db.mycol.find({},{"title":1,_id:0})
{"title":"MongoDB Overview"}
{"title":"NoSQL Overview"}
{"title":"Tutorials Point Overview"}
>

tenga en cuenta _id El campo siempre se muestra mientras se ejecuta find() método, si no desea este campo, debe establecerlo como 0.

En este capítulo, aprenderemos cómo limitar registros usando MongoDB.

El método Limit ()

Para limitar los registros en MongoDB, debe usar limit()método. El método acepta un argumento de tipo numérico, que es el número de documentos que desea que se muestren.

Sintaxis

La sintaxis básica de limit() El método es el siguiente:

>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)

Ejemplo

Considere la colección myycol tiene los siguientes datos.

{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec5), "title":"MongoDB Overview"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec6), "title":"NoSQL Overview"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec7), "title":"Tutorials Point Overview"}

El siguiente ejemplo mostrará solo dos documentos al consultar el documento.

>db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).limit(2)
{"title":"MongoDB Overview"}
{"title":"NoSQL Overview"}
>

Si no especifica el argumento de número en limit() luego mostrará todos los documentos de la colección.

Método MongoDB Skip ()

Aparte del método limit (), hay un método más skip() que también acepta el argumento de tipo de número y se utiliza para omitir el número de documentos.

Sintaxis

La sintaxis básica de skip() El método es el siguiente:

>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

Ejemplo

El siguiente ejemplo mostrará solo el segundo documento.

>db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).limit(1).skip(1)
{"title":"NoSQL Overview"}
>

Tenga en cuenta que el valor predeterminado en skip() el método es 0.

En este capítulo, aprenderemos a ordenar registros en MongoDB.

El método sort ()

Para ordenar documentos en MongoDB, debe usar sort()método. El método acepta un documento que contiene una lista de campos junto con su orden de clasificación. Para especificar el orden de clasificación se utilizan 1 y -1. 1 se usa para orden ascendente mientras que -1 se usa para orden descendente.

Sintaxis

La sintaxis básica de sort() El método es el siguiente:

>db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})

Ejemplo

Considere la colección myycol tiene los siguientes datos.

{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec5), "title":"MongoDB Overview"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec6), "title":"NoSQL Overview"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec7), "title":"Tutorials Point Overview"}

El siguiente ejemplo mostrará los documentos ordenados por título en orden descendente.

>db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).sort({"title":-1})
{"title":"Tutorials Point Overview"}
{"title":"NoSQL Overview"}
{"title":"MongoDB Overview"}
>

Tenga en cuenta que si no especifica la preferencia de clasificación, sort() El método mostrará los documentos en orden ascendente.

Los índices apoyan la resolución eficiente de consultas. Sin índices, MongoDB debe escanear todos los documentos de una colección para seleccionar aquellos documentos que coincidan con la declaración de consulta. Este análisis es muy ineficaz y requiere que MongoDB procese un gran volumen de datos.

Los índices son estructuras de datos especiales que almacenan una pequeña parte del conjunto de datos en una forma fácil de recorrer. El índice almacena el valor de un campo específico o un conjunto de campos, ordenados por el valor del campo como se especifica en el índice.

El método asegurarIndex ()

Para crear un índice, debe usar el método secureIndex () de MongoDB.

Sintaxis

La sintaxis básica de ensureIndex() El método es el siguiente ().

>db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1})

Aquí la clave es el nombre del campo en el que desea crear el índice y 1 es para el orden ascendente. Para crear un índice en orden descendente, debe usar -1.

Ejemplo

>db.mycol.ensureIndex({"title":1})
>

En ensureIndex() método puede pasar varios campos, para crear un índice en varios campos.

>db.mycol.ensureIndex({"title":1,"description":-1})
>

ensureIndex()El método también acepta una lista de opciones (que son opcionales). A continuación se muestra la lista:

Parámetro	Tipo	Descripción
antecedentes	Booleano	Crea el índice en segundo plano para que la creación de un índice no bloquee otras actividades de la base de datos. Especifique verdadero para construir en segundo plano. El valor predeterminado esfalse.
único	Booleano	Crea un índice único para que la colección no acepte la inserción de documentos donde la clave o claves de índice coinciden con un valor existente en el índice. Especifique verdadero para crear un índice único. El valor predeterminado esfalse.
nombre	cuerda	El nombre del índice. Si no se especifica, MongoDB genera un nombre de índice concatenando los nombres de los campos indexados y el orden de clasificación.
dropDups	Booleano	Crea un índice único en un campo que puede tener duplicados. MongoDB indexa solo la primera aparición de una clave y elimina todos los documentos de la colección que contienen apariciones posteriores de esa clave. Especifique verdadero para crear un índice único. El valor predeterminado esfalse.
escaso	Booleano	Si es verdadero, el índice solo hace referencia a documentos con el campo especificado. Estos índices utilizan menos espacio pero se comportan de manera diferente en algunas situaciones (en particular, en los tipos). El valor predeterminado esfalse.
expireAfterSeconds	entero	Especifica un valor, en segundos, como TTL para controlar cuánto tiempo MongoDB retiene los documentos de esta colección.
v	versión de índice	El número de versión del índice. La versión de índice predeterminada depende de la versión de MongoDB que se esté ejecutando al crear el índice.
pesos	documento	El peso es un número que va de 1 a 99,999 y denota la importancia del campo en relación con los otros campos indexados en términos de puntuación.
idioma predeterminado	cuerda	Para un índice de texto, el idioma que determina la lista de palabras vacías y las reglas para el lematizador y el tokenizador. El valor predeterminado esenglish.
language_override	cuerda	Para un índice de texto, especifique el nombre del campo en el documento que contiene el idioma para reemplazar el idioma predeterminado. El valor predeterminado es el idioma.

Las operaciones de agregaciones procesan registros de datos y devuelven resultados calculados. Las operaciones de agregación agrupan valores de varios documentos y pueden realizar una variedad de operaciones en los datos agrupados para devolver un solo resultado. En SQL count (*) y con group by es un equivalente de agregación mongodb.

El método aggregate ()

Para la agregación en MongoDB, debe usar aggregate() método.

Sintaxis

Sintaxis básica de aggregate() El método es el siguiente:

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

Ejemplo

En la colección tienes los siguientes datos:

{
   _id: ObjectId(7df78ad8902c)
   title: 'MongoDB Overview', 
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by_user: 'tutorials point',
   url: 'http://www.tutorialspoint.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902d)
   title: 'NoSQL Overview', 
   description: 'No sql database is very fast',
   by_user: 'tutorials point',
   url: 'http://www.tutorialspoint.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 10
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902e)
   title: 'Neo4j Overview', 
   description: 'Neo4j is no sql database',
   by_user: 'Neo4j',
   url: 'http://www.neo4j.com',
   tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 750
},

Ahora, de la colección anterior, si desea mostrar una lista que indique cuántos tutoriales ha escrito cada usuario, utilizará lo siguiente aggregate() método -

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{
   "result" : [
      {
         "_id" : "tutorials point",
         "num_tutorial" : 2
      },
      {
         "_id" : "Neo4j",
         "num_tutorial" : 1
      }
   ],
   "ok" : 1
}
>

La consulta equivalente a SQL para el caso de uso anterior será select by_user, count(*) from mycol group by by_user.

En el ejemplo anterior, hemos agrupado los documentos por campo. by_usery en cada ocurrencia de by_user se incrementa el valor anterior de la suma. A continuación se muestra una lista de expresiones de agregación disponibles.

Expresión	Descripción	Ejemplo
$ suma	Suma el valor definido de todos los documentos de la colección.	db.mycol.aggregate ([{$ grupo: {_id: "$by_user", num_tutorial : {$suma: "$ me gusta"}}}])
$ promedio	Calcula el promedio de todos los valores dados de todos los documentos de la colección.	db.mycol.aggregate ([{$group : {_id : "$por_usuario ", num_tutorial: {$avg : "$gustos"}}}])
$ min	Obtiene el mínimo de los valores correspondientes de todos los documentos de la colección.	db.mycol.aggregate ([{$ grupo: {_id: "$by_user", num_tutorial : {$min: "$ me gusta"}}}])
$ máx.	Obtiene el máximo de los valores correspondientes de todos los documentos de la colección.	db.mycol.aggregate ([{$group : {_id : "$por_usuario ", num_tutorial: {$max : "$gustos"}}}])
$ empujar	Inserta el valor en una matriz en el documento resultante.	db.mycol.aggregate ([{$ grupo: {_id: "$by_user", url : {$empujar: "$ url"}}}])
$ addToSet	Inserta el valor en una matriz en el documento resultante, pero no crea duplicados.	db.mycol.aggregate ([{$group : {_id : "$by_user ", url: {$addToSet : "$url "}}}])
$ primero	Obtiene el primer documento de los documentos de origen según la agrupación. Por lo general, esto solo tiene sentido junto con alguna etapa "$ sort" aplicada previamente.	db.mycol.aggregate ([{$group : {_id : "$by_user ", first_url: {$first : "$url "}}}])
$ último	Obtiene el último documento de los documentos de origen según la agrupación. Por lo general, esto solo tiene sentido junto con alguna etapa "$ sort" aplicada previamente.	db.mycol.aggregate ([{$group : {_id : "$by_user ", last_url: {$last : "$url "}}}])

Concepto de tubería

En el comando UNIX, la canalización de shell significa la posibilidad de ejecutar una operación en alguna entrada y usar la salida como entrada para el siguiente comando y así sucesivamente. MongoDB también admite el mismo concepto en el marco de agregación. Existe un conjunto de etapas posibles y cada una de ellas se toma como un conjunto de documentos como entrada y produce un conjunto resultante de documentos (o el documento JSON resultante final al final del proceso). Esto, a su vez, se puede utilizar para la siguiente etapa y así sucesivamente.

Las siguientes son las posibles etapas en el marco de agregación:

$project - Se utiliza para seleccionar algunos campos específicos de una colección.
$match - Esta es una operación de filtrado y, por lo tanto, puede reducir la cantidad de documentos que se dan como entrada a la siguiente etapa.
$group - Esto hace la agregación real como se discutió anteriormente.
$sort - Ordena los documentos.
$skip - Con esto, es posible saltar hacia adelante en la lista de documentos para una cantidad determinada de documentos.
$limit - Esto limita la cantidad de documentos a mirar, por el número dado a partir de las posiciones actuales.
$unwind- Se utiliza para desenrollar documentos que utilizan matrices. Cuando se usa una matriz, los datos se unen previamente y esta operación se deshará con esto para tener documentos individuales nuevamente. Así, con esta etapa aumentaremos la cantidad de documentos para la siguiente etapa.

La replicación es el proceso de sincronizar datos en varios servidores. La replicación proporciona redundancia y aumenta la disponibilidad de datos con múltiples copias de datos en diferentes servidores de bases de datos. La replicación protege una base de datos de la pérdida de un solo servidor. La replicación también le permite recuperarse de fallas de hardware e interrupciones del servicio. Con copias adicionales de los datos, puede dedicar una a la recuperación de desastres, generación de informes o respaldo.

¿Por qué la replicación?

Para mantener sus datos seguros
Alta disponibilidad de datos (24 * 7)
Recuperación de desastres
Sin tiempo de inactividad por mantenimiento (como copias de seguridad, reconstrucciones de índices, compactación)
Escala de lectura (copias adicionales para leer)
El conjunto de réplicas es transparente para la aplicación

Cómo funciona la replicación en MongoDB

MongoDB logra la replicación mediante el uso de un conjunto de réplicas. Un conjunto de réplicas es un grupo demongodinstancias que alojan el mismo conjunto de datos. En una réplica, un nodo es el nodo principal que recibe todas las operaciones de escritura. Todas las demás instancias, como las secundarias, aplican operaciones desde la primaria para que tengan el mismo conjunto de datos. El conjunto de réplicas solo puede tener un nodo principal.

El conjunto de réplicas es un grupo de dos o más nodos (generalmente se requiere un mínimo de 3 nodos).
En un conjunto de réplicas, un nodo es el nodo principal y los nodos restantes son secundarios.
Todos los datos se replican del nodo primario al secundario.
En el momento de la conmutación por error automática o el mantenimiento, se establece la elección para el nodo primario y se elige un nuevo nodo primario.
Después de la recuperación del nodo fallido, vuelve a unirse al conjunto de réplicas y funciona como nodo secundario.

Se muestra un diagrama típico de la replicación de MongoDB en el que la aplicación cliente siempre interactúa con el nodo principal y el nodo principal luego replica los datos en los nodos secundarios.

Funciones del conjunto de réplicas

Un grupo de N nodos
Cualquier nodo puede ser primario
Todas las operaciones de escritura van al primario
Conmutación por error automática
Recuperación automática
Elección de consenso de primarias

Configurar un conjunto de réplicas

En este tutorial, convertiremos una instancia de MongoDB independiente en un conjunto de réplicas. Para convertir a un conjunto de réplicas, los siguientes son los pasos:

Apague el servidor MongoDB que ya está ejecutando.
Inicie el servidor MongoDB especificando la opción - replSet. A continuación se muestra la sintaxis básica de --replSet -

mongod --port "PORT" --dbpath "YOUR_DB_DATA_PATH" --replSet "REPLICA_SET_INSTANCE_NAME"

Ejemplo

mongod --port 27017 --dbpath "D:\set up\mongodb\data" --replSet rs0

Comenzará una instancia mongod con el nombre rs0, en el puerto 27017.
Ahora inicie el símbolo del sistema y conéctese a esta instancia de mongod.
En el cliente Mongo, emita el comando rs.initiate() para iniciar un nuevo conjunto de réplicas.
Para verificar la configuración del conjunto de réplicas, emita el comando rs.conf(). Para comprobar el estado del conjunto de réplicas, emita el comandors.status().

Agregar miembros al conjunto de réplicas

Para agregar miembros al conjunto de réplicas, inicie instancias de mongod en varias máquinas. Ahora inicie un cliente mongo y emita un comandors.add().

Sintaxis

La sintaxis básica de rs.add() El comando es el siguiente:

>rs.add(HOST_NAME:PORT)

Ejemplo

Suponga que el nombre de su instancia mongod es mongod1.net y se está ejecutando en el puerto 27017. Para agregar esta instancia al conjunto de réplicas, emita el comandors.add() en el cliente Mongo.

>rs.add("mongod1.net:27017")
>

Puede agregar una instancia de mongod al conjunto de réplicas solo cuando esté conectado al nodo principal. Para verificar si está conectado al primario o no, emita el comandodb.isMaster() en cliente mongo.

Sharding es el proceso de almacenar registros de datos en múltiples máquinas y es el enfoque de MongoDB para satisfacer las demandas del crecimiento de datos. A medida que aumenta el tamaño de los datos, es posible que una sola máquina no sea suficiente para almacenar los datos ni proporcionar un rendimiento de lectura y escritura aceptable. La fragmentación resuelve el problema de la escala horizontal. Con la fragmentación, agrega más máquinas para respaldar el crecimiento de datos y las demandas de las operaciones de lectura y escritura.

¿Por qué Sharding?

En la replicación, todas las escrituras van al nodo maestro
Las consultas sensibles a la latencia aún van a master
El conjunto de réplicas único tiene una limitación de 12 nodos
La memoria no puede ser lo suficientemente grande cuando el conjunto de datos activo es grande
El disco local no es lo suficientemente grande
El escalado vertical es demasiado caro

Fragmentación en MongoDB

El siguiente diagrama muestra la fragmentación en MongoDB mediante un clúster fragmentado.

En el siguiente diagrama, hay tres componentes principales:

Shards- Los fragmentos se utilizan para almacenar datos. Proporcionan alta disponibilidad y consistencia de datos. En el entorno de producción, cada fragmento es un conjunto de réplicas independiente.
Config Servers- Los servidores de configuración almacenan los metadatos del clúster. Estos datos contienen una asignación del conjunto de datos del clúster a los fragmentos. El enrutador de consultas usa estos metadatos para orientar operaciones a fragmentos específicos. En el entorno de producción, los clústeres fragmentados tienen exactamente 3 servidores de configuración.
Query Routers- Los enrutadores de consultas son básicamente instancias de mongo, interactúan con las aplicaciones cliente y dirigen las operaciones al fragmento apropiado. El enrutador de consultas procesa y dirige las operaciones a fragmentos y luego devuelve los resultados a los clientes. Un clúster fragmentado puede contener más de un enrutador de consultas para dividir la carga de solicitudes del cliente. Un cliente envía solicitudes a un enrutador de consultas. Generalmente, un clúster fragmentado tiene muchos enrutadores de consultas.

En este capítulo, veremos cómo crear una copia de seguridad en MongoDB.

Volcar datos de MongoDB

Para crear una copia de seguridad de la base de datos en MongoDB, debe usar mongodumpmando. Este comando volcará todos los datos de su servidor en el directorio de volcado. Hay muchas opciones disponibles mediante las cuales puede limitar la cantidad de datos o crear una copia de seguridad de su servidor remoto.

Sintaxis

La sintaxis básica de mongodump El comando es el siguiente:

>mongodump

Ejemplo

Inicie su servidor mongod. Suponiendo que su servidor mongod se está ejecutando en el localhost y el puerto 27017, abra un símbolo del sistema y vaya al directorio bin de su instancia de mongodb y escriba el comandomongodump

Considere que la colección mycol tiene los siguientes datos.

>mongodump

El comando se conectará al servidor que se ejecuta en 127.0.0.1 y puerto 27017 y volver todos los datos del servidor al directorio /bin/dump/. A continuación se muestra la salida del comando:

A continuación se muestra una lista de opciones disponibles que se pueden utilizar con el mongodump mando.

Sintaxis	Descripción	Ejemplo
mongodump --host HOST_NAME --port PORT_NUMBER	Este comando hará una copia de seguridad de todas las bases de datos de la instancia mongod especificada.	mongodump --host tutorialspoint.com --port 27017
mongodump --dbpath DB_PATH --out BACKUP_DIRECTORY	Este comando respaldará solo la base de datos especificada en la ruta especificada.	mongodump --dbpath / data / db / --out / data / backup /
mongodump --collection COLLECTION --db DB_NAME	Este comando respaldará solo la colección especificada de la base de datos especificada.	mongodump --collection mycol --db test

Restaurar datos

Para restaurar los datos de respaldo de MongoDB mongorestorese utiliza el comando. Este comando restaura todos los datos del directorio de respaldo.

Sintaxis

La sintaxis básica de mongorestore el comando es -

>mongorestore

A continuación se muestra la salida del comando:

Cuando esté preparando una implementación de MongoDB, debe intentar comprender cómo su aplicación se mantendrá en producción. Es una buena idea desarrollar un enfoque coherente y repetible para administrar su entorno de implementación para que pueda minimizar las sorpresas una vez que esté en producción.

El mejor enfoque incorpora la creación de prototipos de su configuración, la realización de pruebas de carga, el monitoreo de métricas clave y el uso de esa información para escalar su configuración. La parte clave del enfoque es monitorear de manera proactiva todo su sistema; esto lo ayudará a comprender cómo se mantendrá su sistema de producción antes de la implementación y determinar dónde deberá agregar capacidad. Tener una idea de los posibles picos en el uso de la memoria, por ejemplo, podría ayudar a apagar un incendio de bloqueo de escritura antes de que comience.

Para monitorear su implementación, MongoDB proporciona algunos de los siguientes comandos:

mongostato

Este comando verifica el estado de todas las instancias de mongod en ejecución y devuelve los contadores de las operaciones de la base de datos. Estos contadores incluyen inserciones, consultas, actualizaciones, eliminaciones y cursores. El comando también muestra cuándo está alcanzando fallas de página y muestra su porcentaje de bloqueo. Esto significa que se está quedando sin memoria, agota la capacidad de escritura o tiene algún problema de rendimiento.

Para ejecutar el comando, inicie su instancia de mongod. En otro símbolo del sistema, vaya abin directorio de su instalación de mongodb y escriba mongostat.

D:\set up\mongodb\bin>mongostat

A continuación se muestra la salida del comando:

mongotop

Este comando rastrea e informa la actividad de lectura y escritura de la instancia de MongoDB por colección. Por defecto,mongotopdevuelve información en cada segundo, que puede cambiar en consecuencia. Debe verificar que esta actividad de lectura y escritura coincida con la intención de su aplicación, y que no esté enviando demasiadas escrituras a la base de datos a la vez, leyendo con demasiada frecuencia desde un disco o superando el tamaño de su conjunto de trabajo.

Para ejecutar el comando, inicie su instancia de mongod. En otro símbolo del sistema, vaya abin directorio de su instalación de mongodb y escriba mongotop.

D:\set up\mongodb\bin>mongotop

A continuación se muestra la salida del comando:

Cambiar mongotop comando para devolver información con menos frecuencia, especifique un número específico después del comando mongotop.

D:\set up\mongodb\bin>mongotop 30

El ejemplo anterior devolverá valores cada 30 segundos.

Además de las herramientas de MongoDB, 10gen proporciona un servicio de monitoreo alojado gratuito, MongoDB Management Service (MMS), que proporciona un panel y le brinda una vista de las métricas de todo su clúster.

En este capítulo, aprenderemos cómo configurar el controlador JDBC de MongoDB.

Instalación

Antes de comenzar a usar MongoDB en sus programas Java, debe asegurarse de tener el controlador JDBC de MongoDB y Java configurado en la máquina. Puede consultar el tutorial de Java para la instalación de Java en su máquina. Ahora, veamos cómo configurar el controlador JDBC de MongoDB.

Necesita descargar el jar desde la ruta Descargar mongo.jar . Asegúrate de descargar la última versión.
Necesita incluir el mongo.jar en su classpath.

Conectarse a la base de datos

Para conectar la base de datos, debe especificar el nombre de la base de datos, si la base de datos no existe, MongoDB la crea automáticamente.

A continuación se muestra el fragmento de código para conectarse a la base de datos:

import com.mongodb.client.MongoDatabase; 
import com.mongodb.MongoClient; 
import com.mongodb.MongoCredential;  

public class ConnectToDB { 
   
   public static void main( String args[] ) {  
      
      // Creating a Mongo client 
      MongoClient mongo = new MongoClient( "localhost" , 27017 ); 
   
      // Creating Credentials 
      MongoCredential credential; 
      credential = MongoCredential.createCredential("sampleUser", "myDb", 
         "password".toCharArray()); 
      System.out.println("Connected to the database successfully");  
      
      // Accessing the database 
      MongoDatabase database = mongo.getDatabase("myDb"); 
      System.out.println("Credentials ::"+ credential);     
   } 
}

Ahora, compilemos y ejecutemos el programa anterior para crear nuestra base de datos myDb como se muestra a continuación.

$javac ConnectToDB.java 
$java ConnectToDB

Al ejecutarse, el programa anterior le da la siguiente salida.

Connected to the database successfully 
Credentials ::MongoCredential{
   mechanism = null, 
   userName = 'sampleUser', 
   source = 'myDb', 
   password = <hidden>, 
   mechanismProperties = {}
}

Crear una colección

Para crear una colección, createCollection() método de com.mongodb.client.MongoDatabase se utiliza la clase.

A continuación se muestra el fragmento de código para crear una colección:

import com.mongodb.client.MongoDatabase; 
import com.mongodb.MongoClient; 
import com.mongodb.MongoCredential;  

public class CreatingCollection { 
   
   public static void main( String args[] ) {  
      
      // Creating a Mongo client 
      MongoClient mongo = new MongoClient( "localhost" , 27017 ); 
     
      // Creating Credentials 
      MongoCredential credential; 
      credential = MongoCredential.createCredential("sampleUser", "myDb", 
         "password".toCharArray()); 
      System.out.println("Connected to the database successfully");  
      
      //Accessing the database 
      MongoDatabase database = mongo.getDatabase("myDb");  
      
      //Creating a collection 
      database.createCollection("sampleCollection"); 
      System.out.println("Collection created successfully"); 
   } 
}