MongoDB-クイックガイド

MongoDBは、クロスプラットフォームのドキュメント指向データベースであり、高性能、高可用性、および容易なスケーラビリティを提供します。MongoDBは、コレクションとドキュメントの概念に取り組んでいます。

データベース

データベースは、コレクションの物理コンテナです。各データベースは、ファイルシステム上で独自のファイルセットを取得します。通常、単一のMongoDBサーバーには複数のデータベースがあります。

コレクション

コレクションはMongoDBドキュメントのグループです。これは、RDBMSテーブルに相当します。コレクションは単一のデータベース内に存在します。コレクションはスキーマを強制しません。コレクション内のドキュメントには、さまざまなフィールドを含めることができます。通常、コレクション内のすべてのドキュメントは、類似または関連する目的のものです。

資料

ドキュメントは、キーと値のペアのセットです。ドキュメントには動的スキーマがあります。動的スキーマとは、同じコレクション内のドキュメントが同じフィールドまたは構造のセットを持つ必要がなく、コレクションのドキュメント内の共通フィールドが異なるタイプのデータを保持する可能性があることを意味します。

次の表は、RDBMSの用語とMongoDBの関係を示しています。

RDBMS	MongoDB
データベース	データベース
テーブル	コレクション
タプル/行	資料
カラム	フィールド
テーブル結合	埋め込まれたドキュメント
主キー	主キー（mongodb自体によって提供されるデフォルトのキー_id）
データベースサーバーとクライアント
Mysqld / Oracle	mongod
mysql / sqlplus	モンゴ

サンプルドキュメント

次の例は、ブログサイトのドキュメント構造を示しています。これは、単にコンマで区切られたキーと値のペアです。

{
   _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
      }
   ]
}

_idは、すべてのドキュメントの一意性を保証する12バイトの16進数です。ドキュメントの挿入中に_idを指定できます。指定しない場合、MongoDBはすべてのドキュメントに一意のIDを提供します。これらの12バイトの最初の4バイトは現在のタイムスタンプ、次の3バイトはマシンID、次の2バイトはMongoDBサーバーのプロセスID、残りの3バイトは単純な増分VALUEです。

リレーショナルデータベースには、テーブルの数とこれらのテーブル間の関係を示す典型的なスキーマ設計があります。MongoDBにいる間、関係の概念はありません。

RDBMSに対するMongoDBの利点

Schema less− MongoDBは、1つのコレクションが異なるドキュメントを保持するドキュメントデータベースです。フィールドの数、コンテンツ、およびドキュメントのサイズは、ドキュメントごとに異なる場合があります。
単一のオブジェクトの構造は明確です。
複雑な結合はありません。
深いクエリ能力。MongoDBは、SQLとほぼ同じくらい強力なドキュメントベースのクエリ言語を使用して、ドキュメントに対する動的クエリをサポートします。
Tuning.
Ease of scale-out −MongoDBは簡単に拡張できます。
アプリケーションオブジェクトからデータベースオブジェクトへの変換/マッピングは必要ありません。
（ウィンドウ化された）ワーキングセットを格納するために内部メモリを使用し、データへのより高速なアクセスを可能にします。

なぜMongoDBを使用するのですか？

Document Oriented Storage −データはJSONスタイルのドキュメントの形式で保存されます。
任意の属性のインデックス
レプリケーションと高可用性
Auto-sharding
豊富なクエリ
迅速なインプレース更新
MongoDBによるプロフェッショナルサポート

MongoDBをどこで使用しますか？

ビッグデータ
コンテンツの管理と配信
モバイルおよびソーシャルインフラストラクチャ
ユーザーデータ管理
データハブ

WindowsにMongoDBをインストールする方法を見てみましょう。

WindowsにMongoDBをインストールする

WindowsにMongoDBをインストールするには、まずMongoDBの最新リリースをからダウンロードします。 https://www.mongodb.org/downloads。Windowsのバージョンに応じて、正しいバージョンのMongoDBを入手してください。Windowsのバージョンを取得するには、コマンドプロンプトを開き、次のコマンドを実行します。

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

32ビットバージョンのMongoDBは、2GB未満のデータベースのみをサポートし、テストと評価の目的にのみ適しています。

次に、ダウンロードしたファイルをc：\ドライブまたはその他の場所に抽出します。解凍したフォルダーの名前がmongodb-win32-i386- [バージョン]またはmongodb-win32-x86_64- [バージョン]であることを確認してください。ここで[バージョン]はMongoDBダウンロードのバージョンです。

次に、コマンドプロンプトを開き、次のコマンドを実行します。

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

別の場所でMongoDBを抽出した場合は、コマンドを使用してそのパスに移動します cd FOLDER/DIR 次に、上記のプロセスを実行します。

MongoDBには、ファイルを保存するためのデータフォルダーが必要です。MongoDBデータディレクトリのデフォルトの場所はc：\ data \ dbです。したがって、コマンドプロンプトを使用してこのフォルダを作成する必要があります。次のコマンドシーケンスを実行します。

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

別の場所にMongoDBをインストールする必要がある場合は、の代替パスを指定する必要があります \data\db パスを設定する dbpath に mongod.exe。同様に、次のコマンドを発行します。

コマンドプロンプトで、MongoDBインストールフォルダーにあるbinディレクトリに移動します。私のインストールフォルダがD:\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"

これは表示されます waiting for connections コンソール出力のメッセージ。mongod.exeプロセスが正常に実行されていることを示します。

ここでMongoDBを実行するには、別のコマンドプロンプトを開き、次のコマンドを発行する必要があります。

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 }
>

これは、MongoDBがインストールされ、正常に実行されていることを示しています。次回MongoDBを実行するときは、コマンドのみを発行する必要があります。

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

UbuntuにMongoDBをインストールする

次のコマンドを実行して、MongoDB公開GPGキーをインポートします-

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

次のコマンドを使用して、/ etc / apt / sources.list.d /mongodb.listファイルを作成します。

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

次のコマンドを発行して、リポジトリを更新します-

sudo apt-get update

次に、次のコマンドを使用してMongoDBをインストールします-

apt-get install mongodb-10gen = 2.2.3

上記のインストールでは、2.2.3が現在MongoDBバージョンでリリースされています。必ず最新バージョンをインストールしてください。これで、MongoDBが正常にインストールされました。

MongoDBを起動します

sudo service mongodb start

MongoDBを停止します

sudo service mongodb stop

MongoDBを再起動します

sudo service mongodb restart

MongoDBを使用するには、次のコマンドを実行します。

mongo

これにより、実行中のMongoDBインスタンスに接続されます。

MongoDBヘルプ

コマンドのリストを取得するには、次のように入力します db.help()MongoDBクライアントで。これにより、次のスクリーンショットに示すようなコマンドのリストが表示されます。

MongoDB統計

MongoDBサーバーに関する統計を取得するには、コマンドを入力します db.stats()MongoDBクライアントで。これにより、データベース名、コレクションの数、およびデータベース内のドキュメントが表示されます。コマンドの出力を次のスクリーンショットに示します。

MongoDBのデータには、同じコレクション内に柔軟なschema.documentsがあります。それらは同じフィールドまたは構造のセットを持つ必要はなく、コレクションのドキュメント内の共通フィールドは異なるタイプのデータを保持する場合があります。

MongoDBでスキーマを設計する際のいくつかの考慮事項

ユーザーの要件に従ってスキーマを設計します。
オブジェクトを一緒に使用する場合は、オブジェクトを1つのドキュメントに結合します。それ以外の場合は、それらを分離します（ただし、結合の必要がないことを確認してください）。
計算時間と比較してディスク容量が安いため、データを複製します（ただし制限があります）。
読み取り時ではなく、書き込み中に結合を実行します。
最も頻繁なユースケースに合わせてスキーマを最適化します。
スキーマで複雑な集計を行います。

例

クライアントが自分のブログ/ Webサイトのデータベース設計を必要としていて、RDBMSとMongoDBスキーマ設計の違いを確認するとします。ウェブサイトには以下の要件があります。

すべての投稿には、固有のタイトル、説明、およびURLがあります。
すべての投稿に1つ以上のタグを付けることができます。
すべての投稿には、発行者の名前といいねの総数があります。
すべての投稿には、名前、メッセージ、データ時間などとともにユーザーからのコメントがあります。
各投稿には、0個以上のコメントがあります。

RDBMSスキーマでは、上記の要件の設計には最低3つのテーブルがあります。

MongoDBスキーマにある間、デザインには1つのコレクションポストと次の構造があります-

{
   _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
      }
   ]
}

したがって、データを表示する際、RDBMSでは3つのテーブルを結合する必要があり、MongoDBでは、データは1つのコレクションからのみ表示されます。

この章では、MongoDBでデータベースを作成する方法を説明します。

使用コマンド

MongoDB use DATABASE_NAMEデータベースの作成に使用されます。このコマンドは、データベースが存在しない場合は新しいデータベースを作成し、存在しない場合は既存のデータベースを返します。

構文

の基本構文 use DATABASE ステートメントは次のとおりです-

use DATABASE_NAME

例

名前の付いたデータベースを使用する場合 <mydb>、その後 use DATABASE ステートメントは次のようになります-

>use mydb
switched to db mydb

現在選択されているデータベースを確認するには、コマンドを使用します db

>db
mydb

データベースリストを確認する場合は、次のコマンドを使用します show dbs。

>show dbs
local     0.78125GB
test      0.23012GB

作成したデータベース（mydb）がリストにありません。データベースを表示するには、データベースに少なくとも1つのドキュメントを挿入する必要があります。

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

MongoDBでは、デフォルトのデータベースはテストです。データベースを作成しなかった場合、コレクションはテストデータベースに保存されます。

この章では、MongoDBコマンドを使用してデータベースを削除する方法を説明します。

dropDatabase（）メソッド

MongoDB db.dropDatabase() コマンドは、既存のデータベースを削除するために使用されます。

構文

の基本構文 dropDatabase() コマンドは次のとおりです-

db.dropDatabase()

これにより、選択したデータベースが削除されます。データベースを選択していない場合は、デフォルトの「テスト」データベースが削除されます。

例

まず、次のコマンドを使用して、使用可能なデータベースのリストを確認します。 show dbs。

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

新しいデータベースを削除したい場合 <mydb>、その後 dropDatabase() コマンドは次のようになります-

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

次に、データベースのリストを確認します。

>show dbs
local      0.78125GB
test       0.23012GB
>

この章では、MongoDBを使用してコレクションを作成する方法を説明します。

createCollection（）メソッド

MongoDB db.createCollection(name, options) コレクションの作成に使用されます。

構文

の基本構文 createCollection() コマンドは次のとおりです-

db.createCollection(name, options)

コマンドでは、 name 作成するコレクションの名前です。 Options はドキュメントであり、コレクションの構成を指定するために使用されます。

パラメータ	タイプ	説明
名前	ストリング	作成するコレクションの名前
オプション	資料	（オプション）メモリサイズとインデックス作成に関するオプションを指定します

Optionsパラメーターはオプションであるため、コレクションの名前のみを指定する必要があります。以下は、使用できるオプションのリストです。

フィールド	タイプ	説明
キャップ付き	ブール値	（オプション）trueの場合、上限付きコレクションを有効にします。上限付きコレクションは、最大サイズに達すると最も古いエントリを自動的に上書きする固定サイズのコレクションです。If you specify true, you need to specify size parameter also.
autoIndexId	ブール値	（オプション）trueの場合、_idフィールドにインデックスを自動的に作成します。デフォルト値はfalseです。
サイズ	数	（オプション）上限付きコレクションの最大サイズをバイト単位で指定します。 If capped is true, then you need to specify this field also.
最大	数	（オプション）上限付きコレクションで許可されるドキュメントの最大数を指定します。

ドキュメントを挿入する際、MongoDBは最初に上限付きコレクションのサイズフィールドをチェックし、次に最大フィールドをチェックします。

例

の基本構文 createCollection() オプションなしの方法は次のとおりです-

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

コマンドを使用して、作成されたコレクションを確認できます show collections。

>show collections
mycollection
system.indexes

次の例は、の構文を示しています。 createCollection() 重要なオプションがほとんどない方法-

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

MongoDBでは、コレクションを作成する必要はありません。MongoDBは、ドキュメントを挿入すると、コレクションを自動的に作成します。

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

この章では、MongoDBを使用してコレクションを削除する方法を説明します。

drop（）メソッド

MongoDBの db.collection.drop() データベースからコレクションを削除するために使用されます。

構文

の基本構文 drop() コマンドは次のとおりです-

db.COLLECTION_NAME.drop()

例

まず、利用可能なコレクションをデータベースにチェックインします mydb。

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

次に、名前の付いたコレクションをドロップします mycollection。

>db.mycollection.drop()
true
>

再度、コレクションのリストをデータベースにチェックインします。

>show collections
mycol
system.indexes
tutorialspoint
>

drop（）メソッドは、選択したコレクションが正常にドロップされた場合はtrueを返し、それ以外の場合はfalseを返します。

MongoDBは多くのデータ型をサポートしています。それらのいくつかは-

String−これは、データを格納するために最も一般的に使用されるデータ型です。MongoDBの文字列はUTF-8で有効である必要があります。
Integer−このタイプは数値を格納するために使用されます。整数は、サーバーに応じて32ビットまたは64ビットになります。
Boolean −このタイプは、ブール（true / false）値を格納するために使用されます。
Double −このタイプは、浮動小数点値を格納するために使用されます。
Min/ Max keys −このタイプは、値を最低および最高のBSON要素と比較するために使用されます。
Arrays −このタイプは、配列、リスト、または複数の値を1つのキーに格納するために使用されます。
Timestamp−ctimestamp。これは、ドキュメントが変更または追加されたときに記録するのに便利です。
Object −このデータ型は埋め込みドキュメントに使用されます。
Null −このタイプは、Null値を格納するために使用されます。
Symbol−このデータ型は文字列と同じように使用されます。ただし、通常、特定の記号タイプを使用する言語用に予約されています。
Date −このデータ型は、現在の日付または時刻をUNIX時間形式で格納するために使用されます。Dateのオブジェクトを作成し、それに日、月、年を渡すことで、独自の日時を指定できます。
Object ID −このデータ型は、ドキュメントのIDを格納するために使用されます。
Binary data −このデータ型は、バイナリデータを格納するために使用されます。
Code −このデータ型は、JavaScriptコードをドキュメントに格納するために使用されます。
Regular expression −このデータ型は、正規表現を格納するために使用されます。

この章では、MongoDBコレクションにドキュメントを挿入する方法を学習します。

insert（）メソッド

MongoDBコレクションにデータを挿入するには、MongoDBを使用する必要があります insert() または save() 方法。

構文

の基本構文 insert() コマンドは次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.insert(document)

例

>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
})

ここに mycol前の章で作成したコレクション名です。コレクションがデータベースに存在しない場合、MongoDBはこのコレクションを作成し、ドキュメントをそのコレクションに挿入します。

挿入されたドキュメントで、_idパラメーターを指定しない場合、MongoDBはこのドキュメントに一意のObjectIdを割り当てます。

_idは、コレクション内のすべてのドキュメントに固有の12バイトの16進数です。12バイトは次のように分割されます-

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

1つのクエリに複数のドキュメントを挿入するには、insert（）コマンドでドキュメントの配列を渡すことができます。

例

>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 
         }
      ]
   }
])

使用できるドキュメントを挿入するには db.post.save(document)また。指定しない場合_id その後、ドキュメントで save() メソッドはと同じように機能します insert()方法。_idを指定すると、save（）メソッドで指定された_idを含むドキュメントのデータ全体が置き換えられます。

この章では、MongoDBコレクションからドキュメントをクエリする方法を学習します。

find（）メソッド

MongoDBコレクションからデータをクエリするには、MongoDBを使用する必要があります find() 方法。

構文

の基本構文 find() 方法は次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.find()

find() メソッドは、構造化されていない方法ですべてのドキュメントを表示します。

pretty（）メソッド

結果をフォーマットされた方法で表示するには、次を使用できます。 pretty() 方法。

構文

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

例

>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"
}
>

find（）メソッドとは別に、 findOne() 1つのドキュメントのみを返すメソッド。

RDBMSWhere句の同等物MongoDB

何らかの条件に基づいてドキュメントをクエリするには、次の操作を使用できます。

操作	構文	例	RDBMSと同等
平等	{<キー>：<値>}	db.mycol.find（{"by"： "tutorials point"}）。pretty（）	ここで、by = 'tutorials point'
未満	{<キー>：{$ lt：<値>}}	db.mycol.find（{"likes"：{$ lt：50}}）。pretty（）	50未満が好きな場所
等しい未満	{<key>：{$ lte：<value>}}	db.mycol.find（{"likes"：{$ lte：50}}）。pretty（）	好きな場所<= 50
大なり記号	{<キー>：{$ gt：<値>}}	db.mycol.find（{"likes"：{$ gt：50}}）。pretty（）	50を超える好きな場所
大なり記号	{<キー>：{$ gte：<値>}}	db.mycol.find（{"likes"：{$ gte：50}}）。pretty（）	好きな場所> = 50
等しくない	{<キー>：{$ ne：<値>}}	db.mycol.find（{"likes"：{$ ne：50}}）。pretty（）	好きなところ！= 50

そしてMongoDBで

構文

の中に find() メソッドでは、複数のキーを「」で区切って渡すと、MongoDBはそれを次のように扱います。 AND状態。以下はの基本的な構文ですAND −

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

例

次の例は、「tutorials point」によって記述され、タイトルが「MongoDBOverview」であるすべてのチュートリアルを示しています。

>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"
}

上記の例では、同等のwhere句は次のようになります。 ' where by = 'tutorials point' AND title = 'MongoDB Overview' '。find句では、キーと値のペアをいくつでも渡すことができます。

またはMongoDBで

構文

OR条件に基づいてドキュメントをクエリするには、次を使用する必要があります。 $orキーワード。以下はの基本的な構文ですOR −

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

例

次の例は、「tutorialspoint」またはタイトルが「MongoDBOverview」で書かれたすべてのチュートリアルを示しています。

>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"
}
>

ANDとORを一緒に使用する

例

次の例は、いいねが10を超え、タイトルが「MongoDBの概要」または「チュートリアルポイント」のいずれかであるドキュメントを示しています。同等のSQLwhere句は'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の update() そして save()メソッドは、ドキュメントをコレクションに更新するために使用されます。update（）メソッドは既存のドキュメントの値を更新し、save（）メソッドは既存のドキュメントをsave（）メソッドで渡されたドキュメントに置き換えます。

MongoDB Update（）メソッド

update（）メソッドは、既存のドキュメントの値を更新します。

構文

の基本構文 update() 方法は次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.update(SELECTION_CRITERIA, UPDATED_DATA)

例

mycolコレクションに次のデータがあるとします。

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

次の例では、タイトルが「MongoDBOverview」であるドキュメントの新しいタイトル「NewMongoDBTutorial」を設定します。

>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"}
>

デフォルトでは、MongoDBは単一のドキュメントのみを更新します。複数のドキュメントを更新するには、パラメータ「multi」をtrueに設定する必要があります。

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

MongoDB Save（）メソッド

ザ・ save() メソッドは、既存のドキュメントをsave（）メソッドで渡された新しいドキュメントに置き換えます。

構文

MongoDBの基本構文 save() 方法を以下に示します-

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

例

次の例では、ドキュメントを_id'5983548781331adf45ec5 'に置き換えます。

>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"}
>

この章では、MongoDBを使用してドキュメントを削除する方法を学習します。

remove（）メソッド

MongoDBの remove()メソッドは、コレクションからドキュメントを削除するために使用されます。remove（）メソッドは2つのパラメーターを受け入れます。1つは削除基準で、もう1つはjustOneフラグです。

deletion criteria −（オプション）ドキュメントによる削除基準が削除されます。
justOne −（オプション）trueまたは1に設定されている場合は、1つのドキュメントのみを削除します。

構文

の基本構文 remove() 方法は次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.remove(DELLETION_CRITTERIA)

例

mycolコレクションに次のデータがあるとします。

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

次の例では、タイトルが「MongoDBOverview」であるすべてのドキュメントを削除します。

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

1つだけ削除する

複数のレコードがあり、最初のレコードのみを削除する場合は、 justOne のパラメータ remove() 方法。

>db.COLLECTION_NAME.remove(DELETION_CRITERIA,1)

すべてのドキュメントを削除する

削除基準を指定しない場合、MongoDBはコレクションからドキュメント全体を削除します。 This is equivalent of SQL's truncate command.

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

MongoDBでは、プロジェクションとは、ドキュメントのデータ全体を選択するのではなく、必要なデータのみを選択することを意味します。ドキュメントに5つのフィールドがあり、3つだけを表示する必要がある場合は、それらから3つのフィールドのみを選択します。

find（）メソッド

MongoDBの find()MongoDB Query Documentで説明されているメソッドは、取得するフィールドのリストである2番目のオプションのパラメーターを受け入れます。MongoDBでは、実行するとfind()メソッドの場合、ドキュメントのすべてのフィールドが表示されます。これを制限するには、値1または0のフィールドのリストを設定する必要があります。1はフィールドを表示するために使用され、0はフィールドを非表示にするために使用されます。

構文

の基本構文 find() 投影法は次のとおりです-

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

例

コレクションmycolに次のデータがあるとします-

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

次の例では、ドキュメントのクエリ中にドキュメントのタイトルを表示します。

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

ご注意ください _id 実行中は常にフィールドが表示されます find() メソッド、このフィールドが必要ない場合は、0に設定する必要があります。

この章では、MongoDBを使用してレコードを制限する方法を学習します。

Limit（）メソッド

MongoDBのレコードを制限するには、次を使用する必要があります limit()方法。このメソッドは、表示するドキュメントの数である1つの数値型引数を受け入れます。

構文

の基本構文 limit() 方法は次のとおりです-

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

例

コレクションmyycolに次のデータがあるとします。

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

次の例では、ドキュメントのクエリ中に2つのドキュメントのみが表示されます。

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

でnumber引数を指定しない場合 limit() メソッドを実行すると、コレクションのすべてのドキュメントが表示されます。

MongoDB Skip（）メソッド

limit（）メソッドとは別に、もう1つのメソッドがあります skip() これも数値型引数を受け入れ、ドキュメントの数をスキップするために使用されます。

構文

の基本構文 skip() 方法は次のとおりです-

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

例

次の例では、2番目のドキュメントのみが表示されます。

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

のデフォルト値に注意してください skip() メソッドは0です。

この章では、MongoDBでレコードを並べ替える方法を学習します。

sort（）メソッド

MongoDBでドキュメントを並べ替えるには、次を使用する必要があります sort()方法。このメソッドは、フィールドのリストとそのソート順を含むドキュメントを受け入れます。ソート順を指定するには、1と-1を使用します。1は昇順に使用され、-1は降順に使用されます。

構文

の基本構文 sort() 方法は次のとおりです-

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

例

コレクションmyycolに次のデータがあるとします。

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

次の例では、タイトルでソートされたドキュメントを降順で表示します。

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

並べ替えの設定を指定しない場合は、 sort() メソッドは、ドキュメントを昇順で表示します。

インデックスは、クエリの効率的な解決をサポートします。インデックスがない場合、MongoDBはコレクションのすべてのドキュメントをスキャンして、クエリステートメントに一致するドキュメントを選択する必要があります。このスキャンは非常に非効率的であり、MongoDBが大量のデータを処理する必要があります。

インデックスは特別なデータ構造であり、データセットのごく一部をトラバースしやすい形式で格納します。インデックスは、特定のフィールドまたはフィールドのセットの値を、インデックスで指定されたフィールドの値の順に格納します。

sureIndex（）メソッド

インデックスを作成するには、MongoDBのensureIndex（）メソッドを使用する必要があります。

構文

の基本構文 ensureIndex() メソッドは次のとおりです（）。

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

ここで、キーはインデックスを作成するフィールドの名前であり、1は昇順です。降順でインデックスを作成するには、-1を使用する必要があります。

例

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

に ensureIndex() 複数のフィールドにインデックスを作成するために、複数のフィールドを渡すことができるメソッド。

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

ensureIndex()メソッドは、オプションのリスト（オプション）も受け入れます。以下はリストです-

パラメータ	タイプ	説明
バックグラウンド	ブール値	インデックスを作成しても他のデータベースアクティビティがブロックされないように、バックグラウンドでインデックスを作成します。バックグラウンドでビルドするにはtrueを指定します。デフォルト値はfalse。
ユニーク	ブール値	一意のインデックスを作成して、インデックスキーがインデックス内の既存の値と一致するドキュメントの挿入をコレクションが受け入れないようにします。trueを指定して、一意のインデックスを作成します。デフォルト値はfalse。
名前	ストリング	インデックスの名前。指定されていない場合、MongoDBは、インデックス付きフィールドの名前と並べ替え順序を連結してインデックス名を生成します。
dropDups	ブール値	重複している可能性のあるフィールドに一意のインデックスを作成します。MongoDBは、キーの最初の出現のみにインデックスを付け、そのキーの後続の出現を含むすべてのドキュメントをコレクションから削除します。trueを指定して、一意のインデックスを作成します。デフォルト値はfalse。
スパース	ブール値	trueの場合、インデックスは指定されたフィールドを持つドキュメントのみを参照します。これらのインデックスは使用するスペースが少なくなりますが、状況によっては動作が異なります（特にソート）。デフォルト値はfalse。
expireAfterSeconds	整数	MongoDBがこのコレクション内のドキュメントを保持する期間を制御するTTLとして、値を秒単位で指定します。
v	インデックスバージョン	インデックスのバージョン番号。デフォルトのインデックスバージョンは、インデックスの作成時に実行されているMongoDBのバージョンによって異なります。
重み	資料	重みは1から99,999の範囲の数値であり、スコアの観点から、他のインデックス付きフィールドと比較したフィールドの重要性を示します。
既定の言語	ストリング	テキストインデックスの場合、ストップワードのリストとステマーおよびトークナイザーのルールを決定する言語。デフォルト値はenglish。
language_override	ストリング	テキストインデックスの場合、デフォルト言語を上書きする言語を含むドキュメント内のフィールドの名前を指定します。デフォルト値は言語です。

集計操作はデータレコードを処理し、計算結果を返します。集計操作は、複数のドキュメントの値をグループ化し、グループ化されたデータに対してさまざまな操作を実行して、単一の結果を返すことができます。SQLのcount（*）およびgroup byは、mongodb集計と同等です。

Aggregate（）メソッド

MongoDBでの集計には、次を使用する必要があります aggregate() 方法。

構文

の基本構文 aggregate() 方法は次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

例

コレクションには、次のデータがあります-

{
   _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
},

上記のコレクションから、各ユーザーが作成したチュートリアルの数を示すリストを表示する場合は、次を使用します。 aggregate() 方法−

> 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
}
>

上記のユースケースのSQLと同等のクエリは次のようになります select by_user, count(*) from mycol group by by_user。

上記の例では、ドキュメントをフィールドごとにグループ化しています by_userそして、by_userが発生するたびに、sumの以前の値が増分されます。以下は、使用可能な集計式のリストです。

式	説明	例
$ sum	コレクション内のすべてのドキュメントから定義された値を合計します。	db.mycol.aggregate（[{$ group：{_ id： "$by_user", num_tutorial : {$合計： "$ likes"}}}]）
$ avg	コレクション内のすべてのドキュメントから指定されたすべての値の平均を計算します。	db.mycol.aggregate（[{$group : {_id : "$by_user "、num_tutorial：{$avg : "$いいね "}}}]）
$ min	コレクション内のすべてのドキュメントから対応する値の最小値を取得します。	db.mycol.aggregate（[{$ group：{_ id： "$by_user", num_tutorial : {$min： "$ likes"}}}]）
$ max	コレクション内のすべてのドキュメントから対応する値の最大値を取得します。	db.mycol.aggregate（[{$group : {_id : "$by_user "、num_tutorial：{$max : "$いいね "}}}]）
$ push	結果のドキュメントの配列に値を挿入します。	db.mycol.aggregate（[{$ group：{_ id： "$by_user", url : {$プッシュ： "$ url"}}}]）
$ addToSet	結果のドキュメントの配列に値を挿入しますが、重複は作成しません。	db.mycol.aggregate（[{$group : {_id : "$by_user "、url：{$addToSet : "$url "}}}]）
$ first	グループ化に従って、ソースドキュメントから最初のドキュメントを取得します。通常、これは、以前に適用された「$ sort」ステージと一緒にのみ意味があります。	db.mycol.aggregate（[{$group : {_id : "$by_user "、first_url：{$first : "$url "}}}]）
$ last	グループ化に従って、ソースドキュメントから最後のドキュメントを取得します。通常、これは、以前に適用された「$ sort」ステージと一緒にのみ意味があります。	db.mycol.aggregate（[{$group : {_id : "$by_user "、last_url：{$last : "$url "}}}]）

パイプラインの概念

UNIXコマンドでは、シェルパイプラインとは、ある入力に対して操作を実行し、その出力を次のコマンドの入力として使用する可能性を意味します。MongoDBは、集約フレームワークでも同じ概念をサポートしています。可能なステージのセットがあり、それらのそれぞれが入力としてドキュメントのセットとして取得され、結果のドキュメントのセット（またはパイプラインの最後で最終的に結果のJSONドキュメント）を生成します。これは、次のステージなどに使用できます。

以下は、集約フレームワークで可能な段階です。

$project −コレクションから特定のフィールドを選択するために使用されます。
$match −これはフィルタリング操作であるため、次のステージへの入力として提供されるドキュメントの量を減らすことができます。
$group −これは、上記のように実際の集計を行います。
$sort −ドキュメントを並べ替えます。
$skip −これにより、指定された量のドキュメントのドキュメントのリストをスキップすることができます。
$limit −これにより、現在の位置から始まる指定された数だけ、表示するドキュメントの量が制限されます。
$unwind−これは、配列を使用しているドキュメントを巻き戻すために使用されます。配列を使用する場合、データは一種の事前結合されており、この操作はこれで元に戻され、個々のドキュメントが再び作成されます。したがって、この段階では、次の段階のドキュメントの量を増やします。

レプリケーションは、複数のサーバー間でデータを同期するプロセスです。レプリケーションは冗長性を提供し、異なるデータベースサーバー上のデータの複数のコピーでデータの可用性を向上させます。レプリケーションは、単一のサーバーの損失からデータベースを保護します。レプリケーションを使用すると、ハードウェア障害やサービスの中断から回復することもできます。データのコピーを追加すると、ディザスタリカバリ、レポート、またはバックアップ専用に1つを割り当てることができます。

なぜレプリケーションなのか？

データを安全に保つため
データの高い（24 * 7）可用性
災害からの回復
メンテナンスのためのダウンタイムなし（バックアップ、インデックスの再構築、圧縮など）
読み取りスケーリング（読み取り元の追加コピー）
レプリカセットはアプリケーションに対して透過的です

MongoDBでのレプリケーションのしくみ

MongoDBは、レプリカセットを使用してレプリケーションを実現します。レプリカセットは、mongod同じデータセットをホストするインスタンス。レプリカでは、1つのノードがすべての書き込み操作を受け取るプライマリノードです。セカンダリなどの他のすべてのインスタンスは、プライマリからの操作を適用して、同じデータセットを持つようにします。レプリカセットには、プライマリノードを1つだけ含めることができます。

レプリカセットは、2つ以上のノードのグループです（通常、最低3つのノードが必要です）。
レプリカセットでは、1つのノードがプライマリノードで、残りのノードがセカンダリです。
すべてのデータはプライマリノードからセカンダリノードに複製されます。
自動フェイルオーバーまたはメンテナンス時に、プライマリの選出が確立され、新しいプライマリノードが選出されます。
障害が発生したノードが回復した後、再びレプリカセットに参加し、セカンダリノードとして機能します。

クライアントアプリケーションが常にプライマリノードと対話し、プライマリノードがデータをセカンダリノードにレプリケートする、MongoDBレプリケーションの一般的な図を示します。

レプリカセットの機能

Nノードのクラスター
任意の1つのノードをプライマリにすることができます
すべての書き込み操作はプライマリに送られます
自動フェイルオーバー
自動回復
プライマリーのコンセンサス選挙

レプリカセットを設定する

このチュートリアルでは、スタンドアロンのMongoDBインスタンスをレプリカセットに変換します。レプリカセットに変換するには、次の手順に従います-

すでに実行中のMongoDBサーバーをシャットダウンします。
--replSetオプションを指定して、MongoDBサーバーを起動します。以下は--replSet−の基本的な構文です。

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

例

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

ポート27017で、rs0という名前のmongodインスタンスを開始します。
ここでコマンドプロンプトを開始し、このmongodインスタンスに接続します。
Mongoクライアントで、コマンドを発行します rs.initiate() 新しいレプリカセットを開始します。
レプリカセットの設定を確認するには、コマンドを発行します rs.conf()。レプリカセットのステータスを確認するには、コマンドを発行しますrs.status()。

レプリカセットにメンバーを追加する

レプリカセットにメンバーを追加するには、複数のマシンでmongodインスタンスを起動します。次に、mongoクライアントを起動し、コマンドを発行しますrs.add()。

構文

の基本構文 rs.add() コマンドは次のとおりです-

>rs.add(HOST_NAME:PORT)

例

あなたのmongodインスタンス名が mongod1.net そしてそれはポートで実行されています 27017。このインスタンスをレプリカセットに追加するには、コマンドを発行しますrs.add() Mongoクライアントで。

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

プライマリノードに接続している場合にのみ、mongodインスタンスをレプリカセットに追加できます。プライマリに接続されているかどうかを確認するには、コマンドを発行しますdb.isMaster() mongoクライアントで。

シャーディングは、複数のマシンにまたがってデータレコードを保存するプロセスであり、データ増加の要求を満たすためのMongoDBのアプローチです。データのサイズが大きくなると、1台のマシンではデータを保存したり、許容可能な読み取りおよび書き込みスループットを提供したりするのに十分でない場合があります。シャーディングは、水平スケーリングの問題を解決します。シャーディングを使用すると、データの増加と読み取りおよび書き込み操作の要求をサポートするマシンを追加できます。

なぜシャーディング？

レプリケーションでは、すべての書き込みはマスターノードに送られます
レイテンシーに敏感なクエリは引き続きマスターに送られます
単一のレプリカセットには12ノードの制限があります
アクティブなデータセットが大きい場合、メモリを十分に大きくすることはできません
ローカルディスクが十分に大きくありません
垂直スケーリングは高すぎる

MongoDBでのシャーディング

次の図は、シャーディングされたクラスターを使用したMongoDBでのシャーディングを示しています。

次の図では、3つの主要なコンポーネントがあります-

Shards−シャードはデータの保存に使用されます。これらは、高可用性とデータの整合性を提供します。実稼働環境では、各シャードは個別のレプリカセットです。
Config Servers−構成サーバーはクラスターのメタデータを保管します。このデータには、クラスターのデータセットのシャードへのマッピングが含まれています。クエリルーターはこのメタデータを使用して、特定のシャードに操作をターゲティングします。実稼働環境では、シャードクラスターには正確に3つの構成サーバーがあります。
Query Routers−クエリルーターは基本的にmongoインスタンスであり、クライアントアプリケーションとインターフェイスし、適切なシャードに操作を指示します。クエリルーターは、操作を処理してシャードにターゲティングし、結果をクライアントに返します。シャードクラスターには、クライアント要求の負荷を分割するために複数のクエリルーターを含めることができます。クライアントは1つのクエリルーターにリクエストを送信します。一般に、シャードクラスターには多くのクエリルーターがあります。

この章では、MongoDBでバックアップを作成する方法を説明します。

MongoDBデータをダンプする

MongoDBでデータベースのバックアップを作成するには、次を使用する必要があります mongodumpコマンド。このコマンドは、サーバーのデータ全体をダンプディレクトリにダンプします。データ量を制限したり、リモートサーバーのバックアップを作成したりできるオプションは多数あります。

構文

の基本構文 mongodump コマンドは次のとおりです-

>mongodump

例

mongodサーバーを起動します。mongodサーバーがローカルホストとポート27017で実行されていると仮定して、コマンドプロンプトを開き、mongodbインスタンスのbinディレクトリに移動して、コマンドを入力しますmongodump

mycolコレクションに次のデータがあるとします。

>mongodump

コマンドは、で実行されているサーバーに接続します 127.0.0.1 とポート 27017 サーバーのすべてのデータをディレクトリに戻します /bin/dump/。以下はコマンドの出力です-

以下は、で使用できる利用可能なオプションのリストです。 mongodump コマンド。

構文	説明	例
mongodump --host HOST_NAME --port PORT_NUMBER	このコマンドは、指定されたmongodインスタンスのすべてのデータベースをバックアップします。	mongodump --host tutorialspoint.com --port 27017
mongodump --dbpath DB_PATH --out BACKUP_DIRECTORY	このコマンドは、指定されたパスにある指定されたデータベースのみをバックアップします。	mongodump --dbpath / data / db / --out / data / backup /
mongodump --collection COLLECTION --db DB_NAME	このコマンドは、指定されたデータベースの指定されたコレクションのみをバックアップします。	mongodump --collection mycol --db test

データを復元する

バックアップデータを復元するにはMongoDBの mongorestoreコマンドが使用されます。このコマンドは、バックアップディレクトリからすべてのデータを復元します。

構文

の基本構文 mongorestore コマンドは−

>mongorestore

以下はコマンドの出力です-

MongoDBデプロイメントを準備するときは、アプリケーションが本番環境でどのように維持されるかを理解するようにしてください。展開環境を管理するための一貫性のある反復可能なアプローチを開発することをお勧めします。これにより、本番環境に移行した後の予期しない事態を最小限に抑えることができます。

最善のアプローチには、セットアップのプロトタイピング、負荷テストの実施、主要なメトリックの監視、およびその情報を使用したセットアップのスケーリングが含まれます。このアプローチの重要な部分は、システム全体をプロアクティブに監視することです。これにより、本番システムが展開前にどのように維持されるかを理解し、容量を追加する必要がある場所を判断できます。たとえば、メモリ使用量の潜在的な急増について洞察を得ると、開始前に書き込みロックの起動を解除するのに役立ちます。

デプロイメントを監視するために、MongoDBは次のコマンドのいくつかを提供します-

モンゴスタット

このコマンドは、実行中のすべてのmongodインスタンスのステータスをチェックし、データベース操作のカウンターを返します。これらのカウンターには、挿入、クエリ、更新、削除、およびカーソルが含まれます。コマンドは、ページフォールトが発生したときにも表示され、ロックの割合を示します。これは、メモリが不足しているか、書き込み容量に達しているか、パフォーマンスの問題があることを意味します。

コマンドを実行するには、mongodインスタンスを起動します。別のコマンドプロンプトで、bin mongodbインストールのディレクトリとタイプ mongostat。

D:\set up\mongodb\bin>mongostat

以下はコマンドの出力です-

モンゴトップ

このコマンドは、コレクションベースでMongoDBインスタンスの読み取りおよび書き込みアクティビティを追跡および報告します。デフォルトでは、mongotop毎秒情報を返しますが、それに応じて情報を変更できます。この読み取りおよび書き込みアクティビティがアプリケーションの意図と一致していること、および一度にデータベースへの書き込みが多すぎたり、ディスクからの読み取りが多すぎたり、ワーキングセットのサイズを超えていないことを確認する必要があります。

コマンドを実行するには、mongodインスタンスを起動します。別のコマンドプロンプトで、bin mongodbインストールのディレクトリとタイプ mongotop。

D:\set up\mongodb\bin>mongotop

以下はコマンドの出力です-

変更するには mongotop 情報を返す頻度を減らすコマンド。mongotopコマンドの後に特定の番号を指定します。

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

上記の例では、30秒ごとに値が返されます。

MongoDBツールとは別に、10genは、無料のホスト型監視サービスであるMongoDB Management Service（MMS）を提供します。これは、ダッシュボードを提供し、クラスター全体からのメトリックのビューを提供します。

この章では、MongoDBJDBCドライバーのセットアップ方法を学習します。

インストール

JavaプログラムでMongoDBの使用を開始する前に、MongoDBJDBCドライバーとJavaがマシンにセットアップされていることを確認する必要があります。マシンへのJavaのインストールについては、Javaチュートリアルを確認できます。それでは、MongoDBJDBCドライバーのセットアップ方法を確認しましょう。

パスDownloadmongo.jarからjarをダウンロードする必要があります。必ず最新リリースをダウンロードしてください。
クラスパスにmongo.jarを含める必要があります。

データベースに接続する

データベースに接続するには、データベース名を指定する必要があります。データベースが存在しない場合、MongoDBはデータベースを自動的に作成します。

以下は、データベースに接続するためのコードスニペットです-

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);     
   } 
}

それでは、上記のプログラムをコンパイルして実行し、以下に示すようにデータベースmyDbを作成しましょう。

$javac ConnectToDB.java 
$java ConnectToDB

実行すると、上記のプログラムは次の出力を提供します。

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