MongoDB - Guia Rápido

MongoDB é um banco de dados de plataforma cruzada orientado a documentos que fornece alto desempenho, alta disponibilidade e fácil escalabilidade. O MongoDB trabalha no conceito de coleção e documento.

Base de dados

O banco de dados é um contêiner físico para coleções. Cada banco de dados obtém seu próprio conjunto de arquivos no sistema de arquivos. Um único servidor MongoDB normalmente tem vários bancos de dados.

Coleção

Coleção é um grupo de documentos MongoDB. É o equivalente a uma tabela RDBMS. Existe uma coleção em um único banco de dados. As coleções não impõem um esquema. Os documentos de uma coleção podem ter campos diferentes. Normalmente, todos os documentos em uma coleção têm finalidades semelhantes ou relacionadas.

Documento

Um documento é um conjunto de pares de valores-chave. Os documentos possuem esquema dinâmico. O esquema dinâmico significa que os documentos na mesma coleção não precisam ter o mesmo conjunto de campos ou estrutura, e os campos comuns nos documentos de uma coleção podem conter diferentes tipos de dados.

A tabela a seguir mostra o relacionamento da terminologia RDBMS com o MongoDB.

RDBMS	MongoDB
Base de dados	Base de dados
Mesa	Coleção
Tupla / Linha	Documento
coluna	Campo
Junção de mesa	Documentos Embutidos
Chave primária	Chave primária (chave padrão _id fornecida pelo próprio mongodb)
Servidor e cliente de banco de dados
Mysqld / Oracle	Mongod
mysql / sqlplus	Mongo

Documento de amostra

O exemplo a seguir mostra a estrutura do documento de um site de blog, que é simplesmente um par de valores-chave separados por vírgulas.

{
   _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
      }
   ]
}

_idé um número hexadecimal de 12 bytes que garante a exclusividade de cada documento. Você pode fornecer _id ao inserir o documento. Se você não fornecer, o MongoDB fornecerá uma id exclusiva para cada documento. Esses 12 bytes, os primeiros 4 bytes para o carimbo de data / hora atual, os próximos 3 bytes para a id da máquina, os próximos 2 bytes para a id do processo do servidor MongoDB e os 3 bytes restantes são simples VALORES incrementais.

Qualquer banco de dados relacional tem um design de esquema típico que mostra o número de tabelas e o relacionamento entre essas tabelas. Enquanto no MongoDB, não há conceito de relacionamento.

Vantagens do MongoDB sobre RDBMS

Schema less- MongoDB é um banco de dados de documentos no qual uma coleção contém diferentes documentos. O número de campos, o conteúdo e o tamanho do documento podem variar de um documento para outro.
A estrutura de um único objeto é clara.
Sem junções complexas.
Capacidade de consulta profunda. O MongoDB oferece suporte a consultas dinâmicas em documentos usando uma linguagem de consulta baseada em documentos que é quase tão poderosa quanto SQL.
Tuning.
Ease of scale-out - O MongoDB é fácil de escalar.
Não é necessária a conversão / mapeamento de objetos de aplicativo em objetos de banco de dados.
Usa memória interna para armazenar o conjunto de trabalho (em janelas), permitindo acesso mais rápido aos dados.

Por que usar o MongoDB?

Document Oriented Storage - Os dados são armazenados na forma de documentos de estilo JSON.
Índice em qualquer atributo
Replicação e alta disponibilidade
Auto-sharding
Consultas ricas
Atualizações rápidas no local
Suporte profissional por MongoDB

Onde usar o MongoDB?

Big Data
Gerenciamento e entrega de conteúdo
Infraestrutura Móvel e Social
Gerenciamento de dados do usuário
Hub de dados

Vamos agora ver como instalar o MongoDB no Windows.

Instale o MongoDB no Windows

Para instalar o MongoDB no Windows, primeiro baixe a versão mais recente do MongoDB em https://www.mongodb.org/downloads. Certifique-se de obter a versão correta do MongoDB, dependendo da sua versão do Windows. Para obter sua versão do Windows, abra o prompt de comando e execute o seguinte comando.

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

As versões de 32 bits do MongoDB suportam apenas bancos de dados menores que 2 GB e são adequadas apenas para fins de teste e avaliação.

Agora extraia o arquivo baixado na unidade c: \ ou em qualquer outro local. Certifique-se de que o nome da pasta extraída seja mongodb-win32-i386- [versão] ou mongodb-win32-x86_64- [versão]. Aqui [version] é a versão do download do MongoDB.

Em seguida, abra o prompt de comando e execute o seguinte comando.

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

Caso você tenha extraído o MongoDB em um local diferente, vá para esse caminho usando o comando cd FOLDER/DIR e agora execute o processo fornecido acima.

O MongoDB requer uma pasta de dados para armazenar seus arquivos. O local padrão para o diretório de dados MongoDB é c: \ data \ db. Portanto, você precisa criar esta pasta usando o Prompt de Comando. Execute a seguinte seqüência de comando.

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

Se você tiver que instalar o MongoDB em um local diferente, será necessário especificar um caminho alternativo para \data\db definindo o caminho dbpath dentro mongod.exe. Para o mesmo, emita os seguintes comandos.

No prompt de comando, navegue até o diretório bin presente na pasta de instalação do MongoDB. Suponha que minha pasta de instalação sejaD:\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"

Isso vai mostrar waiting for connections mensagem na saída do console, que indica que o processo mongod.exe está sendo executado com êxito.

Agora, para executar o MongoDB, você precisa abrir outro prompt de comando e emitir o seguinte 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 }
>

Isso mostrará que o MongoDB foi instalado e executado com êxito. Da próxima vez, quando você executar o MongoDB, precisará emitir apenas comandos.

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

Instale o MongoDB no Ubuntu

Execute o seguinte comando para importar a chave GPG pública do MongoDB -

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

Crie um arquivo /etc/apt/sources.list.d/mongodb.list usando o seguinte comando.

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

Agora emita o seguinte comando para atualizar o repositório -

sudo apt-get update

Em seguida, instale o MongoDB usando o seguinte comando -

apt-get install mongodb-10gen = 2.2.3

Na instalação acima, 2.2.3 é a versão do MongoDB lançada atualmente. Certifique-se de instalar a versão mais recente sempre. Agora o MongoDB foi instalado com sucesso.

Inicie o MongoDB

sudo service mongodb start

Pare o MongoDB

sudo service mongodb stop

Reinicie o MongoDB

sudo service mongodb restart

Para usar o MongoDB, execute o seguinte comando.

mongo

Isso conectará você à instância do MongoDB em execução.

Ajuda do MongoDB

Para obter uma lista de comandos, digite db.help()no cliente MongoDB. Isso lhe dará uma lista de comandos conforme mostrado na imagem a seguir.

Estatísticas do MongoDB

Para obter estatísticas sobre o servidor MongoDB, digite o comando db.stats()no cliente MongoDB. Isso mostrará o nome do banco de dados, número de coleção e documentos no banco de dados. A saída do comando é mostrada na imagem a seguir.

Os dados no MongoDB têm um schema.documents flexível na mesma coleção. Eles não precisam ter o mesmo conjunto de campos ou estrutura, e os campos comuns nos documentos de uma coleção podem conter diferentes tipos de dados.

Algumas considerações ao projetar Schema no MongoDB

Projete seu esquema de acordo com os requisitos do usuário.
Combine objetos em um documento se você for usá-los juntos. Caso contrário, separe-os (mas certifique-se de que não haja necessidade de junções).
Duplique os dados (mas limitado) porque o espaço em disco é barato em comparação com o tempo de computação.
Faça junções durante a gravação, não na leitura.
Otimize seu esquema para os casos de uso mais frequentes.
Faça agregação complexa no esquema.

Exemplo

Suponha que um cliente precise de um design de banco de dados para seu blog / website e veja as diferenças entre o design de esquema RDBMS e MongoDB. O site possui os seguintes requisitos.

Cada postagem tem título, descrição e url exclusivos.
Cada postagem pode ter uma ou mais tags.
Cada postagem tem o nome de seu editor e o número total de curtidas.
Cada postagem tem comentários feitos pelos usuários junto com seu nome, mensagem, data e hora e curtidas.
Em cada postagem, pode haver zero ou mais comentários.

No esquema RDBMS, o design para os requisitos acima terá no mínimo três tabelas.

Enquanto estiver no esquema MongoDB, o design terá uma postagem de coleta e a seguinte estrutura -

{
   _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
      }
   ]
}

Portanto, ao mostrar os dados, no RDBMS você precisa juntar três tabelas e no MongoDB, os dados serão mostrados de apenas uma coleção.

Neste capítulo, veremos como criar um banco de dados no MongoDB.

O comando de uso

MongoDB use DATABASE_NAMEé usado para criar banco de dados. O comando criará um novo banco de dados se ele não existir, caso contrário, retornará o banco de dados existente.

Sintaxe

Sintaxe básica de use DATABASE declaração é a seguinte -

use DATABASE_NAME

Exemplo

Se você quiser usar um banco de dados com nome <mydb>, então use DATABASE declaração seria a seguinte -

>use mydb
switched to db mydb

Para verificar seu banco de dados selecionado atualmente, use o comando db

>db
mydb

Se você quiser verificar sua lista de bancos de dados, use o comando show dbs.

>show dbs
local     0.78125GB
test      0.23012GB

Seu banco de dados criado (mydb) não está presente na lista. Para exibir o banco de dados, você precisa inserir pelo menos um documento nele.

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

No banco de dados do MongoDB padrão é test. Se você não criou nenhum banco de dados, as coleções serão armazenadas no banco de dados de teste.

Neste capítulo, veremos como eliminar um banco de dados usando o comando MongoDB.

Método dropDatabase ()

MongoDB db.dropDatabase() comando é usado para descartar um banco de dados existente.

Sintaxe

Sintaxe básica de dropDatabase() o comando é o seguinte -

db.dropDatabase()

Isso excluirá o banco de dados selecionado. Se você não selecionou nenhum banco de dados, o banco de dados de 'teste' será excluído.

Exemplo

Primeiro, verifique a lista de bancos de dados disponíveis usando o comando, show dbs.

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

Se você deseja deletar um novo banco de dados <mydb>, então dropDatabase() comando seria o seguinte -

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

Agora verifique a lista de bancos de dados.

>show dbs
local      0.78125GB
test       0.23012GB
>

Neste capítulo, veremos como criar uma coleção usando MongoDB.

Método createCollection ()

MongoDB db.createCollection(name, options) é usado para criar a coleção.

Sintaxe

Sintaxe básica de createCollection() o comando é o seguinte -

db.createCollection(name, options)

No comando, name é o nome da coleção a ser criada. Options é um documento e é usado para especificar a configuração da coleção.

Parâmetro	Tipo	Descrição
Nome	Corda	Nome da coleção a ser criada
Opções	Documento	(Opcional) Especifique opções sobre o tamanho da memória e indexação

O parâmetro Options é opcional, portanto, você precisa especificar apenas o nome da coleção. A seguir está a lista de opções que você pode usar -

Campo	Tipo	Descrição
tampado	boleano	(Opcional) Se verdadeiro, ativa uma coleção limitada. A coleção limitada é uma coleção de tamanho fixo que sobrescreve automaticamente suas entradas mais antigas quando atinge seu tamanho máximo.If you specify true, you need to specify size parameter also.
autoIndexId	boleano	(Opcional) Se verdadeiro, cria o índice automaticamente em _id field.s O valor padrão é falso.
Tamanho	número	(Opcional) Especifica um tamanho máximo em bytes para uma coleção limitada. If capped is true, then you need to specify this field also.
max	número	(Opcional) Especifica o número máximo de documentos permitidos na coleção limitada.

Ao inserir o documento, o MongoDB primeiro verifica o campo de tamanho da coleção limitada e, em seguida, verifica o campo máximo.

Exemplos

Sintaxe básica de createCollection() método sem opções é o seguinte -

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

Você pode verificar a coleção criada usando o comando show collections.

>show collections
mycollection
system.indexes

O exemplo a seguir mostra a sintaxe de createCollection() método com poucas opções importantes -

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

No MongoDB, você não precisa criar uma coleção. O MongoDB cria a coleção automaticamente, quando você insere algum documento.

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

Neste capítulo, veremos como eliminar uma coleção usando o MongoDB.

Método drop ()

MongoDB's db.collection.drop() é usado para descartar uma coleção do banco de dados.

Sintaxe

Sintaxe básica de drop() o comando é o seguinte -

db.COLLECTION_NAME.drop()

Exemplo

Primeiro, verifique as coleções disponíveis em seu banco de dados mydb.

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

Agora, largue a coleção com o nome mycollection.

>db.mycollection.drop()
true
>

Verifique novamente a lista de coleções no banco de dados.

>show collections
mycol
system.indexes
tutorialspoint
>

O método drop () retornará verdadeiro, se a coleção selecionada for descartada com sucesso, caso contrário, retornará falso.

MongoDB suporta muitos tipos de dados. Alguns deles são -

String- Este é o tipo de dados mais comumente usado para armazenar os dados. A string no MongoDB deve ser válida em UTF-8.
Integer- Este tipo é usado para armazenar um valor numérico. O número inteiro pode ser de 32 ou 64 bits, dependendo do seu servidor.
Boolean - Este tipo é usado para armazenar um valor booleano (verdadeiro / falso).
Double - Este tipo é usado para armazenar valores de ponto flutuante.
Min/ Max keys - Este tipo é usado para comparar um valor com os elementos BSON mais baixos e mais altos.
Arrays - Este tipo é usado para armazenar matrizes ou lista ou vários valores em uma chave.
Timestamp- ctimestamp. Isso pode ser útil para registrar quando um documento foi modificado ou adicionado.
Object - Este tipo de dados é usado para documentos incorporados.
Null - Este tipo é usado para armazenar um valor Nulo.
Symbol- Este tipo de dados é usado de forma idêntica a uma string; no entanto, geralmente é reservado para idiomas que usam um tipo de símbolo específico.
Date - Este tipo de dados é usado para armazenar a data ou hora atual no formato de hora UNIX. Você pode especificar sua própria data e hora criando o objeto Data e passando o dia, mês, ano para ele.
Object ID - Este tipo de dados é usado para armazenar o ID do documento.
Binary data - Este tipo de dados é usado para armazenar dados binários.
Code - Este tipo de dados é usado para armazenar o código JavaScript no documento.
Regular expression - Este tipo de dados é usado para armazenar expressões regulares.

Neste capítulo, aprenderemos como inserir documentos na coleção do MongoDB.

O Método insert ()

Para inserir dados na coleção do MongoDB, você precisa usar o MongoDB insert() ou save() método.

Sintaxe

A sintaxe básica de insert() o comando é o seguinte -

>db.COLLECTION_NAME.insert(document)

Exemplo

>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
})

Aqui mycolé o nome da nossa coleção, conforme criado no capítulo anterior. Se a coleção não existir no banco de dados, o MongoDB criará essa coleção e inserirá um documento nela.

No documento inserido, se não especificarmos o parâmetro _id, o MongoDB atribuirá um ObjectId exclusivo para este documento.

_id é um número hexadecimal de 12 bytes exclusivo para cada documento em uma coleção. 12 bytes são divididos da seguinte forma -

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

Para inserir vários documentos em uma única consulta, você pode passar uma matriz de documentos no comando insert ().

Exemplo

>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 inserir o documento, você pode usar db.post.save(document)Além disso. Se você não especificar_id no documento então save() método funcionará da mesma forma que insert()método. Se você especificar _id, ele substituirá todos os dados do documento contendo _id conforme especificado no método save ().

Neste capítulo, aprenderemos como consultar documentos da coleção MongoDB.

O Método find ()

Para consultar dados da coleção do MongoDB, você precisa usar o MongoDB find() método.

Sintaxe

A sintaxe básica de find() método é o seguinte -

>db.COLLECTION_NAME.find()

find() método irá exibir todos os documentos de uma forma não estruturada.

Método pretty ()

Para exibir os resultados de forma formatada, você pode usar pretty() método.

Sintaxe

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

Exemplo

>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"
}
>

Além do método find (), existe findOne() método, que retorna apenas um documento.

RDBMS Where Clause Equivalents no MongoDB

Para consultar o documento com base em alguma condição, você pode usar as seguintes operações.

Operação	Sintaxe	Exemplo	RDBMS Equivalente
Igualdade	{<key>: <value>}	db.mycol.find ({"by": "tutorials point"}). pretty ()	onde por = 'tutoriais apontam'
Menor que	{<key>: {$ lt: <value>}}	db.mycol.find ({"likes": {$ lt: 50}}). pretty ()	onde gosta <50
Menor do que igual	{<key>: {$ lte: <value>}}	db.mycol.find ({"likes": {$ lte: 50}}). pretty ()	onde gosta <= 50
Maior que	{<key>: {$ gt: <value>}}	db.mycol.find ({"likes": {$ gt: 50}}). pretty ()	onde curtir> 50
Maior que igual	{<key>: {$ gte: <value>}}	db.mycol.find ({"likes": {$ gte: 50}}). pretty ()	onde curtir> = 50
Diferente	{<key>: {$ ne: <value>}}	db.mycol.find ({"likes": {$ ne: 50}}). pretty ()	onde gosta! = 50

E no MongoDB

Sintaxe

No find() método, se você passar várias chaves separando-as por ',' o MongoDB o tratará como ANDdoença. A seguir está a sintaxe básica deAND -

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

Exemplo

O exemplo a seguir mostrará todos os tutoriais escritos por 'tutorials point' e cujo título é 'Visão geral do 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 o exemplo acima dado, equivalente onde a cláusula será ' where by = 'tutorials point' AND title = 'MongoDB Overview' '. Você pode passar qualquer número de pares de chave e valor na cláusula find.

OR no MongoDB

Sintaxe

Para consultar documentos com base na condição OR, você precisa usar $orpalavra-chave. A seguir está a sintaxe básica deOR -

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

Exemplo

O exemplo a seguir mostrará todos os tutoriais escritos por 'ponto de tutorial' ou cujo título é 'Visão geral do 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 e OR juntos

Exemplo

O exemplo a seguir mostrará os documentos que têm curtidas maiores que 10 e cujo título é 'Visão geral do MongoDB' ou 'ponto de tutorial'. SQL equivalente onde a cláusula é'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() e save()métodos são usados para atualizar o documento em uma coleção. O método update () atualiza os valores no documento existente enquanto o método save () substitui o documento existente pelo documento passado no método save ().

Método MongoDB Update ()

O método update () atualiza os valores no documento existente.

Sintaxe

A sintaxe básica de update() método é o seguinte -

>db.COLLECTION_NAME.update(SELECTION_CRITERIA, UPDATED_DATA)

Exemplo

Considere que a coleção mycol tem os seguintes dados.

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

O exemplo a seguir definirá o novo título 'Novo Tutorial do MongoDB' dos documentos cujo título é 'Visão geral do 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"}
>

Por padrão, o MongoDB atualizará apenas um único documento. Para atualizar vários documentos, você precisa definir um parâmetro 'multi' como verdadeiro.

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

Método MongoDB Save ()

o save() O método substitui o documento existente pelo novo documento passado no método save ().

Sintaxe

A sintaxe básica do MongoDB save() método é mostrado abaixo -

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

Exemplo

O exemplo a seguir substituirá o documento pelo _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"}
>

Neste capítulo, aprenderemos como excluir um documento usando o MongoDB.

O método remove ()

MongoDB's remove()método é usado para remover um documento da coleção. O método remove () aceita dois parâmetros. Um é o critério de exclusão e o segundo é a bandeira justOne.

deletion criteria - (Opcional) os critérios de exclusão de acordo com os documentos serão removidos.
justOne - (Opcional) se definido como verdadeiro ou 1, remova apenas um documento.

Sintaxe

Sintaxe básica de remove() método é o seguinte -

>db.COLLECTION_NAME.remove(DELLETION_CRITTERIA)

Exemplo

Considere que a coleção mycol tem os seguintes dados.

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

O exemplo a seguir removerá todos os documentos cujo título é 'Visão geral do MongoDB'.

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

Remover apenas um

Se houver vários registros e você quiser excluir apenas o primeiro registro, defina justOne parâmetro em remove() método.

>db.COLLECTION_NAME.remove(DELETION_CRITERIA,1)

Remover todos os documentos

Se você não especificar os critérios de exclusão, o MongoDB excluirá documentos inteiros da coleção. This is equivalent of SQL's truncate command.

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

No MongoDB, projeção significa selecionar apenas os dados necessários, em vez de selecionar todos os dados de um documento. Se um documento tiver 5 campos e você precisar mostrar apenas 3, selecione apenas 3 campos deles.

O Método find ()

MongoDB's find()método, explicado em Documento de consulta MongoDB aceita o segundo parâmetro opcional que é a lista de campos que você deseja recuperar. No MongoDB, quando você executafind()método, ele exibe todos os campos de um documento. Para limitar isso, você precisa definir uma lista de campos com valor 1 ou 0. 1 é usado para mostrar o campo, enquanto 0 é usado para ocultar os campos.

Sintaxe

A sintaxe básica de find() método com projeção é o seguinte -

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

Exemplo

Considere que a coleção mycol tem os seguintes dados -

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

O exemplo a seguir exibirá o título do documento durante a consulta ao documento.

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

Observe _id campo é sempre exibido durante a execução find() método, se você não quiser esse campo, você precisa defini-lo como 0.

Neste capítulo, aprenderemos como limitar registros usando MongoDB.

Método Limit ()

Para limitar os registros no MongoDB, você precisa usar limit()método. O método aceita um argumento de tipo de número, que é o número de documentos que você deseja exibir.

Sintaxe

A sintaxe básica de limit() método é o seguinte -

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

Exemplo

Considere que a coleção myycol possui os seguintes dados.

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

O exemplo a seguir exibirá apenas dois documentos ao consultar o documento.

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

Se você não especificar o argumento de número em limit() então ele exibirá todos os documentos da coleção.

Método MongoDB Skip ()

Além do método limit (), há mais um método skip() que também aceita o argumento do tipo de número e é usado para pular o número de documentos.

Sintaxe

A sintaxe básica de skip() método é o seguinte -

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

Exemplo

O exemplo a seguir exibirá apenas o segundo documento.

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

Observe que o valor padrão em skip() método é 0.

Neste capítulo, aprenderemos como classificar registros no MongoDB.

O método sort ()

Para classificar documentos no MongoDB, você precisa usar sort()método. O método aceita um documento que contém uma lista de campos junto com sua ordem de classificação. Para especificar a ordem de classificação, 1 e -1 são usados. 1 é usado para ordem crescente, enquanto -1 é usado para ordem decrescente.

Sintaxe

A sintaxe básica de sort() método é o seguinte -

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

Exemplo

Considere que a coleção myycol possui os seguintes dados.

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

O exemplo a seguir exibirá os documentos classificados por título em ordem decrescente.

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

Observe, se você não especificar a preferência de classificação, então sort() método exibirá os documentos em ordem crescente.

Os índices suportam a resolução eficiente de consultas. Sem índices, o MongoDB deve verificar todos os documentos de uma coleção para selecionar os documentos que correspondem à instrução de consulta. Essa varredura é altamente ineficiente e exige que o MongoDB processe um grande volume de dados.

Os índices são estruturas de dados especiais, que armazenam uma pequena parte do conjunto de dados em uma forma fácil de percorrer. O índice armazena o valor de um campo específico ou conjunto de campos, ordenado pelo valor do campo conforme especificado no índice.

O método garantirIndex ()

Para criar um índice, você precisa usar o método verifyIndex () do MongoDB.

Sintaxe

A sintaxe básica de ensureIndex() método é o seguinte ().

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

Aqui, a chave é o nome do campo no qual você deseja criar o índice e 1 é para ordem crescente. Para criar o índice em ordem decrescente, você precisa usar -1.

Exemplo

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

Dentro ensureIndex() método você pode passar vários campos, para criar o índice em vários campos.

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

ensureIndex()método também aceita lista de opções (que são opcionais). A seguir está a lista -

Parâmetro	Tipo	Descrição
fundo	boleano	Constrói o índice em segundo plano para que a construção de um índice não bloqueie outras atividades do banco de dados. Especifique true para construir em segundo plano. o valor padrão éfalse.
único	boleano	Cria um índice exclusivo para que a coleção não aceite a inserção de documentos onde a chave ou chaves do índice correspondem a um valor existente no índice. Especifique true para criar um índice exclusivo. o valor padrão éfalse.
nome	corda	O nome do índice. Se não for especificado, o MongoDB gera um nome de índice concatenando os nomes dos campos indexados e a ordem de classificação.
dropDups	boleano	Cria um índice exclusivo em um campo que pode ter duplicatas. O MongoDB indexa apenas a primeira ocorrência de uma chave e remove todos os documentos da coleção que contêm ocorrências subsequentes dessa chave. Especifique true para criar um índice exclusivo. o valor padrão éfalse.
escasso	boleano	Se verdadeiro, o índice faz referência apenas a documentos com o campo especificado. Esses índices usam menos espaço, mas se comportam de maneira diferente em algumas situações (principalmente classificações). o valor padrão éfalse.
expireAfterSeconds	inteiro	Especifica um valor, em segundos, como um TTL para controlar por quanto tempo o MongoDB retém documentos nesta coleção.
v	versão do índice	O número da versão do índice. A versão do índice padrão depende da versão do MongoDB em execução ao criar o índice.
pesos	documento	O peso é um número que varia de 1 a 99.999 e denota a importância do campo em relação aos outros campos indexados em termos de pontuação.
idioma padrão	corda	Para um índice de texto, o idioma que determina a lista de palavras de parada e as regras para o lematizador e o tokenizer. o valor padrão éenglish.
language_override	corda	Para um índice de texto, especifique o nome do campo no documento que contém, o idioma para substituir o idioma padrão. O valor padrão é idioma.

As operações de agregação processam registros de dados e retornam resultados computados. As operações de agregação agrupam valores de vários documentos e podem executar uma variedade de operações nos dados agrupados para retornar um único resultado. Na contagem SQL (*) e com group by é equivalente à agregação mongodb.

O método aggregate ()

Para a agregação no MongoDB, você deve usar aggregate() método.

Sintaxe

Sintaxe básica de aggregate() método é o seguinte -

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

Exemplo

Na coleção, você tem os seguintes dados -

{
   _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
},

Agora, da coleção acima, se você deseja exibir uma lista informando quantos tutoriais são escritos por cada usuário, você usará o seguinte 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
}
>

A consulta equivalente ao sql para o caso de uso acima será select by_user, count(*) from mycol group by by_user.

No exemplo acima, agrupamos os documentos por campo by_usere em cada ocorrência de by_user o valor anterior de soma é incrementado. A seguir está uma lista de expressões de agregação disponíveis.

Expressão	Descrição	Exemplo
$ soma	Soma o valor definido de todos os documentos da coleção.	db.mycol.aggregate ([{$ group: {_id: "$by_user", num_tutorial : {$soma: "$ likes"}}}])
$ médio	Calcula a média de todos os valores fornecidos de todos os documentos da coleção.	db.mycol.aggregate ([{$group : {_id : "$by_user ", num_tutorial: {$avg : "$gosta de "}}}])
$ min	Obtém o mínimo dos valores correspondentes de todos os documentos da coleção.	db.mycol.aggregate ([{$ group: {_id: "$by_user", num_tutorial : {$min: "$ likes"}}}])
$ max	Obtém o máximo dos valores correspondentes de todos os documentos da coleção.	db.mycol.aggregate ([{$group : {_id : "$by_user ", num_tutorial: {$max : "$gosta de "}}}])
$ push	Insere o valor em uma matriz no documento resultante.	db.mycol.aggregate ([{$ group: {_id: "$by_user", url : {$push: "$ url"}}}])
$ addToSet	Insere o valor em uma matriz no documento resultante, mas não cria duplicatas.	db.mycol.aggregate ([{$group : {_id : "$by_user ", url: {$addToSet : "$url "}}}])
$ primeiro	Obtém o primeiro documento dos documentos de origem de acordo com o agrupamento. Normalmente, isso só faz sentido junto com algum estágio “$ sort” aplicado anteriormente.	db.mycol.aggregate ([{$group : {_id : "$by_user ", first_url: {$first : "$url "}}}])
$ último	Obtém o último documento dos documentos de origem de acordo com o agrupamento. Normalmente, isso só faz sentido junto com algum estágio “$ sort” aplicado anteriormente.	db.mycol.aggregate ([{$group : {_id : "$by_user ", last_url: {$last : "$url "}}}])

Conceito de Pipeline

No comando UNIX, shell pipeline significa a possibilidade de executar uma operação em alguma entrada e usar a saída como entrada para o próximo comando e assim por diante. O MongoDB também suporta o mesmo conceito na estrutura de agregação. Há um conjunto de estágios possíveis e cada um deles é considerado um conjunto de documentos como uma entrada e produz um conjunto de documentos resultante (ou o documento JSON final resultante no final do pipeline). Isso pode então ser usado para o próximo estágio e assim por diante.

A seguir estão os estágios possíveis na estrutura de agregação -

$project - Usado para selecionar alguns campos específicos de uma coleção.
$match - Esta é uma operação de filtragem e, portanto, pode reduzir a quantidade de documentos que são dados como entrada para a próxima etapa.
$group - Isso faz a agregação real conforme discutido acima.
$sort - Classifica os documentos.
$skip - Com isso, é possível avançar na lista de documentos para uma determinada quantidade de documentos.
$limit - Isso limita a quantidade de documentos a serem examinados, pelo número fornecido a partir das posições atuais.
$unwind- Isso é usado para desenrolar documentos que estão usando matrizes. Ao usar uma matriz, os dados são meio que pré-unidos e esta operação será desfeita com isso para ter documentos individuais novamente. Assim, com esta etapa iremos aumentar a quantidade de documentos para a próxima etapa.

A replicação é o processo de sincronização de dados em vários servidores. A replicação fornece redundância e aumenta a disponibilidade de dados com várias cópias de dados em diferentes servidores de banco de dados. A replicação protege um banco de dados da perda de um único servidor. A replicação também permite a recuperação de falhas de hardware e interrupções de serviço. Com cópias adicionais dos dados, você pode dedicar uma para a recuperação de desastres, relatórios ou backup.

Por que replicação?

Para manter seus dados seguros
Alta (24 * 7) disponibilidade de dados
Recuperação de desastre
Sem tempo de inatividade para manutenção (como backups, reconstruções de índice, compactação)
Escala de leitura (cópias extras para leitura)
O conjunto de réplicas é transparente para o aplicativo

Como funciona a replicação no MongoDB

O MongoDB atinge a replicação pelo uso de um conjunto de réplicas. Um conjunto de réplicas é um grupo demongodinstâncias que hospedam o mesmo conjunto de dados. Em uma réplica, um nó é o nó primário que recebe todas as operações de gravação. Todas as outras instâncias, como secundárias, aplicam operações do primário para que tenham o mesmo conjunto de dados. O conjunto de réplicas pode ter apenas um nó primário.

O conjunto de réplicas é um grupo de dois ou mais nós (geralmente, no mínimo 3 nós são necessários).
Em um conjunto de réplicas, um nó é o nó primário e os nós restantes são secundários.
Todos os dados são replicados do nó primário para o secundário.
No momento do failover automático ou manutenção, a eleição estabelece para o primário e um novo nó primário é eleito.
Após a recuperação do nó com falha, ele se junta novamente ao conjunto de réplicas e funciona como um nó secundário.

Um diagrama típico de replicação do MongoDB é mostrado no qual o aplicativo cliente sempre interage com o nó primário e o nó primário, em seguida, replica os dados para os nós secundários.

Recursos do conjunto de réplicas

Um cluster de N nós
Qualquer nó pode ser primário
Todas as operações de gravação vão para o primário
Failover automático
Recuperação automática
Eleição de consenso das primárias

Configurar um conjunto de réplicas

Neste tutorial, converteremos a instância autônoma do MongoDB em um conjunto de réplicas. Para converter para um conjunto de réplicas, a seguir estão as etapas -

Desligue o servidor MongoDB já em execução.
Inicie o servidor MongoDB especificando a opção - replSet. A seguir está a sintaxe básica de --replSet -

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

Exemplo

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

Ele iniciará uma instância mongod com o nome rs0, na porta 27017.
Agora inicie o prompt de comando e conecte-se a esta instância do mongod.
No cliente Mongo, emita o comando rs.initiate() para iniciar um novo conjunto de réplicas.
Para verificar a configuração do conjunto de réplicas, emita o comando rs.conf(). Para verificar o status do conjunto de réplicas, emita o comandors.status().

Adicionar membros ao conjunto de réplicas

Para adicionar membros ao conjunto de réplicas, inicie as instâncias do mongod em várias máquinas. Agora inicie um cliente mongo e emita um comandors.add().

Sintaxe

A sintaxe básica de rs.add() o comando é o seguinte -

>rs.add(HOST_NAME:PORT)

Exemplo

Suponha que o nome da sua instância mongod seja mongod1.net e está funcionando na porta 27017. Para adicionar esta instância ao conjunto de réplicas, emita o comandors.add() no cliente Mongo.

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

Você pode adicionar a instância mongod ao conjunto de réplicas apenas quando estiver conectado ao nó primário. Para verificar se você está conectado ao primário ou não, emita o comandodb.isMaster() no cliente mongo.

Sharding é o processo de armazenar registros de dados em várias máquinas e é a abordagem do MongoDB para atender às demandas de crescimento de dados. Conforme o tamanho dos dados aumenta, uma única máquina pode não ser suficiente para armazenar os dados nem fornecer uma taxa de transferência de leitura e gravação aceitável. A fragmentação resolve o problema com a escala horizontal. Com a fragmentação, você adiciona mais máquinas para dar suporte ao crescimento dos dados e às demandas de operações de leitura e gravação.

Por que fragmentar?

Na replicação, todas as gravações vão para o nó mestre
Consultas sensíveis à latência ainda vão para o mestre
O conjunto de réplicas único tem limitação de 12 nós
A memória não pode ser grande o suficiente quando o conjunto de dados ativo é grande
O disco local não é grande o suficiente
A escala vertical é muito cara

Sharding no MongoDB

O diagrama a seguir mostra a fragmentação no MongoDB usando cluster fragmentado.

No diagrama a seguir, existem três componentes principais -

Shards- Fragmentos são usados para armazenar dados. Eles fornecem alta disponibilidade e consistência de dados. No ambiente de produção, cada shard é um conjunto de réplicas separado.
Config Servers- Os servidores de configuração armazenam os metadados do cluster. Esses dados contêm um mapeamento do conjunto de dados do cluster para os shards. O roteador de consulta usa esses metadados para direcionar operações para fragmentos específicos. No ambiente de produção, os clusters fragmentados têm exatamente 3 servidores de configuração.
Query Routers- Os roteadores de consulta são basicamente instâncias mongo, fazem interface com aplicativos cliente e operações diretas para o fragmento apropriado. O roteador de consulta processa e direciona as operações para shards e, em seguida, retorna os resultados para os clientes. Um cluster fragmentado pode conter mais de um roteador de consulta para dividir a carga de solicitação do cliente. Um cliente envia solicitações a um roteador de consulta. Geralmente, um cluster fragmentado tem muitos roteadores de consulta.

Neste capítulo, veremos como criar um backup no MongoDB.

Despejar dados do MongoDB

Para criar backup de banco de dados no MongoDB, você deve usar mongodumpcomando. Este comando irá despejar todos os dados do seu servidor no diretório de despejo. Existem muitas opções disponíveis pelas quais você pode limitar a quantidade de dados ou criar backup de seu servidor remoto.

Sintaxe

A sintaxe básica de mongodump o comando é o seguinte -

>mongodump

Exemplo

Inicie seu servidor mongod. Supondo que seu servidor mongod esteja em execução no host local e na porta 27017, abra um prompt de comando e vá para o diretório bin de sua instância mongodb e digite o comandomongodump

Considere que a coleção mycol tem os seguintes dados.

>mongodump

O comando se conectará ao servidor em execução em 127.0.0.1 e porto 27017 e voltar todos os dados do servidor para o diretório /bin/dump/. A seguir está a saída do comando -

A seguir está uma lista de opções disponíveis que podem ser usadas com o mongodump comando.

Sintaxe	Descrição	Exemplo
mongodump --host HOST_NAME --port PORT_NUMBER	Este comando fará backup de todos os bancos de dados da instância mongod especificada.	mongodump --host tutorialspoint.com --port 27017
mongodump --dbpath DB_PATH --out BACKUP_DIRECTORY	Este comando fará backup apenas do banco de dados especificado no caminho especificado.	mongodump --dbpath / data / db / --out / data / backup /
mongodump --collection COLLECTION --db DB_NAME	Este comando fará backup apenas da coleção especificada do banco de dados especificado.	mongodump --collection mycol --db test

Restaurar dados

Para restaurar dados de backup do MongoDB mongorestorecomando é usado. Este comando restaura todos os dados do diretório de backup.

Sintaxe

A sintaxe básica de mongorestore comando é -

>mongorestore

A seguir está a saída do comando -

Ao preparar uma implantação do MongoDB, você deve tentar entender como seu aplicativo se manterá na produção. É uma boa ideia desenvolver uma abordagem consistente e repetível para gerenciar seu ambiente de implementação para que você possa minimizar quaisquer surpresas quando estiver em produção.

A melhor abordagem incorpora a criação de protótipos de sua configuração, a realização de testes de carga, o monitoramento das principais métricas e o uso dessas informações para dimensionar sua configuração. A parte principal da abordagem é monitorar proativamente todo o seu sistema - isso o ajudará a entender como seu sistema de produção se manterá antes da implantação e a determinar onde você precisará adicionar capacidade. Ter uma visão dos picos potenciais no uso da memória, por exemplo, pode ajudar a apagar um incêndio de bloqueio de gravação antes de começar.

Para monitorar sua implantação, o MongoDB fornece alguns dos seguintes comandos -

Mongostat

Este comando verifica o status de todas as instâncias mongod em execução e retorna contadores de operações de banco de dados. Esses contadores incluem inserções, consultas, atualizações, exclusões e cursores. O comando também mostra quando você está atingindo falhas de página e mostra sua porcentagem de bloqueio. Isso significa que você está com pouca memória, atingindo a capacidade de gravação ou tem algum problema de desempenho.

Para executar o comando, inicie sua instância mongod. Em outro prompt de comando, vá parabin diretório de sua instalação mongodb e tipo mongostat.

D:\set up\mongodb\bin>mongostat

A seguir está a saída do comando -

Mongotop

Este comando rastreia e relata a atividade de leitura e gravação da instância do MongoDB em uma base de coleta. Por padrão,mongotopretorna informações a cada segundo, que você pode alterar de acordo. Você deve verificar se essa atividade de leitura e gravação corresponde à intenção do seu aplicativo e não está disparando muitas gravações no banco de dados por vez, lendo com muita frequência de um disco ou excedendo o tamanho do conjunto de trabalho.

Para executar o comando, inicie sua instância mongod. Em outro prompt de comando, vá parabin diretório de sua instalação mongodb e tipo mongotop.

D:\set up\mongodb\bin>mongotop

A seguir está a saída do comando -

Mudar mongotop comando para retornar informações com menos freqüência, especifique um número específico após o comando mongotop.

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

O exemplo acima retornará valores a cada 30 segundos.

Além das ferramentas do MongoDB, a 10gen fornece um serviço de monitoramento hospedado gratuito, o MongoDB Management Service (MMS), que fornece um painel e oferece uma visão das métricas de todo o cluster.

Neste capítulo, aprenderemos como configurar o driver JDBC MongoDB.

Instalação

Antes de começar a usar o MongoDB em seus programas Java, você precisa ter certeza de ter o driver JDBC do MongoDB e o Java configurados na máquina. Você pode verificar o tutorial Java para instalação do Java em sua máquina. Agora, vamos verificar como configurar o driver JDBC do MongoDB.

Você precisa baixar o jar do caminho Download mongo.jar . Certifique-se de baixar a versão mais recente dele.
Você precisa incluir o mongo.jar em seu caminho de classe.

Conectar ao banco de dados

Para conectar o banco de dados, você precisa especificar o nome do banco de dados; se o banco de dados não existir, o MongoDB o criará automaticamente.

A seguir está o snippet de código para se conectar ao banco de dados -

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);     
   } 
}

Agora, vamos compilar e executar o programa acima para criar nosso banco de dados myDb conforme mostrado abaixo.

$javac ConnectToDB.java 
$java ConnectToDB

Ao ser executado, o programa acima fornece a seguinte saída.

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

Crie uma coleção

Para criar uma coleção, createCollection() método de com.mongodb.client.MongoDatabase classe é usada.

A seguir está o snippet de código para criar uma coleção -

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"); 
   } 
}