Nicos Garden

MongoDB

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Ist ein Document Store

Vorteile

  • Anwendungen mit sich schnell ändernden Datenanforderungen Projekte
  • die horizontal skaliert werden müssen
  • Echtzeitanalysen und Hochgeschwindigkeitsprotokollierung
  • Content-Management-Systeme und Kataloge
  • Mobile und soziale Infrastruktur

Features

Dokumentenorientierte Speicherung MongoDB speichert Daten in BSON-Dokumenten (Binary JSON), die unterschiedliche Strukturen und Felder haben können. Flexibles Schema Dokumente in derselben Sammlung können unterschiedliche Felder haben, was eine einfache Anpassung an sich ändernde Datenanforderungen ermöglicht. Skalierbarkeit MongoDB unterstützt horizontale Skalierung durch Sharding, wobei Daten auf mehrere Server verteilt werden. Hohe Leistung Mit Unterstützung für Indizierung und Aggregation bietet MongoDB schnelle Abfrageausführung und Datenverarbeitungsfunktionen. Umfangreiche Abfragesprache MongoDB bietet eine leistungsstarke Abfragesprache, die komplexe Abfragen unterstützt, darunter Textsuche und georäumliche Abfragen. Replikation und hohe Verfügbarkeit MongoDB unterstützt Replikatsätze, wodurch Datenredundanz und hohe Verfügbarkeit gewährleistet werden.

Schema Design

Einbetten vs. Referenzieren Entscheiden Sie, ob Sie verwandte Daten in ein Dokument einbetten oder Referenzen zu separaten Sammlungen verwenden möchten. Vermeiden Sie tiefe Verschachtelungen Begrenzen Sie die Tiefe verschachtelter Dokumente, um Leistungsprobleme zu vermeiden. Denormalisierung Duplizieren Sie Daten bei Bedarf, um die Leseleistung zu verbessern, aber beachten Sie dabei die Komplexität der Aktualisierung. Modellieren Sie Eins-zu-Viele-Beziehungen Verwenden Sie Arrays für kleine Gruppen verwandter Elemente oder separate Sammlungen für große Gruppen. Berücksichtigen Sie das Wachstum von Dokumenten Lassen Sie Platz für das Wachstum von Dokumenten, um häufige Umzüge zu vermeiden.

Beispiele

1:N wenige (Eingebettete Dokumente)

{ 
	"_id": ObjectId("..."), 
	"name": "Max Mustermann", 
	"email": "max@ts.de", 
	"adressen": [ 
		{ 
			"type": "privat", 
			"strasse": "Leopoldstr. 101 a", 
			"stadt": "München", 
			"bundesland": 
			"Bayern", 
			"plz": "81401"
		}, 
		{ 
			"type": "arbeit", 
			"strasse": "Leopoldstr. 101 b", 
			"stadt": "München", 
			"bundesland": "Bayern", 
			"plz": "81401" 
		} 
	] 
}

1:N viele (Beziehungen zu andern Dokumenten)

{ 
	"_id": ObjectId("a"), 
	"name": "Paula Schmidt", 
	"email": "paula@schmidt.de" 
}
{ 
	"_id": ObjectId("b"), 
	"kunde_id": ObjectId("a"), // Beziehung zu Kunde 
	"bestelldatum": ISODate("2023-04-15"), 
	"gesamt": 99.99 
}

Indizierung

Typen von Indizes

  • Index über ein Feld: Verbessert Abfragen in einem einzelnen Feld.
  • Zusammengesetzter Index: Verbessert Abfragen in mehreren Feldern.
  • Multikey-Index: Indiziert Arrays und erstellt einen Indexeintrag für jedes Array-Element.
  • Textindex: Unterstützt Textsuchabfragen für Zeichenfolgeninhalte.
  • Geodatenindex: Optimiert Abfragen für Geodatenkoordinaten.
  • Hash-Index: Indiziert den Hashwert eines Feldes.

Beispiele

collection.create_index("feldname")
collection.create_index([("field1", 1), ("field2", -1)])

Optionen für Indizes

  • unique: Stellt sicher, dass die indizierten Felder eindeutige Werte haben.
  • sparse: Indiziert nur Dokumente, die das indizierte Feld enthalten.
  • expireAfterSeconds: Entfernt Dokumente nach einer bestimmten Anzahl von Sekunden automatisch (TTL-Index).

Beispiele

collection.create_index("email", unique=True) 
collection.create_index("last_login", expireAfterSeconds=2592000) # 30 days

Regeln für Indizes

  • Erstellen Sie Indizes, um Ihre Abfragen zu unterstützen.
  • Verwenden Sie zusammengesetzte Indizes für Abfragen mit mehreren Bedingungen.
  • Vermeiden Sie die Erstellung unnötiger Indizes, da diese Schreibvorgänge verlangsamen.
  • Überwachen Sie die Indexnutzung und entfernen Sie nicht verwendete Indizes.
  • Berücksichtigen Sie die Auswirkungen von Indizes auf die Schreibleistung.

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