![DOCUMENTO EM
{ MONGODB
"_id" : ObjectID("4c03e856e258c2701930c091"),
"titulo" : "Campus Party Brasil 2011 vêm aí",
"atalho" : "campus-party-brasil-2011-vem-ai",
"texto" : "A Campus Party Brasil 2011 está chegando, e com elas diversas
atrações!",
"publicado" : true,
"criado_em" : "Mon Oct 4 2010 16:00:00 GMT-0300 (BRT)",
"atualizado_em" : "Mon Oct 4 2010 16:00:00 GMT-0300 (BRT)",
"comentarios" : [
{
"autor" : "Julio",
"email" : "julio@monteiro.eti.br",
"conteudo" : "Gostei muito da Campus!",
"criado_em" : "Mon Oct 4 2010 17:00:00 GMT-0300 (BRT)"
}
],
"palavras_chave" : [ "cpbr4", "campus", "party" ]
}](https://image.slidesharecdn.com/2011-01-18mongodb-110118125541-phpapp02/85/2011-01-18-mongo-db-16-320.jpg)
![USANDO OPERADORES
• Maior que ($gt):
terceiraIdade = db.pessoas.find({ "age": { $gt:
75 } })
• Incluindo ($in):
interessante = db.artigos.find({ "tags" : { $in :
["mongodb", "interessante"] } })
• Não incluindo ($nin):
todo = db.tarefas.find({ "status" : { $nin : [ "em
execucao", "terminado" ] } })](https://image.slidesharecdn.com/2011-01-18mongodb-110118125541-phpapp02/85/2011-01-18-mongo-db-26-320.jpg)
![FUNÇÃO DE AGRUPAMENTO
• Retorno do agrupamento:
[
{
"http_action" : "GET /display/DOCS/
Aggregation",
"count" : 1,
"total_time" : 0.05,
"avg_time" : 0.05
}
]](https://image.slidesharecdn.com/2011-01-18mongodb-110118125541-phpapp02/85/2011-01-18-mongo-db-30-320.jpg)
![BANCO DE DADOS
db.items.insert({tags: ['dog', 'cat']})
db.items.insert({tags: ['dog']})
db.items.insert({tags: ['dog', 'mouse']})
db.items.insert({tags: ['dog', 'mouse', 'hippo']})
db.items.insert({tags: ['dog', 'mouse', 'hippo']})
db.items.insert({tags: ['dog', 'hippo']})](https://image.slidesharecdn.com/2011-01-18mongodb-110118125541-phpapp02/85/2011-01-18-mongo-db-36-320.jpg)
![REDUCE
var reduce = function(key, val) {
var count = 0;
for(var i = 0, len = val.length; i < len; i++) {
count += val[i].count
}
return { count: count };
}](https://image.slidesharecdn.com/2011-01-18mongodb-110118125541-phpapp02/85/2011-01-18-mongo-db-38-320.jpg)
![RESULTADO (MESMO!)
db["tmp.mr.mapreduce_1286209644_2"].find()
db[result['result']].find()](https://image.slidesharecdn.com/2011-01-18mongodb-110118125541-phpapp02/85/2011-01-18-mongo-db-41-320.jpg)
![COM ÍNDICE
db.items.find({tags: "dog"}).explain();
{
"cursor" : "BtreeCursor tags_1",
"nscanned" : 6,
"nscannedObjects" : 6,
"n" : 6,
"millis" : 0,
"indexBounds" : {
"tags" : [
[
"dog",
"dog"
]
]
}
}](https://image.slidesharecdn.com/2011-01-18mongodb-110118125541-phpapp02/85/2011-01-18-mongo-db-49-320.jpg)
![LUGARES MAIS PERTO
db.lugares.find({
localizacao: { $near : [
21.123456789, -20.123456789
]}
})](https://image.slidesharecdn.com/2011-01-18mongodb-110118125541-phpapp02/85/2011-01-18-mongo-db-52-320.jpg)
![20 LUGARES MAIS PERTO
db.lugares.find({
localizacao: { $near : [
21.123456789, -20.123456789
]}
}).limit(20)](https://image.slidesharecdn.com/2011-01-18mongodb-110118125541-phpapp02/85/2011-01-18-mongo-db-53-320.jpg)
![EM UMA ÁREA
db.lugares.find({
localizacao: { $within: { $box: {
[
[21.123456789, -20.123456789],
[22.123456789, -21.123456789]
]
}}}
})](https://image.slidesharecdn.com/2011-01-18mongodb-110118125541-phpapp02/85/2011-01-18-mongo-db-55-320.jpg)
2011 01-18 mongo-db
- 2. /ME Rails Developer, JobScore (http://www.jobscore.com)
- 4. AGENDA 1. Objetivo 2. Histórico 3. Características 4. Relacional versus MongoDB 5. Consultas 6. Map/reduce 7. Operações atômicas 8. Índices 9. Geoposicionamento 10.Por onde continuar?
- 5. OBJETIVO MongoDB busca aproveitar vantagens de armazenamentos de chave-valor (que, no geral, são rápidos e escaláveis) e banco de dados relacionais tradicionais (que, no geral, oferecem consultas ricas e várias funcionalidades). (Adaptado do site oficial do MongoDB)
- 6. Quando Chuck Norris fala, todos ficam em silêncio. E morrem.
- 7. HISTÓRICO • Produto da 10gen • Desenvolvimento iniciou em Outubro de 2007 • Primeira versão pública em Fevereiro de 2009 • Atualmente na versão 1.6 • Licenciado sob a GNU AGPL
- 8. CARACTERÍSTICAS (1/2) • Armazenamento orientado a documentos • Índices • Consultas ricas (rich queries) • Atualizações in-place rápidas • Map/Reduce
- 9. CARACTERÍSTICAS (2/2) • Replicação e Alta Disponibilidade • Auto-Sharding • GridFS • Suporte Comercial (da 10gen)
- 10. RELACIONAL VERSUS MONGODB
- 11. TABELA id nome sobrenome idade 1 Ana Silva 20 2 Maria Carvalho 22 3 João Chaves 21 4 Mário Schimitd 30 ... ... ... ...
- 12. DOCUMENTO Id: 1 Id: 2 Nome: Ana Nome: Maria Sobrenome: Silva Sobrenome: Carvalho Idade: 20 Idade: 22 Id: 3 Id: 4 Nome: João Nome: Mário Sobrenome: Chaves Sobrenome: Schimitd Idade: 21 Idade: 30
- 13. TERMINOLOGIA Relacional Tradicional MongoDB (MySQL, PostgreSQL, etc) Database Database (Banco de dados) (Banco de dados) Table Collection (Tabela) (Coleção) Row Document (Linha, registro) (Documento) Column Attribute (Coluna) (Atributo)
- 14. MODELO ENTIDADE- RELACIONAMENTO MYSQL artigos comentarios artigos_palavras_chave palavras_chave
- 15. MODELO ENTIDADE MONGODB comentarios artigos palavras_chave
- 16. DOCUMENTO EM { MONGODB "_id" : ObjectID("4c03e856e258c2701930c091"), "titulo" : "Campus Party Brasil 2011 vêm aí", "atalho" : "campus-party-brasil-2011-vem-ai", "texto" : "A Campus Party Brasil 2011 está chegando, e com elas diversas atrações!", "publicado" : true, "criado_em" : "Mon Oct 4 2010 16:00:00 GMT-0300 (BRT)", "atualizado_em" : "Mon Oct 4 2010 16:00:00 GMT-0300 (BRT)", "comentarios" : [ { "autor" : "Julio", "email" : "[email protected]", "conteudo" : "Gostei muito da Campus!", "criado_em" : "Mon Oct 4 2010 17:00:00 GMT-0300 (BRT)" } ], "palavras_chave" : [ "cpbr4", "campus", "party" ] }
- 18. BJSON Bin ary JavaScript Object Notation
- 21. CONSULTAS
- 22. COMO BUSCO... • ... por uma palavra inteira? db.artigos.find({"titulo" : "campus"}) • ... por parte de uma palavra? db.artigos.find({"titulo" : /campus/i}) • ... por uma palavra dentro de um array? db.artigos.find({"palavras_chave" : "campus"}) • ... por uma palavra dentro de um embutido? db.artigos.find({ "comentarios.email" : "[email protected]" })
- 23. COMO ATUALIZO... ... determinado atributo de um registro? db.artigos.update( { "comentarios.email" : "[email protected]" }, { $set: { "comentarios.$.email" : "[email protected]" } } )
- 24. $SET ?
- 25. OPERADORES $gt $all $gte $size $lt $exists $lte $type $ne $elemMatch $in $not $nin $where $mod
- 26. USANDO OPERADORES • Maior que ($gt): terceiraIdade = db.pessoas.find({ "age": { $gt: 75 } }) • Incluindo ($in): interessante = db.artigos.find({ "tags" : { $in : ["mongodb", "interessante"] } }) • Não incluindo ($nin): todo = db.tarefas.find({ "status" : { $nin : [ "em execucao", "terminado" ] } })
- 27. FUNÇÕES ARBITRÁRIAS • Usando funções arbitrárias (com $where): db.artigos.find({ $where : function() { return this.acessos % 2 == 0 } }) • Usando agrupamento (com $group): db.artigos.group({ "key" : { "hits" : true }, "initial" : { "count": 0 }, "reduce" : function(obj, prev) { prev.count++; } })
- 28. FUNÇÃO DE AGRUPAMENTO • Dado que possui documentos como... { domain: "www.mongodb.org", invoked_at: {d:"2009-11-03", t:"17:14:05"}, response_time: 0.05, http_action: "GET /display/DOCS/Aggregation" }
- 29. FUNÇÃO DE AGRUPAMENTO • Agrupamento: db.test.group( { cond: {"invoked_at.d": {$gte: "2009-11", $lt: "2009-12"}} , key: {http_action: true} , initial: {count: 0, total_time:0} , reduce: function(doc, out){ out.count++; out.total_time+=doc.response_time } , finalize: function(out){ out.avg_time = out.total_time / out.count } } )
- 30. FUNÇÃO DE AGRUPAMENTO • Retorno do agrupamento: [ { "http_action" : "GET /display/DOCS/ Aggregation", "count" : 1, "total_time" : 0.05, "avg_time" : 0.05 } ]
- 31. MAP/REDUCE
- 34. 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1
- 35. 4 3 7 4
- 36. BANCO DE DADOS db.items.insert({tags: ['dog', 'cat']}) db.items.insert({tags: ['dog']}) db.items.insert({tags: ['dog', 'mouse']}) db.items.insert({tags: ['dog', 'mouse', 'hippo']}) db.items.insert({tags: ['dog', 'mouse', 'hippo']}) db.items.insert({tags: ['dog', 'hippo']})
- 37. MAP var map = function() { this.tags.forEach(function(t) { emit(t, {count: 1}) }) }
- 38. REDUCE var reduce = function(key, val) { var count = 0; for(var i = 0, len = val.length; i < len; i++) { count += val[i].count } return { count: count }; }
- 39. EXECUTANDO var result = db.items.mapReduce(map, reduce);
- 40. RESULTADO { "result" : "tmp.mr.mapreduce_1286209644_2", "timeMillis" : 30, "counts" : { "input" : 6, "emit" : 13, "output" : 4 }, "ok" : 1, }
- 42. MAP/REDUCE { "_id" : "cat", "value" : { "count" : 1 } } { "_id" : "dog", "value" : { "count" : 6 } } { "_id" : "hippo", "value" : { "count" : 3 } } { "_id" : "mouse", "value" : { "count" : 3 } }
- 44. OPERAÇÕES ATÔMICAS • Incrementando com $inc db.artigos.update( { _id : new ObjectId("4c041...")}, { $inc: {"hits": 1} } ) • Atualizando: db.posts.update({}, { $set : { "hits" : 0 }})
- 45. ÍNDICES
- 46. ÍNDICES • Desempenho lento para escrita, mas muito mais rápida para leitura • Para melhores resultados, crie índices por onde você busca • MongoDB mantém índices em memória
- 47. SEM ÍNDICE db.items.find({tags: "dog"}).explain(); { "cursor" : "BasicCursor", "nscanned" : 6, "nscannedObjects" : 6, "n" : 6, "millis" : 10, "indexBounds" : { } }
- 49. COM ÍNDICE db.items.find({tags: "dog"}).explain(); { "cursor" : "BtreeCursor tags_1", "nscanned" : 6, "nscannedObjects" : 6, "n" : 6, "millis" : 0, "indexBounds" : { "tags" : [ [ "dog", "dog" ] ] } }
- 51. GEOPOSICIONAMENTO • Geoposicionamento, com MongoDB, é estupidamente simples • Apenas adicione um índice: db.lugares.ensureIndex({ localizacao: "2d" })
- 52. LUGARES MAIS PERTO db.lugares.find({ localizacao: { $near : [ 21.123456789, -20.123456789 ]} })
- 53. 20 LUGARES MAIS PERTO db.lugares.find({ localizacao: { $near : [ 21.123456789, -20.123456789 ]} }).limit(20)
- 54. EM UMA ÁREA
- 55. EM UMA ÁREA db.lugares.find({ localizacao: { $within: { $box: { [ [21.123456789, -20.123456789], [22.123456789, -21.123456789] ] }}} })
- 57. WWW.MONGODB.ORG
- 59. REFERÊNCIAS
- 60. REFERÊNCIAS
- 61. OBRIGADO! Júlio Monteiro [email protected]