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An introduction to MongoDB by Rácz Gábor

发布者 mongoconf   简介 MongoDB北京2014大会
发布于 1440031676910  浏览 3149 关键词 MongoDB, NoSQL, English 
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An introduction to MongoDB
Rácz Gábor
ELTE IK, 2013. febr. 10.

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In Production
http://www.mongodb.org/about/production-deployments/
2009: Initial release
At now: version 2.2.3

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NoSQL

Key-value

Graph database 

Document-oriented 

Column family
Huge quantity of data => Distributed systems => expensive joins =>
New fields, new demands (graphs) =>

Different data strucutres:
Simplier or more specific

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Document store
Javascript

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Document store
> db.user.findOne({age:39})
{
        "_id" : ObjectId("5114e0bd42…"),
        "first" : "John",
        "last" : "Doe",
        "age" : 39, 
       "interests" : [
                "Reading",
                "Mountain Biking ]
       "favorites": { 
               "color": "Blue", 
               "sport": "Soccer"} 
}
Flexible schema
Javascript

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CRUD
Create
db.collection.insert( <document> ) 
db.collection.save( <document> ) 
db.collection.update( <query>, <update>, { upsert: true } ) 
Read
db.collection.find( <query>, <projection> )
db.collection.findOne( <query>, <projection> ) 
Update
db.collection.update( <query>, <update>, <options> ) 
Delete
db.collection.remove( <query>, <justOne> ) 
Create
The field name _id is reserved for use as a primary key; its value must be unique in the collection, is immutable, and may be of any type other than an array. 
The field names cannot start with the $ character. 
The field names cannot contain the . character. 
   Create with save
If the  argument does not contain the _id field or contains an _id field with a value not in the collection, the save() method performs an insert of the document. 
Otherwise, the save() method performs an update. 
sds

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CRUD example
> db.user.insert({
first: "John",
last : "Doe",
age: 39
})
> db.user.find ()

"_id" : ObjectId("51…"),
"first" : "John",
"last" : "Doe",
"age" : 39 
}
> db.user.update(
{"_id" : ObjectId("51…")},
{
$set: {
age: 40,
 salary: 7000}
}
)
> db.user.remove({
"first": /^J/ 
})

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Features
Document-Oriented storege
Full Index Support
Replication & High Availability
Auto-Sharding
Querying
Fast In-Place Updates
Map/Reduce
Agile
Scalable

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Memory Mapped Files
„A memory-mapped file is a segment of virtual memory which has been assigned a direct byte-for-byte correlation with some portion of a file or file-like resource.”1 
mmap()
1: http://en.wikipedia.org/wiki/Memory-mapped_file
http://docs.mongodb.org/manual/faq/storage/

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Replica Sets
Redundancy and Failover
Zero downtime for upgrades and maintaince

Master-slave replication
Strong Consistency
Delayed Consistency

Geospatial features
Host1:10000
Host2:10001
Host3:10002
replica1
Client
DC – Data center

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Sharding
Partition your data
Scale write throughput
Increase capacity

Auto-balancing
Host1:10000
Host2:10010
Host3:20000
shard1
shard2
Host4:30000
configdb
Client
1970 – 2000: Vertical Scalability (scale-up)
Google, ~2000: Horizontal Scalability (scale-out)

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Mixed
Host4:10010
Host5:20000
shard1
shardn
Host6:30000
configdb
Client
Host1:10000
Host2:10001
Host3:10002
replica1
Host7:30000
...

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Map/Reduce
db.collection.mapReduce( 
<mapfunction>, 
<reducefunction>, 

out: <collection>, 
query: <>, 
sort: <>, 
limit: <number>, 
finalize: <function>, 
scope: <>, 
jsMode: <boolean>, 
verbose: <boolean> 
}
 )
var mapFunction1 = function() { emit(this.cust_id, this.price); }; 
var reduceFunction1 = function(keyCustId, valuesPrices) 
{ return sum(valuesPrices); }; 
http://docs.mongodb.org/manual/reference/method/db.collection.mapReduce/#db.collection.mapReduce

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Other features
Easy to install and use
Detailed documentation
Various APIs
JavaScript, Python, Ruby, Perl, Java, Java, Scala, C#, C++, Haskell, Erlang
Community
Open source

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Theory of noSQL: CAP
CAP  Theorem:satisfying all three at the same time is impossible
A
P
Many nodes
Nodes contain replicas of partitions of data

Consistency
all replicas contain the same version of data
Availability
system remains operational on failing nodes
Partition tolarence
multiple entry points
system remains operational on system split
C

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Theory of noSQL: CAP
CAP  Theorem:satisfying  all three at the same time is impossible
A
P
Many nodes
Nodes contain replicas of partitions of data

Consistency
all replicas contain the same version of data
Availability
system remains operational on failing nodes
Partition tolarence
multiple entry points
system remains operational on system split
C
MongoDB
A: What if a primary node is down?

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ACID - BASE
Pritchett, D.: BASE: An Acid Alternative (queue.acm.org/detail.cfm?id=1394128)
Atomicity
Consistency
Isolation
Durability
Basically
Available (CP)
Soft-state
Eventually consistent (AP)
ACID
Atomicity. All of the operations in the transaction will complete, or none will.
Consistency. The database will be in a consistent state when the transaction begins and ends.
Isolation. The transaction will behave as if it is the only operation being performed upon the database.
Durability. Upon completion of the transaction, the operation will not be reversed.

BASE
Basically Available: some parts of system remain availabe on failure
Soft-state: 
(the information will expire unless it is refreshed )
system will change state without user intervention due to eventual consistency 
Eventually consistency:
asynchron propagation
consistancy window

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