- MongoDB deriva da palavra inglesa humongous, traduzida como “gigantesco”.
- é um banco orientado a documentos.
- não possui conceito de tabelas, esquemas, transações, joins e chaves estrangeiras.
- desenvolvido em C++, tem como filosofia facilitar o desenvolvimento de aplicações.
é desprovido de esquema (schema free ou schemaless)eseus dados são armazenados no formato BSON (Binary JSON).- um único servidor MongoDB pode armazenar vários bancos sem perder performance graças a sua arquitetura de escala horizontal.
- é um produto de servidor de banco de dados de software livre.
- usado para armazenamento orientado a documentos.
- melhorou o desempenho, porque torna o armazenamento de dados mais rápido e fácil usando esquemas de bancos de dados dinâmicos semelhantes ao JSON, em vez de sistemas de bancos de dados relacionais tradicionais de tabelas e SQL, sendo categorizado como servidor de banco de dados NoSQL.
- o esquema do banco de dados dinâmico usado no MongoDB é chamado de BSON.
- nesse tipo de banco (
document-basedoudocument-oriented), temos coleções de documentos, nas quais cada documento é autossuficiente, contém todos os dados que possa precisar, em vez do conceito de não repetição + chaves estrangeiras do modelo relacional. - a ideia é que não tenhamos de fazer JOINs, pois prejudicam a performance em suas queries: você modela a sua base de forma que a cada query vai uma vez ao banco e com apenas uma chave primária pega tudo o que precisa.
- o
escalonamento horizontalcomShardingé muito bem implementado no MongoDB:Shardingé utilizado quando temos muitos dados e estamos no limite do disco, e dessa forma, dividimos esses dados entre várias máquinas e temos mais rendimento e maior capacidade de armazenamento em disco.- quanto mais Shards, maior será o armazenamento e o desempenho, e o MongoDB disponibiliza essa opção.
- para mais detalhes sobre Sharding, consultar a documentação oficial na página oficial do MongoDB.
- banco de dados relacionais muito utilizados como o MySQL não suportam esse tipo de solução por padrão, para isso teríamos que manipular os dados em uma camada acima da base de dados, sendo muito mais trabalhoso.
- dados desestruturados são um problema para a maioria dos bancos de dados relacionais, mas não tanto para o MongoDB.
- quando o schema é variável/livre, usar MongoDB vem a calhar.
- os documentos BSON (JSON binário) do Mongo são schemaless e aceitam quase qualquer coisa que você quiser armazenar, sendo um mecanismo de persistência perfeito para uso com tecnologias que trabalham com JSON nativamente, como JavaScript (e, consequentemente, Node.js).
BSON Document:- cenários altamente recomendados e utilizados atualmente são os catálogos de produtos de e-commerces.
- telas de detalhes de produto em ecommerces são extremamente complicadas devido à diversidade de informações, aliadas a milhares de variações de características entre os produtos, que acabam resultando em dezenas de tabelas se aplicado sobre o modelo relacional.
- em MongoDB, essa problemática é tratada de uma maneira mais simples.
- além do formato de documentos utilizado pelo MongoDB ser perfeitamente intercambiável com o JSON serializado do JS, MongoDB opera basicamente de maneira assíncrona em suas operações, assim como o próprio Node.js, permitindo uma persistência veloz, aliado a uma plataforma de programação rápida.
- os bancos de dados orientados a documentos são uma das principais categorias de bancos de dados NoSQL.
- bancos de dados de gráficos são semelhantes, mas adicionam outra camada, o relacionamento, o que lhes permite vincular documentos para uma passagem rápida.
bancos de dados orientados a documentos são inerentes aos bancos de dados chave-valor: a diferença reside na forma como os dados são processados; em um banco de dados chave-valor, os dados são considerados inerentemente para o banco de dados, enquanto um sistema orientado a documentos depende da estrutura interna no documento para extrair metadados que o mecanismo de banco de dados usa para otimização adicional.
bancos de dados de documentos armazenam todas as informações para um determinado objeto em uma única instância, fazendo com que o mapeamento de objetos no banco de dados seja uma tarefa simples, eliminando o mapeamento objeto-relacional, tornando-os atraentes para aplicativos web, que estão sujeitos a mudanças contínuas, sendo a velocidade uma questão importante.
- o MongoDB, sendo um sistema de gerenciamento de banco de dados não sql, é muito mais simples, e as complexidades que vêm com bancos de dados relacionais são removidas no MongoDB.
- como JSON, o armazenamento orientado a documentos simplifica os sistemas de banco de dados.
- permite que os usuários repliquem dados em vários servidores espelhados, o que garante a confiabilidade dos dados.
- no caso de um servidor travar, seu espelho ainda estará disponível e o processamento do banco de dados permanecerá inalterado.
- o MongoDB possui um mecanismo de consulta não sql que resulta em funcionalidades de armazenamento e recuperação de dados extremamente rápidas.
- consultas orientadas a documentos com base em JSON são extremamente rápidas em comparação com as consultas sql tradicionais.
- no MongoDB, o esquema é definido pelo código.
- portanto, no caso de migrações de banco de dados, não ocorre nenhum problema de compatibilidade de esquema.
- como o MongoDB é um banco de dados não relacional, ele é mais adequado para os cenários em que a escalabilidade horizontal é importante.
- o MongoDB é um servidor de banco de dados que é de código aberto e personalizável de acordo com os requisitos da organização.
- o MongoDB é altamente recomendado em cenários em que o processamento rápido e a simplicidade são a chave.
- devido ao seu mecanismo de consulta baseado no NoSQL, ele é robusto, escalável e altamente eficiente.
- uma
desvantagem: quando queremos alterar todos os registros relacionados a uma unidade semântica, nesse caso é preciso tratar um a um. - muitas empresas de grande porte têm utilizado em projetos de complexidade média.
- seu documento pode ter no máximo 16 Mb de tamanho.
- o nível máximo de profundidade de um documento é 100.
- a arquitetura do MongoDB Enterprise Server possui várias camadas e componentes.
Arquitetura MongoDB.
-
as camadas centrais e mais importantes são: Ops Manager, Compass e Connector for BI.
MongoDB Ops Manager: é um módulo para realizar o gerenciamento do banco de dados com funcionalidades como monitoração e alertas, otimização de consultas, automação, configuração e backup e recovery.MongoDB Compass: interface gráfica client para acessar o banco de dados, permitindo a visualização do schema de dados, a exploração dos dados armazenados e consultas ad-hoc.MongoDB Connector for BI: tem diversos dispositivos para conexão com as mais diferentes ferramentas de visualização analíticas do mercado, como Tableau, Microstrateg e Looker.camada do Enterprise Server: tem recursos como engine para gravação em memória, auditoria, autenticação e criptografia.
-
os administradores podem usar o log de auditoria nativo do MongoDB para registrar todas as atividades e alterações realizadas no banco de dados.
-
a autenticação é usada para simplificar o controle de acesso ao banco de dados, incluindo LDAP, Windows Active Directory, Kerberos, certificados x.509 e AWS IAM.
-
a criptografia dos dados está presente no MongoDB enquanto os dados estiverem circulando pela rede, no uso do banco de dados e nos dados armazenados, seja no disco ou em backups.
-
uma camada à esquerda destaca
suporte 24x7composta por plataforma para certificações, patches emergenciais, trocas de experiências entre clientes e treinamentos. -
uma camada à direita para
licenciamento comercialcom aspectos relacionados a indenizações, limitação de responsabilidades e garantias. -
o MongoDB é
altamente escalávelenão possui um ponto único de falha. -
é
composto por um nó árbitro (heartbeat),um nó primário (primary ou master)emuitos nós secudários (secondary ou slaves), ou seja, replicação master-slave.- os nós secundários são cópias do nó primário e usados para leituras ou backups.
-
o MongoDB usa arquivos mapeados de memória para gerenciamento de arquivos, portanto, nesse componente, ele depende muito do lado do sistema operacional - vamos ver isso com base no sistema operacional Linux.
-
o MongoDB mapeia arquivos na memória usando a
chamada padrão mmap da glibc.
- no início, o MongoDB mapeia todos os seus arquivos de armazenamento de dados na memória.
- RAM não é usado de todo, esse processo só reserva o espaço de endereço, o que é refletido como uso de memória virtual pelo processo mongod.
- eles podem ser encontrados no topo (VIRT) ou no monitor MongoDB (Memory Virt).
- basicamente, eles refletem o tamanho dos dados + índices.
- o uso de memória Res / RSS não reflete nada de relevante.
- então, de certo modo, todos os dados e índices estão na memória, divididos por pequenas páginas de memória. O MongoDB possui ponteiros para cada página, mas eles ainda não estão na RAM.
- quando uma consulta real é feita, o MongoDB localiza a página que contém os dados necessários e lê esses dados a partir da memória em geral, e não importa se os dados estão na RAM ou não; como não pode saber disso, apenas envia o pedido para o endereço na memória, e o resto vai até o sistema operacional. Inicializa essas páginas na RAM no primeiro uso.
- essas páginas inicializadas são conhecidas como
páginas de cache, seu tamanho total pode ser visto com ocomando 'free' (coluna 'cache'). - o problema é que o sistema operacional expira depois de algum tempo, o que é inevitável, não importa o quanto de RAM esteja disponível (sistema operacional baseado em recência de uso).
- existe um
processo kswapdque é executado periodicamente e verifica se a página foi acessada desde a execução anterior. Se tiver, não faz nada. Se não, divide a idade por dois. Quando a idade chega a zero, essa página se torna candidata a despejo. - esse mecanismo,
arquivo mmap'ing, é usado para todos os arquivos no sistema. - arquivos de log também são mapeados, portanto, quanto mais logs, mais RAM é usada pelas páginas de cache.
- essas páginas inicializadas são conhecidas como
- há alguma dependência no uso de RAM: quanto maior o uso de RAM "ativa" (consulte
vmstat -s), mais frequentemente o kswapd é executado e mais rápido é o processo de envelhecimento. - o MongoDB informa o tamanho real dos dados na RAM e a idade máxima desses dados; no caso do gerenciamento de memória, mongodb depende muito do lado do sistema operacional e isso poderia causar alguns efeitos negativos, como expiração do cache e eliminação de dados da RAM, apenas porque o sistema operacional acha que os dados já devem ter expirado.
- um conjunto de réplicas no MongoDB é um grupo de processos mongod que mantém o mesmo conjunto de dados.
conjuntos de réplicasfornecem redundância e alta disponibilidade e são a base para todas as implantações de produção.
- a
replicaçãofornece redundância e aumenta a disponibilidade dos dados.- com várias cópias de dados em diferentes servidores de banco de dados, a replicação fornece um nível de tolerância a falhas contra a perda de um único servidor de banco de dados.
- em alguns casos, a replicação pode fornecer maior capacidade de leitura, pois os clientes podem enviar operações de leitura para servidores diferentes.
- manter cópias de dados em diferentes data centers pode aumentar a localização e disponibilidade dos dados para aplicativos distribuídos.
- você também pode manter cópias adicionais para fins dedicados, como recuperação de desastres, relatórios ou backup.
Replica Setsé um grupo de processos do mongod que mantém o mesmo conjunto de dados.- os conjuntos de réplicas fornecem redundância e alta disponibilidade.
- quando o nó primário falha, o árbitro escolherá qual nó secundário será o novo primário. Quando o nó primário anterior retornar, o novo nó primário promove seu recovery.
- Replica set define regras (rules) para escrita e para controlar onde os dados são escritos e lidos; regras podem ser alteradas sem modificar a aplicação.
| Replica Set regra | Descrição |
|---|---|
| primary | Always read from the primary (default) |
| primaryPreferred | Always read from the primary, read from secondary if primary is unavailable |
| secondary | Always read from a secondary |
| secondaryPreferred | Always read from a secondary, read from the primary if no secondary is available |
| nearest | Always read from the node with the lowest network latency |
- um conjunto de réplicas é um grupo de instâncias mongod que mantém o mesmo conjunto de dados.
- um conjunto de réplicas contém vários nós de suporte de dados e, opcionalmente, um nó de árbitro.
- dos nós portadores de dados, um e apenas um membro é consideradoo nó primário, enquanto os outros nós são considerados secundários.
O nó primário recebe todas as operações de gravação. Um conjunto de réplicas pode ter apenas um primário capaz de confirmar gravações com preocupação de gravação {w: "majoritária"}; embora, em algumas circunstâncias, outra instância mongod possa temporariamente acreditar que também é primária. O primário registra todas as alterações em seus conjuntos de dados em seu log de operação, ou seja, oplog.
- o MongoDB tem uma funcionalidade de
autosharding, que aumenta a escrita, permitindo scale-out. - o MongoDB executa automaticamente sharding e quando os nós contêm uma quantidade diferente de dados, redistribui automaticamente os dados, para que a carga seja igualmente distribuída pelos nós.
- o mongod funciona como um roteador de consultas, uma interface entre a aplicação e o sharded cluster.
- o config servers possui parâmetros de configuração para o cluster e os metadados e não é um replica set.
- Replica Sets são para alta disponibilidade e leitura performática, não para escrita performática.
- cada Partição/Sharding tem sua própria réplica.
o MongoDB suporta a indexação de campos da mesma maneira que um banco de dados relacional; no entanto, não há junções entre coleções. Cada coleção pode ter até 64 índices. Ao criar uma coleção, um índice exclusivo é criado automaticamente para _id.
- documentos do MongoDB são armazenados em uma forma binária de JSON chamada
formato BSON, o qual suporta Boolean, float, string, número inteiro, data e tipos binários. - devido à estrutura do documento, o MongoDB é um banco de dados schema less sendo assim fácil adicionar novos campos num documento ou alterar a estrutura existente de um modelo.
- em termos gerais, o MongoDB segue uma mesma estrutura quando se trata de macro-objetos, porém, para que haja performance, outros objetos são referência de sua arquitetura:
| SQL | MONGODB |
|---|---|
| DATABASE | DATABASE |
| TABLE | COLLECTION |
| ROW | DOCUMENT |
| INDEX | INDEX |
| JOIN | EMBEDDED DOCUMENT |
| FOREIGN KEY | REFERENCE |
| COLLUMN | KEY |
-
dentro da modelagem relacional, o ponto-chave são a não redundância e os relacionamentos, já no MongoDB isso seria um empecilho: não há JOINs!
-
O MongoDB não pode substituir bancos de dados relacionais, mas deve ser visto como uma alternativa a ele:
- MongoDB pode ser instalado no Windows, Linux e MAC, portanto, é um banco de dados de plataforma cruzada.
- ele não suporta junções, mas pode representar estruturas de dados hierárquicas avançadas.
- o melhor recurso é o mais fácil: é facilmente escalável e pode proporcionar alto desempenho.
-
o banco de dados MongoDB consiste em um conjunto de bancos de dados no qual cada banco de dados contém várias coleções.
- o MongoDB é sem esquema, o que significa que cada coleção pode conter diferentes tipos de objetos.
- todo objeto também é chamado de documento, que é representado como uma estrutura JSON (JavaScript Object Notation): uma lista de pares de valores-chave.
- o valor pode ser de três tipos: um valor primitivo, uma matriz de documentos ou novamente uma lista de pares de valores-chave.
- para estudarmos o MongoDB, teremos algumas alternativas de como utilizá-lo, sendo a mais comum a instalação local do banco.
- um banco de escala horizontal tende a ser complexo para configurar manualmente, pois existe a necessidade de construir um cluster (conjunto de computadores conectados) com diferentes máquinas (físicas ou virtuais) para que o processamento e armazenamento paralelo de dados possa ser distribuído entre os nós (cada computador de um cluster).
- essa abordagem é muito útil para ambientes escaláveis e produtivos, mas para nosso ambiente de desenvolvimento, não precisaremos desse tipo de configuração, pois podemos instalar a
versão Standalone(nó único) na nossa máquina, possibilitando uma configuração simples e que não limitará os estudos. - a diferença principal será a falta de replicabilidade e a alta disponibilidade, mas como nosso ambiente é local e para fins acadêmicos, isso não será um problema.
- a instalação local requer uma série de etapas que foram documentadas pelo próprio time do MongoDB e disponibilizados em português no site.
- para quem prefere uma instalação utilizando gerenciadores de pacotes, o Windows conta com o Chocolatey.
- para instalar a ferramenta e conhecer mais sobre suas possibilidades, visite o site.
- para instalar o MongoDB através do Chocolatey, abra o PowerShell como administrador e rode o seguinte comando: $ choco install mongodb.
- alguns softwares não precisam estar instalados para que possamos estudá-los.
- o MongoDB é um banco Open Source mantido ativamente pela empresa Atlas, cujo produto é uma versão em nuvem deste poderoso banco de dados.
- o MongoDB Atlas é o serviço autogerenciado que abstrai para os usuários a complexidade de configuração do banco, seja para uma versão Standalone ou em um gigantesco cluster para ambientes produtivos.
- esse serviço é pago, porém a Atlas oferece uma versão gratuita onde podemos utilizar uma instancia de MongoDB diretamente na nuvem, usufruindo da flexibilidade de um serviço online, a simplicidade de não precisar instalar o software localmente, e a robustez de um produto atualizado constantemente pelos maiores contribuidores do projeto.
- criar uma conta gratuita no Atlas.
- acessar o site e se registrar com um endereço de e-mail da FIAP ou pessoal.
- escolha o
tier M0, que é gratuito, em qualquer uma das provedoras de nuvem e aguarde o cluster ser inicializado.- na própria interface do Atlas, poderemos utilizar os recursos já disponíveis, carregar dados, consultar, criar visualizações etc.
- o que nos interessa aqui é viabilizar a conexão deste banco através de outras ferramentas; portanto, criar um novo usuário de banco de dados para o nosso cluster (que será utilizado fora do ambiente Atlas) e abrir os endereços de IP para qualquer lugar, assim não teremos problemas em acessar o serviço de diferentes dispositivos.
- para criar um novo usuário: Database Access > Add new database user. Adicione um usuário e senha e selecione a role desse novo usuário como Atlas Admin. Depois clique no botão Add User para concluir.
- por fim, vá para a aba Network Access e adicione a regra de IP para o endereço 0.0.0.0/0, que significa toda a internet.
- essa não é uma prática segura do ponto de vista profissional, mas para o ambiente de estudos isso facilitará para não ficarmos bloqueados por questões de configuração de rede no futuro.
- pronto, agora podemos começar a acessar nosso banco através da ferramenta de nossa escolha.
- para verificar as possibilidade e strings de conexão: Database > Connect. Aqui o Atlas vai fornecer algumas formas de se conectar ao nosso novo cluster, sendo que o MongoDB Atlas é a mais comum por ser a ferramenta mantida pelo próprio MongoDB.
- é a ferramenta mais utilizada para acessar bancos MongoDB, seja no ambiente Atlas ou não.
- para instalar o compass, acessar o site oficial e baixar o executável para a plataforma que estiver utilizando.
- também temos a opção de instalar através dos gerenciadores de pacote Chocolatey e Home Brew, de preferência para estas instalações sempre que possível pois são mais fáceis de gerenciar versões e desinstalar softwares sem deixar traços na máquina.
- se estiver utilizando o MongoDB instalado localmente, a sua string de conexão será, provavelmente, o local host: mongodb://localhost:27017.
para se conectar em um cluster Atlas: na lista de opções que vimos no tópico anterior, clique em Compass e veja a string de conexão que precisará ser editada com suas credenciais de usuário.- edite a string de conexão adicionando o usuário e senha criados anteriormente, como no exemplo: mongodb+srv://lbrandi:senha123@cluster0.b0ysxkl.mongodb.net/.
- cole a string de conexão no Compass e clique em connect.
- é a CLI do MongoDB.
- é a forma mais básica de acessarmos o banco, e normalmente é como configuramos servidores e desenvolvemos automações para ambientes produtivos, pois não temos nenhuma assistência visual, apenas a linha de comando.
- podemos instalar o Mongosh diretamente no terminal, mas ao instalar o MongoDB compass, o Mongosh vem instalando automaticamente e podemos utilizar os recursos de linha de comando diretamente por lá, o que evitaria uma instalação adicional e traz mais comodidade para os estudos.
- outra alternativa que agrada desenvolvedores que buscam centralizar seu ambiente de trabalho em poucos softwares, é a instalação da extensão do MongoDB no VS Code.
- as strings de conexão são as mesmas utilizadas anteriormente.
- o principal diferencial da extensão é que o mongosh não vem instalado, então para utilizar dos recursos de linha de comando precisamos fazer a instalação manual da ferramenta para uma experiência mais completa.
- agora entramos nas opções de cliente de banco de dados.
- assim como já utilizamos o Oracle SQL Developer para acessar nossos bancos de dados Oracle, podemos acessar o Mongo através de uma interface mais parecida com o que já estamos acostumados, com a vantagem de que algumas dessas ferramentas oferecem suporte a SQL tradicional em algumas consultas.
- o DataGrip é a ferramenta paga mais completa em relação a conexões com bancos de dados, e com um e-mail de estudante é possível utilizar a ferramenta por 1 ano gratuitamente, podendo ser renovada enquanto estiver com um e-mail estudantil ativo.
- para realizar a instalação é possível utilizar os gerenciadores de pacote Chocolatey e Home Brew ou através do site oficial da JetBrains.
- é a alternativa gratuita ao DataGrip, pois oferece um serviço muito interessante especificamente para MongoDB, podendo converter SQL puro em consultas ao MongoDB.
- a limitação dessa ferramenta é que ela não seria utilizada para outros bancos apesar de ter uma maior integração e algumas funcionalidades que não estão presentes nativamente no DataGrip.
- para instalar e testar, podemos utilizar os gerenciadores de pacotes, ou baixar pelo site oficial da ferramenta a versão correta para nossa plataforma.
Coleções.
2. Analise a frase a seguir: "_____________ é utilizado quando temos muitos dados e estamos no limite do disco, e dessa forma, dividimos esses dados entre várias máquinas e temos mais rendimento e maior capacidade de armazenamento em disco". Em seguida, assinale a alternativa que complete a frase:
Sharding.
3. O MongoDB apresenta um bom desempenho pois torna o armazenamento de dados mais rápido e fácil utilizando esquemas de bancos de dados dinâmicos, em vez de sistemas de bancos de dados relacionais tradicionais de tabelas e SQL. O esquema do banco de dados dinâmico utilizado no MongoDB é chamado de:
BSON.