Mongodb tổ chức dữ liệu như thế nào?
|
Dữ liệu khổng lồ về Khối lượng (kích thước), Đa dạng và Tốc độ (tốc độ) được gọi là dữ liệu lớn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá dữ liệu lớn là gì và nó đang chuyển đổi các doanh nghiệp như thế nào để giúp họ tăng doanh thu cũng như cải thiện các chiến lược và quy trình kinh doanh của họ Show
Hình dung điều này. Bạn xem một video trên YouTube, thích nó và chia sẻ nó với một vài người bạn. Sau đó, bạn mua hàng tạp hóa và thuốc trực tuyến, đồng thời tìm kiếm những địa điểm thú vị để đi nghỉ. Bạn mở Netflix và xem loạt web yêu thích của mình. Bạn thanh toán hóa đơn tiền điện và điện thoại cho bố mẹ, đồng thời cập nhật thông tin chi tiết của họ trên cổng thông tin y tế để đăng ký bảo hiểm. Một người bạn gọi cho bạn để thích nội dung của họ trên Instagram, vì vậy bạn đăng nhập vào tài khoản của mình và đăng nhận xét về một số ảnh của họ Sau đó, bạn đặt chuyến bay đến nhà bố mẹ vào cuối tuần tới Với tất cả các giao dịch này, bạn tiếp tục tạo dữ liệu và chia sẻ thông tin cá nhân về bản thân và những người mà bạn có liên quan—cha mẹ, bạn bè, bộ phim yêu thích, điểm đến du lịch yêu thích của bạn, v.v.  Khi bạn tiếp tục giao dịch theo nhiều cách khác nhau, cường độ và sự đa dạng của dữ liệu sẽ tăng lên với tốc độ rất nhanh. Và đó chỉ là dữ liệu của bạn. Hãy tưởng tượng lượng dữ liệu mỗi trong số 4. 66 tỷ người dùng internet đang hoạt động trên toàn thế giới sản xuất hàng ngày. Bạn có thể tạo dữ liệu theo nhiều cách khác nhau—từ ứng dụng thể dục mà bạn sử dụng, lịch khám bác sĩ hoặc video bạn xem, đến các bài đăng trên Instagram mà bạn thích, hàng tạp hóa bạn mua trực tuyến, trò chơi bạn chơi, kỳ nghỉ bạn đặt trước—và mọi giao dịch . Thông thường, dữ liệu đó được các doanh nghiệp phân tích để hiểu rõ hơn về người dùng của họ và trình bày cho họ nội dung tùy chỉnh Dữ liệu lớn được sử dụng trong hầu hết các ngành công nghiệp chính để hợp lý hóa hoạt động và giảm chi phí tổng thể Ví dụ, dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe ngày càng trở nên quan trọng—phát hiện sớm bệnh tật, khám phá các loại thuốc mới và kế hoạch điều trị tùy chỉnh cho bệnh nhân là tất cả các ví dụ về ứng dụng dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe Đó là một công việc phức tạp và to lớn để thu thập và phân tích rất nhiều dữ liệu (ví dụ: dữ liệu về hàng nghìn bệnh nhân). Để thực hiện phân tích dữ liệu lớn, các nhà khoa học dữ liệu yêu cầu các công cụ dữ liệu lớn, vì các công cụ và cơ sở dữ liệu truyền thống là không đủ Chào mừng bạn đến với bài đầu tiên trong loạt bài đăng trên blog về các phương pháp hay nhất về hiệu suất cho MongoDB. Trong loạt bài này, chúng tôi sẽ đề cập đến những cân nhắc chính để đạt được hiệu suất ở quy mô lớn trên một số khía cạnh quan trọng, bao gồm
Dòng này dành cho ai?Mặc dù các phương pháp hay nhất mà chúng tôi sắp trình bày chưa đầy đủ, nhưng sẽ có những đề xuất trong loạt bài này sẽ hữu ích cho bạn cho dù bạn là ai.
Chúng ta đang đề cập đến điều gì trong bài đăng này?Chúng ta sẽ bắt đầu với hai cân nhắc chính sẽ thiết lập tất cả các phương pháp hay nhất về hiệu suất mà chúng ta thảo luận trong phần còn lại của loạt blog này. Đầu tiên, chúng ta sẽ thảo luận về thiết kế lược đồ và các tài nguyên chính để giúp bạn bắt đầu, trước khi chuyển sang định cỡ RAM cho dữ liệu và chỉ mục được truy cập thường xuyên nhất của ứng dụng của bạn. Đây là thứ mà chúng tôi gọi là “bộ làm việc” Các vấn đề về mô hình hóa dữ liệuBước đầu tiên trong quá trình tối ưu hóa hiệu suất là hiểu các mẫu truy vấn của ứng dụng để bạn thiết kế mô hình dữ liệu của mình và chọn các chỉ mục phù hợp tương ứng. Việc điều chỉnh mô hình dữ liệu của bạn cho phù hợp với các mẫu truy vấn của ứng dụng sẽ tạo ra các truy vấn hiệu quả hơn, tăng thông lượng của các thao tác chèn và cập nhật, đồng thời phân phối hiệu quả hơn khối lượng công việc của bạn trên một cụm phân đoạn Chỉ vì MongoDB có lược đồ linh hoạt không có nghĩa là bạn có thể bỏ qua thiết kế lược đồ. Mặc dù bạn có thể sửa đổi lược đồ của mình bất cứ lúc nào, nhưng việc áp dụng các phương pháp hay nhất về thiết kế lược đồ ngay từ đầu dự án của bạn sẽ tiết kiệm khả năng tái cấu trúc sau này Một lợi thế chính của các tài liệu JSON là bạn có thể linh hoạt lập mô hình dữ liệu của mình theo bất kỳ cách nào mà ứng dụng của bạn cần. Việc lồng các mảng và tài liệu con làm cho tài liệu trở nên rất mạnh mẽ trong việc mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa dữ liệu. Nhưng bạn cũng có thể lập mô hình cấu trúc dạng phẳng, dạng bảng và dạng cột, các cặp khóa-giá trị đơn giản, dữ liệu văn bản, không gian địa lý và chuỗi thời gian hoặc các nút và cạnh của cấu trúc dữ liệu biểu đồ được kết nối. Thiết kế lược đồ tối ưu sẽ được xác định bởi các mẫu truy vấn của ứng dụng của bạn Cân nhắc chính và tài nguyên cho mô hình hóa dữ liệuKhi bạn thiết kế mô hình dữ liệu của mình, một trong những quyết định đầu tiên bạn cần đưa ra là cách lập mô hình mối quan hệ giữa dữ liệu. Quyết định thời điểm nhúng tài liệu hoặc thay vào đó tạo tham chiếu giữa các tài liệu riêng biệt trong các bộ sưu tập khác nhau là một cân nhắc cụ thể cho ứng dụng. Tuy nhiên, có một số cân nhắc chung để hướng dẫn quyết định trong quá trình thiết kế lược đồ. nhúngDữ liệu với 1. 1 mối quan hệ là một ứng cử viên rõ ràng và tự nhiên để nhúng trong một tài liệu. Dữ liệu với 1. nhiều mối quan hệ trong đó các đối tượng "nhiều" luôn xuất hiện cùng hoặc được xem trong ngữ cảnh của tài liệu gốc của chúng cũng được phục vụ tốt nhất bằng cách nhúng. Vì dữ liệu này luôn được truy cập cùng nhau nên việc lưu trữ chúng cùng nhau trong cùng một tài liệu là tối ưu Do vị trí dữ liệu này, việc nhúng thường mang lại hiệu suất tốt hơn cho các thao tác đọc do khả năng yêu cầu và truy xuất dữ liệu liên quan trong một thao tác cơ sở dữ liệu nội bộ, thay vì tra cứu tài liệu được lưu trữ trong các bộ sưu tập khác nhau. Các mô hình dữ liệu được nhúng cũng cho phép cập nhật dữ liệu liên quan trong một thao tác ghi nguyên tử duy nhất vì ghi một tài liệu là giao dịch Tuy nhiên, không phải tất cả 1. 1 và 1. nhiều mối quan hệ phù hợp để nhúng vào một tài liệu. Tham chiếu giữa các tài liệu trong các bộ sưu tập khác nhau nên được sử dụng khi
tham khảoTham chiếu có thể giúp giải quyết các thách thức nêu trên và cũng thường được sử dụng khi mô hình hóa nhiều. nhiều mối quan hệ. Tuy nhiên, ứng dụng sẽ cần đưa ra các truy vấn tiếp theo để giải quyết tham chiếu, yêu cầu các chuyến đi khứ hồi bổ sung đến máy chủ hoặc yêu cầu thao tác "tham gia" bằng cách sử dụng giai đoạn đường ống tổng hợp tra cứu $ của MongoDB Đào sâu hơnMô hình hóa dữ liệu là một chủ đề mở rộng và đã tự lấp đầy loạt blog trước đó. Để giúp bạn đưa ra quyết định đúng đắn, đây là bản tóm tắt các tài nguyên chính mà bạn nên xem lại
Xem lại Mô hình dữ liệu của bạnKhi bạn đã phát triển một mô hình dữ liệu ban đầu và bắt đầu điền vào đó dữ liệu ứng dụng mẫu, sẽ rất hữu ích nếu bạn có thể xem lại mô hình đó MongoDB Compass là GUI miễn phí cho MongoDB. Bạn có thể làm được rất nhiều việc với Compass, vì vậy đây là công cụ mà chúng tôi sẽ quay lại thường xuyên trong loạt blog này. Một trong những tính năng hữu ích nhất của nó là trực quan hóa lược đồ, cho phép bạn khám phá lược đồ của mình bằng các biểu đồ hiển thị các trường, loại dữ liệu và giá trị của tài liệu của bạn. Như bạn sẽ thấy ở phần sau của loạt bài này, bạn cũng có thể trực quan hóa các kế hoạch giải thích truy vấn và phạm vi lập chỉ mục ngay từ giao diện người dùng Compass Trong Hình 1, chúng tôi đang xem xét lược đồ cho các tài liệu được lưu trữ trong bộ sưu tập Compass có thể kết nối với các phiên bản MongoDB mà bạn đang tự quản lý hoặc cơ sở dữ liệu đám mây của mình trên MongoDB Atlas. Bạn cũng có thể xem cấu trúc tài liệu trực tiếp từ Giao diện người dùng Atlas bằng cách sử dụng Data Explorer hoặc chế độ xem “Bộ sưu tập” Bắt đầu với Tài liệuCách tốt nhất để khám phá và thử nghiệm mô hình hóa dữ liệu là sử dụng MongoDB trên dịch vụ đám mây Atlas được quản lý hoàn toàn Tài liệu của chúng tôi hướng dẫn bạn cách tạo cụm cơ sở dữ liệu MongoDB miễn phí trong khu vực và trên nhà cung cấp đám mây mà bạn chọn. Bạn cũng có thể tải bộ dữ liệu mẫu của chúng tôi, cung cấp cho bạn một cách đơn giản để bắt đầu với các tài liệu Định cỡ bộ nhớ. Đảm bảo bộ làm việc của bạn vừa với RAMNgoài mô hình hóa dữ liệu, yếu tố quan trọng thứ hai cần cân nhắc trong tối ưu hóa hiệu suất là xác định kích thước nhóm làm việc của bạn Như với hầu hết các cơ sở dữ liệu, MongoDB hoạt động tốt nhất khi bộ làm việc của ứng dụng (chỉ mục và dữ liệu được truy cập thường xuyên nhất) phù hợp với bộ nhớ. Kích thước RAM là yếu tố quan trọng nhất để định cỡ phiên bản; . Nếu giá cả/hiệu suất được ưu tiên hơn so với hiệu suất đơn thuần, thì việc sử dụng SSD tốc độ cao để bổ sung cho dung lượng RAM nhỏ hơn là một lựa chọn thiết kế khả thi. Bạn nên kiểm tra sự cân bằng tối ưu cho khối lượng công việc và SLA của mình Khi bộ làm việc của ứng dụng phù hợp với RAM, hoạt động đọc từ đĩa sẽ thấp. Bạn có thể phân tích điều này bằng các công cụ mà chúng tôi sẽ trình bày trong bài đăng trên blog Lập hồ sơ cấu hình truy vấn, phần tiếp theo trong loạt bài này Nếu bộ làm việc của bạn vượt quá RAM của kích thước phiên bản hoặc máy chủ bạn đã chọn, hãy cân nhắc chuyển sang phiên bản lớn hơn với nhiều bộ nhớ hơn hoặc phân vùng (phân đoạn) cơ sở dữ liệu của bạn trên nhiều máy chủ Kích thước phù hợp của bộ làm việc luôn đúng cho dù bạn chạy MongoDB trên Atlas hay tự mình quản lý MongoDB
Trong tính toán và lưu trữ mở rộng MongoDB Atlas rất đơn giản. Bạn có thể chọn tham gia tự động thay đổi quy mô cấp cụm, giúp điều chỉnh công suất điện toán cho bạn để đáp ứng những thay đổi về nhu cầu của ứng dụng Tính năng tự động thay đổi quy mô tầng cụm trong Atlas giám sát cả mức sử dụng CPU và bộ nhớ trong các khoảng thời gian đã xác định và tăng hoặc giảm quy mô kích thước phiên bản của bạn trong giới hạn mà bạn định cấu hình. Tất cả các sự kiện thay đổi quy mô được thực hiện theo kiểu cuốn chiếu, vì vậy không có tác động nào đến các ứng dụng của bạn. Tại thời điểm viết bài, tự động mở rộng quy mô là một tính năng beta. Nếu bạn muốn tự mình kiểm soát các sự kiện thay đổi quy mô, thì bạn có thể thực hiện điều đó chỉ bằng vài cú nhấp chuột trong giao diện người dùng Atlas hoặc thông qua lệnh gọi API Cái gì tiếp theoĐiều đó kết thúc bài đăng đầu tiên của chúng tôi trong loạt bài thực hành tốt nhất về hiệu suất này. Tiếp theo. mẫu truy vấn và hồ sơ ← Trước Bắt đầu nhanh. Java và MongoDB - Lập bản đồ POJOTìm hiểu cách sử dụng ánh xạ gốc của POJO bằng Trình điều khiển Java MongoDB 23 Tháng Giêng, 2020 Tiếp theo → Các điểm nổi bật của MongoDB từ AWS re. phát minh 2022Kể từ khi thành lập cách đây một thập kỷ, AWS đã. Invent đã trở thành một trong những hội nghị ưu việt cho cộng đồng đám mây toàn cầu — và là nơi truyền cảm hứng, khám phá và đổi mới. Năm nay, MongoDB đã tham dự và tổ chức các buổi nói chuyện, hội thảo và phiên họp; . MongoDB là Đối tác AWS Marketplace của năm - EMEA MongoDB đã được trao giải Đối tác AWS Marketplace của năm cho khu vực Châu Âu, Trung Đông và Châu Phi (EMEA). Kể từ năm 2021, MongoDB Atlas trên AWS đã tăng 173% trong số những người dùng EMEA, là kết quả của việc cộng tác sâu hơn với AWS và sự quan tâm ngày càng tăng đến trải nghiệm của khách hàng. Chẳng hạn, chúng tôi đã đơn giản hóa việc mua và định giá MongoDB trên AWS; . Để biết thêm chi tiết, hãy đọc “ MongoDB và AWS. Làm thế nào một sự hợp tác kéo dài hàng thập kỷ trở nên tốt hơn vào năm 2022. ” Khách hàng của MongoDB ở khắp mọi nơi tại AWS re. Phát minh Nhiều khách hàng MongoDB tin tưởng AWS cho các nhu cầu điện toán đám mây của họ, khiến AWS trở lại. Tạo cơ hội lý tưởng để hiểu rõ hơn về nhu cầu và trường hợp sử dụng của khách hàng, củng cố mối quan hệ và lập kế hoạch cho năm mới. Chúng tôi rất vui khi thấy có bao nhiêu khách hàng MongoDB được đề cập trong bài phát biểu quan trọng của Giám đốc điều hành AWS Adam Selipsky. Giữa lúc ra mắt các tính năng và khả năng mới của AWS, Selipsky cũng đề cập đến nhiều khách hàng của AWS và MongoDB, bao gồm Intuit , Okta , Palo Alto Networks , Expedia và Epic Games. Trên thực tế, 2/3 thương hiệu được đề cập trong cả 4 bài phát biểu quan trọng đều sử dụng và tin tưởng MongoDB. Ngoài ra, các đối tác chung của MongoDB và AWS là Vercel và BigID , cũng như các khách hàng TEG/Ticketek và Midland Credit Management , đã được giới thiệu trên loạt Phản hồi của khách hàng. Các video sẽ sớm được đăng trên kênh Amazon Partner Network. Các luồng trực tiếp của khách hàng và đối tác MongoDB từ lại. Phát minh Từ các công ty khởi nghiệp thời trang đến các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông, khách hàng của MongoDB trải rộng trên nhiều ngành, quy mô và mô hình kinh doanh khác nhau. Để giúp họ chia sẻ trải nghiệm đa dạng của mình, chúng tôi cũng phát trực tiếp các cuộc trò chuyện với các nhà lãnh đạo từ bốn khách hàng và đối tác sáng tạo của MongoDB. Okta/Auth0 , VEERUM , Tự động hóa hợp kim và Vercel. Đối với buổi phát trực tiếp đầu tiên của chúng tôi, trưởng nhóm quan hệ nhà phát triển MongoDB, Shane McAllister, đã ngồi lại với Phó chủ tịch kỹ thuật của Okta Andrew Yu để trò chuyện về cách Okta trở thành nhà cung cấp danh tính ưa thích của các nhóm công nghệ trong nhiều ngành và lĩnh vực. Trưởng nhóm quan hệ nhà phát triển MongoDB Shane McAllister thảo luận về sự phát triển nhanh chóng của Okta với phó chủ tịch kỹ thuật Okta Andrew Yu. Tiếp theo, Jesse Hall, người ủng hộ nhà phát triển cấp cao của MongoDB, đã nói chuyện với VEERUM CTO Rob Southon về công nghệ “song sinh kỹ thuật số” độc đáo của họ cho phép truy cập trang web từ xa, giúp khách hàng của VEERUM giảm thời gian, tiền bạc và tác động đến môi trường. Nhà phát triển cấp cao của MongoDB ủng hộ Jesse Hall và VEERUM CTO Rob Southon thảo luận về mô hình quản lý tài sản sáng tạo của VEERUM và cách nó giảm chi phí và lượng khí thải carbon. Sau đó, Gregg Mojica, đồng sáng lập của Alloy Automation, đã nói chuyện với nhà phát triển chính của MongoDB, Mike Lynn, người ủng hộ về hành trình công nghệ của anh ấy, bao gồm cả việc Alloy tham gia vào chương trình MongoDB dành cho Khởi nghiệp, vượt qua những thách thức của đại dịch COVID-19 và hoàn thành thành công dự án . Michael Lynn, người ủng hộ nhà phát triển chính của MongoDB, nói chuyện với người đồng sáng lập Alloy Automation, Gregg Mojica, về hành trình của Alloy. Shane McAllister cũng đã ngồi lại với Giám đốc điều hành Vercel, Guillermo Rauch để thảo luận về việc tích hợp MongoDB trong Thị trường Vercel, thông báo mới cho Tiếp theo. js 13 và chiến thắng World Cup mới nhất cho Argentina ⚽️. Trưởng nhóm quan hệ nhà phát triển MongoDB Shane McAllister nói chuyện với Giám đốc điều hành Vercel Guillermo Rauch về tất cả các thông báo mới của Vercel tại AWS re. phát minh 2022. Các giám đốc điều hành của MongoDB vào khung giờ vàng Giám đốc điều hành MongoDB Dev Ittycheria và CISO Lena Smart đã được giới thiệu trên theCube bởi SiliconANGLE , một trang tin tức công nghệ hàng đầu. Ittycheria đã thảo luận về một số xu hướng dữ liệu hiện tại, bao gồm mối liên hệ giữa năng suất và đổi mới, cách hợp nhất các ngăn xếp công nghệ đẩy nhanh chu kỳ phát hành và cách nền tảng dữ liệu dành cho nhà phát triển MongoDB trao quyền cho các nhóm đưa ra quyết định nhanh hơn và rút ngắn thời gian đưa ra thị trường. Giám đốc điều hành MongoDB Dev Ittycheria ngồi xuống với những người phỏng vấn từ chương trình trò chuyện theCube của SiliconANGLE để nói về bối cảnh dữ liệu đang phát triển nhanh chóng ngày nay. Trong cuộc phỏng vấn của cô ấy trên theCube , Smart đã đề cập đến nhiều chủ đề khác nhau, bao gồm các tính năng bảo mật mới như Mã hóa có thể truy vấn , cách biến bảo mật từ trở ngại thành cơ hội và sự phát triển của MongoDB. Cô ấy cũng so sánh và đối chiếu các thách thức bảo mật mới nổi (từ AI đến điện toán lượng tử) với các cuộc khủng hoảng trong quá khứ như Y2K. Trong tập này của SiliconANGLE's theCube, MongoDB CISO Lena Smart phản ánh về các cuộc khủng hoảng trong quá khứ, sự phát triển của MongoDB và cách biến bảo mật từ trở ngại thành cơ hội. Cuối cùng, SVP quản lý sản phẩm Andrew Davidson đã nói chuyện với Patrick Moorhead và David Newman từ Futurum Research về The Six Five on the Road tại AWS re. chương trình phát minh 2022. Davidson bắt đầu với phần giải thích về bối cảnh dữ liệu, xác định và thảo luận về dữ liệu giao dịch trước khi giải thích cách mô hình dữ liệu tài liệu sáng tạo của MongoDB trao quyền cho các nhà phát triển bằng tính linh hoạt và dễ sử dụng của nó. MongoDB được mệnh danh là người dẫn đầu trong The Forrester Wave™. Báo cáo Nền tảng dữ liệu xuyên dịch vụ năm 2022. Bằng cách thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu giao dịch và dữ liệu phân tích, dữ liệu chuyển đổi cho phép các nhóm xây dựng ứng dụng thông minh hơn, hiểu rõ hơn về doanh nghiệp, tăng cường đổi mới và vượt xa đối thủ cạnh tranh. Bảo mật và "Sự trỗi dậy của Nền tảng dữ liệu dành cho nhà phát triển" Trong CISO Lena Smart's re. Trò chuyện bên lề về phát minh với Karen Huaulme của MongoDB, Người ủng hộ chính cho nhà phát triển; . MongoDB CISO Lena Smart trình bày “Sự trỗi dậy của nền tảng dữ liệu dành cho nhà phát triển” trước khi tham gia cùng các nhân viên của MongoDB là Andrew Davidson, Krista Braun và Karen Huaulme để thảo luận nhóm về sự phát triển của MongoDB. Tận dụng tối đa dữ liệu của bạn Vào mỗi ngày của AWS re. Invent, MongoDB đã tổ chức các cuộc nói chuyện chớp nhoáng tại nhà hát trong gian hàng của chúng tôi, bao gồm nhiều chủ đề thực tế như phát triển giao diện người dùng, phân tích thời gian thực, v.v. Trong hai phiên họp hàng ngày của mình, kiến trúc sư giải pháp điều hành Sigfrido “Sig” Narváez đã thảo luận về các cách khác nhau để tối đa hóa giá trị dữ liệu của bạn. Trong hội thảo đầu tiên, Narváez và Ralph Capasso, giám đốc kỹ thuật của MongoDB Data Lake , đã sử dụng dữ liệu nguồn mở thực (và hư cấu) từ một vụ phóng tên lửa Blue Origin để chứng minh cách nền tảng dữ liệu dành cho nhà phát triển Atlas có thể hợp lý hóa các ngăn xếp công nghệ và cung cấp thời gian thực. . Kiểm tra repo GitHub phân tích tên lửa để biết thêm thông tin. Trong hội thảo tiếp theo của mình, Narváez đã thảo luận về cách khai thác dữ liệu bị khóa trong cơ sở dữ liệu quan hệ bằng cách di chuyển sang nền tảng dữ liệu dành cho nhà phát triển Atlas. Trong bản trình diễn của mình, Narváez đã đề cập đến một số năng lực chính, bao gồm chuyển đổi dữ liệu bằng MongoDB Relational Migrator , gọi điểm cuối GraphQL bằng Postman và sử dụng Realm SDK để tạo ứng dụng dành cho thiết bị di động được hỗ trợ đồng bộ hóa trên đám mây. Truy cập repo GitHub giải phóng dữ liệu để biết thêm thông tin, bao gồm bộ sưu tập Postman hoàn chỉnh để nhập vào môi trường của bạn. Kiến trúc sư giải pháp điều hành MongoDB Sigfrido “Sig” Narváez trình bày một hội thảo tại nhà hát trong gian hàng tại AWS re. phát minh 2022. Làm sáng tỏ ranh giới Theo dõi bài thuyết trình về MongoDB World, “ Xây dựng ứng dụng điện toán biên đầu tiên của bạn với MongoDB Atlas Device Sync, Realm, & Verizon 5G Edge ,” Kiến trúc sư giải pháp MongoDB và chuyên gia Realm Mark Brown đã tổng hợp một hướng dẫn thực tế, từng bước . Mặc dù Brown's lại. Phiên phát minh không được ghi lại, bạn có thể truy cập các mô-đun hội thảo để tự hướng dẫn. Đọc Mobile Edge Computing. Nhận ra lợi ích của 5G với loạt blog và sách trắng MongoDB và Verizon 5G Edge để biết thêm thông tin. Kiến trúc sư giải pháp MongoDB (và chuyên gia Realm) Mark Brown tổ chức hội thảo của mình về bỏ qua cơ sở hạ tầng internet vật lý bằng cách sử dụng mạng LTE và 5G và các ứng dụng biên. Sự phát triển của ứng dụng dựa trên dữ liệu Trong hội thảo của cô ấy “ 10 điều bạn không biết dữ liệu của mình có thể giúp ích cho bạn ”, người ủng hộ chính nhà phát triển MongoDB Karen Huaulme đã chia sẻ kinh nghiệm của cô ấy trong việc tạo ứng dụng dựa trên dữ liệu. Đọc “Sắp xếp hợp lý, Đơn giản hóa, Tăng tốc. Các tính năng mới của MongoDB Giảm độ phức tạp ” để tìm hiểu thêm. Karen Huaulme, người ủng hộ nhà phát triển chính của MongoDB, chia sẻ những khó khăn, phần thưởng và bài học rút ra từ việc xây dựng một ứng dụng dựa trên dữ liệu. Chuyển đổi từ quan hệ sang NoSQL Giám đốc quan hệ nhà phát triển MongoDB Rick Houlihan đã chia sẻ các khía cạnh văn hóa và hoạt động của việc chuyển đổi từ quan hệ sang NoSQL. Xem đoạn ghi âm bài nói chuyện của anh ấy, " From RDBMS to NoSQL ,” hoặc đọc " Relational to NoSQL at Enterprise Scale. ” Giám đốc quan hệ nhà phát triển MongoDB Rick Houlihan nói về sự thay đổi văn hóa từ quan hệ sang NoSQL tại AWS re. phát minh 2022. Nếu bạn đã tham dự AWS re. Invent 2022, chúng tôi hy vọng bạn đã có khoảng thời gian vui vẻ và hẹn gặp lại bạn ở đó vào năm sau. Trong thời gian chờ đợi, bạn có thể chạy MongoDB Atlas trên AWS — chỉ cần truy cập AWS Marketplace để bắt đầu. Đăng ký dùng thử miễn phí để kiểm tra tất cả các tính năng và khả năng mà bạn đã nghe rất nhiều về MongoDB quản lý dữ liệu như thế nào?Thay vì lưu trữ dữ liệu trong các bảng có hàng hoặc cột như cơ sở dữ liệu SQL, mỗi bản ghi trong cơ sở dữ liệu MongoDB là một tài liệu được mô tả trong BSON, một biểu diễn dữ liệu nhị phân. Applications can then retrieve this information in a JSON format. Here's a simple JSON document describing a historical figure.
MongoDB lưu trữ dữ liệu ở đâu?Theo mặc định, Mongo lưu trữ dữ liệu của nó trong thư mục /data/db . Bạn có thể chỉ định một thư mục khác bằng tùy chọn --dbpath. Nếu bạn đang chạy Mongo trên Windows thì thư mục sẽ là C. \data\db , trong đó C là ký tự ổ đĩa của thư mục làm việc mà Mongo đã được bắt đầu.
MongoDB có dữ liệu có cấu trúc không?MongoDB là một cơ sở dữ liệu NoSQL mã nguồn mở. Là một cơ sở dữ liệu phi quan hệ, nó có thể xử lý dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc . Nó sử dụng mô hình dữ liệu hướng tài liệu, phi quan hệ và ngôn ngữ truy vấn phi cấu trúc.
MongoDB hiển thị dữ liệu trong cơ sở dữ liệu như thế nào?Nếu bạn muốn kiểm tra danh sách cơ sở dữ liệu của mình, hãy sử dụng lệnh show dbs . Cơ sở dữ liệu đã tạo của bạn (mydb) không có trong danh sách. Để hiển thị cơ sở dữ liệu, bạn cần chèn ít nhất một tài liệu vào đó. Trong cơ sở dữ liệu mặc định của MongoDB là test. |
