初心者のための12のトップMongoDBプロジェクトのアイデアとトピック
公開: 2020-05-13MongoDBは、世界中のプログラマーの間で人気のあるドキュメントデータベースの選択肢です。 このプログラムは、非構造化データを簡単に処理でき、クエリおよびインデックス作成プロセスにスケーラビリティと柔軟性をもたらします。 したがって、ビッグデータを処理し、最新のアプリケーションを設計するための頼りになるオプションです。 MongoDBプロジェクトでは、これらすべての側面を垣間見ることができ、このデータベーステクノロジーの使用方法も示すことができます。
目次
MongoDBの基礎
従来のリレーショナルデータベースは、データを列と行に格納します。 対照的に、MongoDBデータベースプログラムはNoSQLモデルに基づいており、データオブジェクトはコレクション内の個別のドキュメントとして保存されます。 ソフトウェアの主な機能は次のとおりです。
- アドホッククエリのサポート： MongoDBは、フィールド、範囲、および正規表現によるアドホッククエリのサポートを提供します
- インデックス作成の柔軟性：ドキュメント内の任意のフィールドのインデックス作成が可能になり、検索速度が大幅に向上します。
- レプリケーションの支援：同じデータセットをホストするレプリカセットを使用してレプリケーションを実現し、データの可用性を向上させます
- ファイルストレージの促進：大きなオブジェクトまたはファイルを保存する機能を備えているため、エンタープライズドキュメント管理に適しています。
- JavaScriptのサーバー側での実行を許可する：クエリおよび集計関数でのJavaの使用をサポートします。これは、実行のためにサーバーに直接送信することもできます。
- 上限付きコレクションの作成： MongoDBの固定サイズまたは上限付きコレクションは、読み取り、作成、および削除操作のパフォーマンスを向上させます
- 複数のドキュメントからのデータの取得： MongoDBはJSONクエリ形式と動的スキーマを使用して効率的なパフォーマンスを実現します
プロジェクトベースの教育法は、これらの機能が実際のアプリケーションでどのように機能するかを体験する機会を提供します。 さらに、NoSQL開発のベストプラクティスの知識を習得し、追加のシステム言語を習得することもできます。
初心者プログラマーの場合、学習ニーズに一致するMongoDBプロジェクトを見つけるのは難しい場合があります。 そこで、以下にいくつかの参照トピックをリストしました。
読む： MongoDBインタビューの質問と回答
トップMongoDBプロジェクトのアイデアとトピック
1.コンテンツ管理システム
テキストやHTMLなどのコンテンツアセットを単一のデータベースにまとめることで、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。 MongoDBには、保存とインデックス作成だけでなく、コンテンツ管理システムの構造を制御するための優れたツールセットがあります。 MongoDBの「MetadataandAssetManagement」で提案されたモデルを使用して、WebベースのCMSを簡単に設計できます。 さらに、「コメントの保存」を使用して、ブログ投稿に対するユーザーコメントをモデル化できます。
2.ゲームプロジェクト
データは、ビデオゲームを機能させるための重要な部分です。 ゲームデータの典型的な例には、プレーヤープロファイル、マッチメイキング、テレメトリ、リーダーボードなどがあります。
すべてのゲームに共通するのは、すべてのゲームに特定の目標があるということです。 そして、あなたは複数の目的を達成するか、最終目標を達成するためにあなたの方法を支払う必要があります。 これには、植物に水をやる、野菜を育てる、レストランで食事を提供するなどの手順が含まれる場合があります。
アプリケーションに適切なデータベースを選択するときは、最新のゲーム環境の要件を考慮する必要があります。 今日、ビデオゲームはオンラインおよびマルチプレイヤー形式で提供され、大規模に達する可能性があります。 また、ペースの速いテクノロジーの世界で関連性を維持するために、それらが迅速に進化することも重要です。 このシナリオでは、MongoDBは多くの問題を解決できます。 新しい機能をプレーヤープロファイルに追加して関連付ける機能があります。 マルチレベルのデータを保存でき、同時実行性も処理できます。
3.ファイル共有システム
プロジェクトを引き受けて、DropboxやGoogleドライブなどのファイルを保存および共有するためのシステムを作成できます。 このようなサービスは、大きなファイルをメモリにロードせずにデータを保存および取得するのに役立ちます。
このプロジェクトでは、Node.jsにサーバーを記述し、GridFSを使用してMongoDBプログラムにファイルを保存できます。 ただし、先に進む前に、この仕様に関するいくつかの基本的なことを知っておく必要があります。
- 16MBのサイズ制限を超えるファイルを保持できます
- GridFSは、ファイルを2つのコレクションに格納します。1つはファイルチャンク用で、もう1つはファイルメタデータ用です。
- GridFSにファイルを照会すると、ドライバーは必要に応じてチャンクを再アセンブルします
これで、これらのGridFSファイルに対してさまざまなクエリを実行することにより、ランダムなセクションの情報にアクセスできます。 ビデオまたはオーディオファイルの途中まで「スキップ」することもできます。
4.メタデータプロジェクト
メタデータは、他のデータに関する情報を提供します。 基本的なメタデータの例には、作成者、作成日、変更日、ファイルサイズなどがあります。100台のカメラから記録された一連の画像からのメタデータを保持しているとします。 また、各カメラは1日に10万枚の画像を提供し、記録は各カメラで30日間保持されます。
ここで、特定の時間にクリックされたすべての画像をフェッチするWebアプリケーションについて考えてみます。 クエリは次のように実行されます。
- カメラの選択
- データの選択
- 時間の選択
- その時間内のすべての画像を取得する
MongoDBデータベースを使用することで、このプロセス全体を簡素化および高速化できます。 このプログラムを使用すると、データを時間単位、日単位、またはカメラ単位のコレクションに分類または集約できます。 この実装を水平方向に簡単にスケーリングすることもできます。 このため、メタデータスキーマの設計は、学生の間で最も好まれるMongoDBプロジェクトのアイデアの1つです。
また学ぶ： MongoDBでのCRUD操作
5.ロギングアプリケーション
サーバーは、エラー、警告、ユーザーの動作などの有用な情報を含む多数のイベントログを生成します。ほとんどのサーバーは、このデータをローカルシステムのプレーンテキストログファイルに保存します。 プレーンテキストのログは読み取り可能でアクセス可能ですが、このデフォルトの方法には制限があります。 全体的なシステムがなければ、大規模なイベントストリームを使用、参照、分析することは困難です。
MongoDBは、サーバーログデータやその他の種類のマシンデータ用の実用的なストレージエンジンです。 Hierarchical Aggregation Methodを使用して、生のイベントデータからレポートを保存、モデル化、および処理できます。 MongoDBにデータを格納するためのスキーマに関しては、イベントデータの形式がプロジェクト設計で重要な考慮事項になります。
6.地理空間データ
地理空間アプリケーションは、マップとデータを融合して、コンピューターを介して結果を生成します。 目的地までの最短距離の計算から顧客の地理情報の検索まで、顧客はドキュメントデータベースに大きく依存しています。 地理空間データは、GeoJSONオブジェクトのレガシー座標ペアとしてMongoDBに保存できます。 保存とインデックス作成における地理固有の機能により、MongoDBは、ロケーション指向のサービスに関しては最高の選択肢です。
7.承認とプロファイリング
LDAP認証は、最も人気のあるMongoDBの実際のユースケースの1つです。 これは、マップされた役割と関連する特権に基づいてユーザーが承認される認証システムです。 以下の例では、メカニズム全体を説明しました。
- まず、アプリケーションで関係者の画像をフィードし、データベースに情報を保存して、モデルをトレーニングする必要があります
- 次に、識別プロセスが開始されます。 アプリは、カメラを使用して人の顔を認識し、情報がサーバーに保存されている場合は名前（赤色）を表示します。
- この後、情報はMongoDBデータベースでcoss-verifiedされます。 データベースで検索されるレコードは、前に示した情報と一致する必要があります。 その場合、その人の名前は緑色で表示されます。
このようなシステムは、招待カードをチェックする必要がないように、排他的なイベントで人々を認証するために使用することができます。 アプリケーションが詳細を確認した場合、人は中に入ることが許可されます。
このプロジェクトを拡張して、システムに強く関係していない人々のための「プロファイリング」機能を含めることができます。たとえば、犯罪者の追跡、顧客の報酬、プロモーションのクリック率などです。デジタルユニバースでは、新しいデータ情報レイヤーは毎日ユーザープロファイルに追加されています。 MongoDBは、これらの接続と進化をキャプチャするための高速プログラムです。
8.製品カタログ
MongoDBは、あらゆるビジネスの製品カタログを維持および管理するための適切なソリューションです。 一般に、製品は他のいくつかの製品で構成されており、時間やビジネスの状況によって変化する可能性があります。 現在、基本製品に複数のブランドまたは識別子が含まれている場合、他の種類のドキュメントデータベースで変更をキャプチャすることは困難です。 柔軟なスキーマにより、MongoDBはいくつかのeコマースWebサイトおよび製品データ管理サービスで使用されています。 このデータベースソフトウェアの他の重要な機能は次のとおりです。
- 「在庫管理」を使用してパターンを決定し、ショッピングカートと在庫の間の相互作用を処理します
- 「カテゴリ階層」レポートを使用してベストプラクティスとテクニックを説明する
9.課金ソリューション
従来の請求および請求システムは煩雑であり、情報損失のリスクに直面しています。 また、MongoDBベースのソリューションは、プロセスの自動化と合理化に役立ち、効率的なビジネス運用を実現します。 ただし、始める前に、考慮すべき重要なことがいくつかあります。
すべての注文には、製品データを含むラインアイテムが含まれます。 注文の配送と請求には別々の場所があります。 また、注文は多くの州を経由して進行する可能性があります。 ドキュメントをまとめるときは、これらすべてのことを念頭に置く必要があります。 MongoDBを使用すると、同時実行を処理したり、「もう1つ追加」などの他の操作を実行したりできます。 さらに、売渡証がシステム内を移動するときに、売渡証のすべての変更を監視できます。
本格的な課金ダッシュボードを構築するための段階的な説明は次のとおりです。
- アトラス組織内の金額を視覚化するためにMongoDBチャートを活用する
- ステッチツールを使用してMongoDBアトラスAPIを呼び出し、請求書データを取得します
- このデータをMongoDBAtlasクラスターに挿入して、チャートダッシュボードから取得します
- スケジュールされたステッチトリガーを使用して、データを自動的に取得し、ダッシュボードを最新の状態に保ちます
10.財務および投資アプリケーション
金融業界には、特定のドキュメントに他のドキュメントが含まれ、さらに多くのドキュメントで構成されている例がたくさんあります。 投資ビークルも同じように構成されています。 それが帯域幅ファンドであろうとミューチュアルファンドであろうとファンドオブファンズであろうと、あなたの努力はデータの平坦化を避けることです。 そのためには、MongoDBのようなドキュメントデータベースを使用すると非常に便利です。
また読む： Hadoop v MongoDB：ビッグデータ用にどちらを選択する必要がありますか？
11.価格データの取得とストリーミング
MongoDBデータベースを使用して、世界の主要な株式市場指数の最新の価格を保存するアプリケーションを試してみてください。 主な前提条件は次のとおりです。
- 価格データはランダムに生成されます
- いくつかの任意の価格データが最初にデータベースに入力されます
何よりもまず、データを保存および取得するための機能するMongoDBセットアップが必要になります。 この目的のためにクラウドサービスを利用することができます。 次のステップは、データを保存する形式またはスキーマを決定することです。 検索に関しては、MongoDBのJSONベースのクエリにより、複数のドキュメントからのデータが有効になります。
データベースサーバーの準備ができたら、おそらくPython上に構築されたサーバーアプリケーションが必要になります。 このサーバーAPIは、DBとインターフェイスし、ブロードキャストチャネルで株式データを公開します。 フロントエンドでは、JavaScriptUIが最新の株価で表示を更新します。
12.オンラインラジオ局アプリ
このプロジェクトでは、広く使用されているオンラインラジオアプリ（TuneInなど）を見ることができます。 WebまたはモバイルでTuneInアプリにアクセスできます。 音楽、ライブニュース放送、スポーツ、さらにはポッドキャストを聴くことができます。 次に、これらのポインターを参照として使用して、オンラインラジオ局アプリに必要な機能のリストを作成します。 そして、選択に応じて、使用するプログラミング言語とデータベースを決定します。
開発フェーズに入ると、コア機能用のRESTful（Representational State Transfer）APIを構築し、API開発用のNoSQLドキュメントデータベースとしてMongoDBを使用できます。
非リレーショナルデータベースの利点とハイエンド機能に関する業界の認識が高まるにつれ、MongoDBスキルは市場で大きな需要を獲得しています。 MetLife、eBay、Shutterfly、Aadharなど、さまざまな大手企業がこのシステムをバックエンドソフトウェアとして採用しています。 一流のソーシャルネットワークでさえ、DB管理者、データアーキテクト、システムエンジニアなどの役職に熟練したデータベースの専門家を雇っています。
読む：インドのMEANスタック開発者給与
結論
上記のMongoDBプロジェクトは、理論的知識と実践的知識を組み合わせて、構文と手法をブラッシュアップするのに役立ちます。 したがって、これらのリソースを利用して、MongoDBを使用してWebソリューションを構築する方法を学びましょう。
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