MongoDB คืออะไร? บทนำ การสร้างแบบจำลองข้อมูล คำศัพท์ & ลำดับชั้น

เผยแพร่แล้ว: 2020-09-16

MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ชั้นนำแบบโอเพนซอร์ส เน้นเอกสาร สำหรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ มันถูกเข้ารหัสอย่างสมบูรณ์ในภาษาดั้งเดิม แต่ค่อนข้างก้าวหน้าและน่าเชื่อถือ C ++ แทนที่จะใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมที่กำหนดไว้บนแนวคิดพื้นฐานของตารางและแถว MongoDB กลับอาศัยการใช้เอกสารและคอลเลกชั่นที่มีคู่คีย์-ค่าและประกอบขึ้นเป็นพื้นฐานของแพลตฟอร์ม

มันทำงานบนหลายแพลตฟอร์มที่มีความสามารถในการโต้ตอบกัน คุณลักษณะเด่นบางประการของ MongoDB ได้แก่ เวลาที่มีความพร้อมใช้งานสูง ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด และความสามารถในการปรับขนาดได้ง่าย

เพื่อทำความเข้าใจว่า MongoDB คืออะไร เราควรทราบคำศัพท์ทั้งหมดพร้อมกับโครงสร้างที่ MongoDB จัดเก็บฐานข้อมูล

ฐานข้อมูล : ทำหน้าที่เป็นคอนเทนเนอร์จริงที่ใช้ในการรวบรวมข้อมูล มันถูกเก็บไว้ในเส้นทางที่กำหนดไว้ล่วงหน้าในระบบคอมพิวเตอร์ ประกอบด้วยข้อมูลอันมีค่าทั้งหมดที่จัดเรียงในลักษณะเฉพาะเพื่อให้เครื่องสามารถอ่านได้

การ รวบรวม : ทำหน้าที่เป็นการรวมเอกสารใน MongoDB และสอดคล้องกับตาราง RDBMS คอลเล็กชันประกอบด้วยเอกสารที่สามารถมีฟิลด์ที่แตกต่างกัน แต่มีวัตถุประสงค์ที่คล้ายกันหรือเกี่ยวข้องกัน

เอกสาร: ชุดของคู่คีย์-ค่าประกอบด้วยเอกสาร ทำงานบนไดนามิกสคีมา ซึ่งหมายความว่าไม่จำเป็นต้องใช้ชุดหรือโครงสร้างเดียวกันในเอกสารทั้งหมด และจัดการข้อมูลหลายประเภทในฟิลด์ทั่วไป

_id: กำหนดส่วนที่ไม่ซ้ำของทุกเอกสารโดยใช้เลขฐานสิบหก 12 ไบต์ ประกอบด้วยสี่ส่วน-

ขั้นแรก สี่ไบต์สำหรับการประทับเวลา
ถัดไป สามไบต์สำหรับหมายเลขเครื่อง
ถัดไป สองไบต์สำหรับ ID กระบวนการของเซิร์ฟเวอร์ MongoDB
อีกสามไบต์ที่เหลือเป็นเพียงค่าที่เพิ่มขึ้นเท่านั้น

JSON : นี่เป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่สำคัญที่สุดในการส่งและรับข้อมูล และเรียกว่า JavaScript Object Notation เคล็ดลับของความนิยมคือเนื่องจากลักษณะที่มนุษย์อ่านได้ โดยใช้รูปแบบข้อความธรรมดา

อ่าน: MongoDB Future Scope

การสร้างแบบจำลองข้อมูลใน MongoDB

MongoDB ทำตามสคีมาที่ยืดหยุ่น ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องกำหนดโครงสร้างการจัดเก็บข้อมูลที่ชัดเจนเหมือนในกรณีของฐานข้อมูล SQL บางสิ่งมีความสำคัญ และคุณควรพิจารณาในขณะที่สร้างแบบจำลองข้อมูลใน MongoDB

มีความจำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันดังกล่าวที่คุณกำลังพัฒนาหรือไม่? ดูความต้องการทางธุรกิจสำหรับการสมัครและวางแผนตามนั้น
คาดการณ์รูปแบบการดึงข้อมูลและใช้พลังของการทำดัชนีเพื่อปรับปรุงการสืบค้นของคุณ
ควรตรวจสอบการแทรก การอัพเดต และการถอดบ่อยครั้งเพื่อรักษาเสถียรภาพของระบบและปรับปรุงประสิทธิภาพของสภาพแวดล้อม MongoDB โดยรวม

ตัวอย่าง:

{

_id: ObjectId(3pv40qe7046d)

หัวข้อ: 'MongoDB คืออะไร',

คำอธิบาย: 'ความเข้าใจพื้นฐานของแนวคิด'

โดย: 'upGrad',

url: 'https://www.upgrad.com/',

แท็ก: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],

ชอบ: 100,

ความคิดเห็น: [

{

ผู้ใช้:'firstUser',

ข้อความ: 'ฉันรักอัพเกรท',

dateCreated: วันใหม่ (2020,1,20,2,15),

ชอบ: 10

{

ผู้ใช้:'SecondUser',

ข้อความ: 'upGrad เป็นสถานที่ที่ดีที่สุดในการเรียนรู้และพัฒนาทักษะของคุณ',

dateCreated: วันใหม่ (2020,1,25,7,45),

ชอบ: 50

}

]

}

ชำระเงิน: คำสั่ง MongoDB ที่พบบ่อยที่สุด

คำศัพท์และลำดับชั้น

จุดแรกและสำคัญที่สุดคือฐานข้อมูลซึ่งรวมถึงคอลเล็กชันจำนวนมาก ขณะนี้ คอลเล็กชันประกอบด้วยเอกสารที่คล้ายกัน และเอกสารเหล่านี้ประกอบด้วยฟิลด์ เอกสารที่ฝัง และคีย์หลัก ซึ่งเป็น ID เริ่มต้นที่ MongoDB ให้ไว้ด้วย

ข้อดีของ MongoDB ได้แก่-

ความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลในการจัดเก็บเชิงเอกสารที่เป็นเอกสารรูปแบบ JSON
ความสามารถในการกระจายข้อมูลไปยังเครื่องต่างๆ โดยอัตโนมัติโดยใช้วิธีการชาร์ดอัตโนมัติ
MongoDB มีภาษา Query ที่สมบูรณ์ในตัวซึ่งสนับสนุนการดำเนินการ CRUD ที่สำคัญทั้งหมดและให้คุณสมบัติการค้นหาข้อความและการรวมที่ไม่เคยมีมาก่อน
การจำลองแบบของงานและความพร้อมใช้งานสูงเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญของ MongoDB ซึ่งช่วยให้คุณมุ่งเน้นที่การสืบค้นข้อมูลที่คุณกำลังดำเนินการมากกว่าตัวแพลตฟอร์มเอง สมาชิกชุดแบบจำลองแต่ละชุดอาจทำหน้าที่ในบทบาทแบบจำลองหลักและรองได้ตลอดเวลา แบบจำลองหลักเป็นจุดติดต่อหลักสำหรับไคลเอ็นต์และผู้ใช้ และดำเนินการทั้งหมด แบบจำลองรองจะเก็บรักษาสำเนาของข้อมูลแบบจำลองหลักและดำเนินการได้ก็ต่อเมื่อการจำลองแบบหลักล้มเหลวในการดำเนินการ
การอัปเดตที่รวดเร็วช่วยให้คุณอัปเดตและทำการตลาดได้อย่างคุ้มค่าจากความสะดวกสบายของสำนักงานหรือที่บ้านด้วยการอัปเดตเป็นประจำเพื่อตอบสนองความต้องการส่วนบุคคลและมืออาชีพทั้งหมด
การสนับสนุนอย่างมืออาชีพและทุ่มเทโดย MongoDB พร้อมฟอรัมที่ใช้งานอยู่และการสนับสนุนจากนักพัฒนาเนื่องจากวัฒนธรรมโอเพ่นซอร์ส
การทำโหลดบาลานซ์: ด้วยการชาร์ดอัตโนมัติ เราสามารถปรับขนาดระบบของเราในแนวนอนโดยแยกข้อมูลที่มีอยู่ออกเป็นหลายอินสแตนซ์ MongoDB สามารถเรียกใช้เซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องและปรับสมดุลการโหลดตามความเหมาะสมในกรณีที่โหนดหรือเซิร์ฟเวอร์ใด ๆ เกิดความล้มเหลว
การทำดัชนี: ดังที่เราทราบ การทำดัชนีจะทำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาของโปรแกรม ทุกฟิลด์ใน MongoDB สามารถจัดทำดัชนีได้โดยใช้ขั้นตอนการจัดทำดัชนี

MongoDB ใช้ในหลากหลายสาขาวิชา เช่น Big Data, การจัดการเนื้อหาและการจัดส่ง, อุปกรณ์เคลื่อนที่ และโครงสร้างพื้นฐานทางสังคม การจัดการผู้ใช้และข้อมูลระดับมืออาชีพและการจัดการฮับข้อมูล

อ่านเพิ่มเติม: Firebase กับ MongoDB

ห่อ

บริษัทต่างๆ กำลังมองหาเทคโนโลยีใหม่และนวัตกรรมเพื่อใช้งาน และ MongoDB ก็เป็นหนึ่งในนั้น ทักษะยุคใหม่เหล่านี้มีประโยชน์มากในการเติบโตในสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขันสูง เช่น การพัฒนาซอฟต์แวร์ ซึ่งลำดับความสำคัญจะเปลี่ยนไปทุกครั้งที่มีการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ การจ้างงานในอนาคตจะเกิดขึ้นโดยพิจารณาจากทักษะยุคใหม่เหล่านี้

upGrad ได้นำเสนอทักษะที่ล้ำสมัยเหล่านี้ในด้านต่างๆ เช่น ประกาศนียบัตร PG ในการเรียนรู้ของเครื่องและ AI, วิทยาศาสตร์ข้อมูล และ Big Data ที่นำเสนอโดยความร่วมมือกับพันธมิตรในอุตสาหกรรม Flipkart และสถาบันเทคโนโลยีสารสนเทศแห่งอินเดีย

อนาคตของคุณจะมั่นคงได้ก็ต่อเมื่อคุณอุทิศเวลาและความพยายามเพื่อไล่ตามความฝันของคุณ พวกเราที่ upGrad พร้อมช่วยให้คุณบรรลุศักยภาพดังกล่าว และพัฒนาทักษะของคุณให้เป็นทรัพย์สินสำหรับบริษัทและองค์กรในอนาคต โดยการให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์และการสนับสนุนตำแหน่งที่กว้างขวาง สร้างอนาคตของคุณให้มั่นคงกับเราและอย่าปล่อยให้ความท้าทายเหล่านี้กีดกันความฝันของคุณ

เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม Executive PG โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

พัฒนาตัวเองและเตรียมพร้อมสำหรับอนาคต

โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูงด้าน Big Data จาก IIIT Bangalore