Kết quả tìm kiếm: mongodb

Trong bài viết dưới đây, chúng tôi sẽ chỉ ra điểm khác biệt về hiệu suất hoạt động của hệ quản trị cơ sở dữ liệu còn khá mới mẻ hiện nay, đó là MongoDB và 1 trong những hệ thống phổ biến như SQL Server (MySQL hoặc Oracle). Chủ yếu số liệu được đưa ra ở đây dưới dạng biểu đồ, qua đó chúng ta sẽ dễ dàng hình dung được ưu điểm cũng như nhược điểm của MongoDB cũng như các hệ quản trị database khác.

Replication là tiến trình đồng bộ hóa dữ liệu từ nhiều Server. Replication cung cấp sự dư thừa và tăng dữ liệu có tính khả dụng với nhiều bản sao dữ liệu trên nhiều Database Server khác nhau. Replication bảo vệ một cơ sở dữ liệu từ việc thất thoát của một Server nào đó. Replication cũng cho phép bạn phục hồi dữ liệu từ việc các lỗi ở phần cứng hoặc từ việc ngắt kết nối dịch vụ. Với các bản sao dữ liệu bổ sung, bạn có thể sử dụng cho việc phục hồi, báo cáo, hoặc backup.

Sharding là một tiến trình lưu giữ các bản ghi dữ liệu qua nhiều thiết bị và nó là một phương pháp của MongoDB để đáp ứng yêu cầu về sự gia tăng dữ liệu. Khi kích cỡ của dữ liệu tăng lên, một thiết bị đơn không thể đủ để lưu giữ dữ liệu.

Để chèn dữ liệu vào trong Collection trong MongoDB, bạn cần sử dụng phương thức insert() hoặc save().

Regular Expression được sử dụng thường xuyên trong tất cả ngôn ngữ để tìm kiếm một pattern hoặc một từ trong bất cứ chuỗi nào. MongoDB cũng cung cấp tính năng Regular Expression để so khớp mẫu (Pattern matching) trong chuỗi bởi sử dụng toán tử $regex. MongoDB sử dụng PCRE (Perl Compatible Regular Expression) như là ngôn ngữ Regular Expression.

GridFS là MongoDB Specification để lưu giữ và thu thập các file lớn như các image, audio, video file,… Nó là một loại của hệ thống file để lưu giữ các file nhưng dữ liệu của nó được lưu giữ bên trong các Collection của MongoDB.

MongoDB không hỗ trợ các Atomic Transaction qua nhiều Document. Tuy nhiên, nó cung cấp các Atomic Operation (hoạt động nguyên tử) trên một Document đơn. Vì thế, nếu một Document có hàng trăm trường, thì lệnh update sẽ hoặc cập nhật tất cả các trường đó hoặc không cập nhật bất cứ trường nào, vì thế duy trì tính Atomicity tại cấp độ Document.

Như đã được trình bày trong chương Relationship trong MongoDB, để triển khai một cấu trúc cơ sở dữ liệu tiêu chuẩn hóa trong MongoDB, chúng ta sử dụng khái niệm Referenced Relationship, còn được gọi là Manual References, trong đó chúng ta thao tác để lưu giữ id của các Document được tham chiếu bên trong Document khác.

Lệnh db.dropDatabase() trong MongoDB được sử dụng để xóa một cơ sở dữ liệu đang tồn tại.

Capped collections là các Circular Collection có kích cỡ cố định mà theo sau thứ tự chèn để làm tăng cao hiệu suất của các hoạt động create, read và delete.

Relationship trong MongoDB tượng trưng cho cách các Document có mối liên quan với nhau. Relationship có thể được mô hình hóa thông qua phương thức Embeded và Referenced.

MongoDB là một cơ sở dữ liệu đa nền tảng, hoạt động trên các khái niệm Collection và Document, nó cung cấp hiệu suất cao, tính khả dụng cao và khả năng mở rộng dễ dàng.

Phương thức db.collection.drop() trong MongoDB được sử dụng để xóa một Collection từ cơ sở dữ liệu.

Phương thức db.createCollection(name, options) trong MongoDB được sử dụng để tạo Collection.

MongoDB không có tính năng out-of-the-box auto-increment giống SQL Database. Theo mặc định, nó sử dụng ObjectId có độ dài 12 byte cho trường _id như Primary key để nhận diện một cách duy nhất các Document. Tuy nhiên, có các tình huống khi chúng ta muốn trường _id có một số giá trị có thể tự động tăng ngoài ObjectId.

Mỗi chỉ mục không chỉ chiếm dụng một phần không gian bộ nhớ mà còn gây ra một overhead trên mỗi hoạt động insert, update, và delete. Vì thế, nếu bạn hiếm khi sử dụng Collection của mình cho các hoạt động read, thì bạn không nên sử dụng chỉ mục cho nó.

Để giới hạn các bản ghi trong MongoDB, bạn cần sử dụng phương thức limit(). Phương thức limit() nhận một tham số ở dạng kiểu số, là số Document mà bạn muốn hiển thị.

Tạo một chỉ mục trên mảng tức là tạo các chỉ mục riêng rẽ cho mỗi trường của nó. Vì thế trong tình huống này, khi chúng ta tạo chỉ mục trên mảng tags, các chỉ mục riêng rẽ sẽ được tạo cho các giá trị của nó là music, cricket và blogs.

Khi tất cả các trường có mặc trong truy vấn là một phần của chỉ mục, MongoDB kết nối các điều kiện truy vấn và trả về kết quả bởi sử dụng cùng chỉ mục đó mà không nhìn vào bên trong Document. Khi các chỉ mục có mặt trong RAM, việc lấy dữ liệu từ các chỉ mục là nhanh hơn khi so sánh với khi lấy dữ liệu bằng cách quét toàn bộ các Document.

GraphQL cung cấp một lựa chọn thay thế linh hoạt cho phương thức REST cổ điển khi bạn đang xây dựng API.

Khi bạn đang chuẩn bị một MongoDB Deployment, bạn nên hiểu cách ứng dụng của bạn đang được hỗ trợ trong Production.

Nếu bạn đang sử dụng MapReduce của MongoDB, tốt nhất bạn nên chuyển sang Aggregation Pipeline để tính toán hiệu quả hơn.

Máy chủ dịch vụ lưu trữ đám mây Amazon AWS S3 có thể sớm trở thành nạn nhân của mã độc, tương tự như cách mà hacker đã giữ nhiều cơ sở dữ liệu trên MongoDB để tống tiền trong năm 2017.

Rockmongo là một công cụ quản lý MongoDB. Sử dụng nó, bạn có thể quản lý Server, Database, Collection, Document, Index,… của bạn. Nó cung cấp một cách rất thân thiện cho người dùng để đọc, ghi và tạo các Document. Rockmongo là khá giống với PHPMyAdmin tool cho PHP và MySQL.