Tutorial do MongoDB para iniciantes: aprenda o MongoDB em etapas simples

MongoDB é um banco de dados de documentos e um banco de dados NoSQL líder de código aberto. Ele é escrito em C++ e é um banco de dados NoSQL orientado a documentos usado para armazenamento de dados de alto volume, gerenciamento e entrega de conteúdo, infraestruturas móveis e sociais, gerenciamento de dados do usuário, etc.

Ele consiste em um modelo de dados usando o qual você pode representar relacionamentos hierárquicos. Ele se baseia em documentos semelhantes a JSON com esquema opcional e não usa linhas e tabelas como usadas em bancos de dados relacionais tradicionais. Os documentos com pares chave-valor são as unidades fundamentais de dados no MongoDB.

O MongoDB armazena dados no formato JSON. Sua alta demanda é baseada principalmente em seu índice em qualquer atributo, replicação e alta disponibilidade, auto-sharding, consultas avançadas, atualizações rápidas no local e suporte avançado da comunidade. Vamos mergulhar no tutorial de consulta do mongodb.

Recursos do MongoDB

A usabilidade deste banco de dados orientado a dados depende de certos recursos integrais do Mongo DB: -

• Cada banco de dados consiste em coleções que contêm ainda documentos. Esses documentos e seu tamanho e conteúdo podem diferir de acordo com diferentes números de campos.
• A estrutura do documento é baseada em como os desenvolvedores constroem classes e objetos em seus programas.
• As linhas não exigem um esquema predefinido, pois você pode criar os campos em qualquer lugar.
• Com o modelo de dados do MongoDB, você pode representar relacionamentos hierárquicos para armazenar arrays e outras estruturas complexas.
• Os ambientes MongoDB são muito escaláveis.
• Os objetos de aplicativo não precisam ser convertidos ou mapeados para objetos de banco de dados.
• A memória interna armazena o conjunto de trabalho em janela que facilita o acesso aos dados.
• A estrutura de um único objeto é clara.
• Não há junções complexas.
• Sua capacidade de consulta profunda suporta consultas dinâmicas em documentos.

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Coisas que você precisa saber sobre MongoDB e RDBMS

O MongoDB é um banco de dados multiplataforma orientado a documentos que oferece alto desempenho, escalabilidade efetiva e alta disponibilidade. Funciona com base em Documento e Coleção. Cada banco de dados no MongoDB tem seu conjunto distinto de arquivos e, idealmente, um único servidor MongoDB possui vários bancos de dados.

Por outro lado, uma coleção é um grupo de documentos do MongoDB equivalente à tabela RDBMS. Ele existe dentro de um único banco de dados e não impõe um esquema. Os Documentos dentro de uma coleção podem ter vários campos, e todos os documentos dentro de uma coleção são de propósito relacionado ou similar. Um conjunto de pares chave-valor é chamado de Documentos com esquema dinâmico, em que os documentos na mesma coleção não precisam ter o mesmo conjunto de estrutura ou campos.

Você encontrará o relacionamento da terminologia RDBMS com o MongoDB na tabela a seguir.

Diferença entre bancos de dados MongoDB e SQL

O MongoDB é mais flexível que o SQL e oferece melhor disponibilidade de dados. Também é portátil e extensível. Os bancos de dados SQL são conhecidos por sua durabilidade e consistência. Assim, a melhor solução de banco de dados depende do tipo de projeto em que se está envolvido.

O MongoDB é melhor para pipelines de desenvolvimento, enquanto os bancos de dados SQL são ótimos para transações de dados organizacionais confiáveis. O MongoDB é ótimo para processar e trabalhar com dados não estruturados. Esse banco de dados NoSQL é uma das melhores alternativas para alimentar pipelines de dados e para aplicativos, como análises em tempo real.

O MongoDB é ótimo para trabalhar com dispositivos IoT e aplicativos móveis/web. Está rapidamente se tornando a escolha preferida para desenvolvedores em todo o mundo devido à sua flexibilidade e capacidade de escalar sem problemas.

Embora os bancos de dados SQL sejam ótimos para trabalhar com dados estruturados, Data Science e para tarefas organizacionais avançadas, o MongoDB atende aos requisitos de desenvolvedores e empresas modernas por meio do desenvolvimento eficaz de software ou serviços online.

Exemplos de como usar o MongoDB

Armazenando estruturas de dados aninhadas

A capacidade de aninhar objetos em documentos é um dos maiores recursos do MongoDB. Para incorporar dados em documentos, os desenvolvedores estruturam os dados no MongoDB em vez de dividi-los em várias coleções.

Aqui está um exemplo:-

{_id: ObjectId(“5effaa5662679b5af2c58829”),

e-mail: “[email protected]”,

nome: {dado: “Lily”, família: “Mona”},

idade: 31,

endereços: [{label: “casa”,

rua: “22 1b Baker Street”,

cidade: “Londres”,

estado: “ENG”,

zip: “NW1 6XE”,

país: “Reino Unido”},

{marcador: “mãe”,

rua: “Rua do Parque 555”,

cidade: “Cidade do Lago”,

província: “Ontário”,

país: “CA”}]

}

O campo de nome é o objeto aninhado com componentes de nome de família e dados no campo de endereços onde vários endereços são armazenados em uma matriz. Cada endereço pode ter vários campos, facilitando o armazenamento de outros tipos de dados.

Usando o Shell do MongoDB

O shell do MongoDB é usado principalmente para navegar, manipular e inspecionar dados de documentos. Quando o MongoDB é executado em uma máquina local, o disparo do shell se conecta ao MongoDB no localhost na porta padrão. Certifique-se de adicionar a string de conexão após o comando mongo se você precisar se conectar a um cluster MongoDB Atlas ou outra instância remota.

Você encontrará exemplos rápidos de shell abaixo: -

Listar coleções

> use meu_banco de dados;

> mostrar coleções;

usuários

Postagens

>

Listar bancos de dados

> mostrar banco de dados;

administrador 0,000 GB

configuração 0,000 GB

locais 0,000 GB

my_database 0,004 GB

>

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Encontrar o primeiro documento em uma coleção

> db.users.findOne()

{

“_id”: ObjectId(“5ce45d7606444f199acfba1e”),

“nome”: {dado: “Anna”, família: “Smith”},

“e-mail”: “[email protected]”

“idade”: 36

}

>

Contar documentos em uma coleção

> use meu_banco de dados;

> db.users.count()

20234

>

Encontrar um documento por ID

> db.users.findOne({_id: ObjectId(“5ce45d7606444f199acfba1e”)})

{

“_id”: ObjectId(“5ce45d7606444f199acfba1e”),

“nome”: {dado: “Anna”, família: “Smith”},

“e-mail”: “[email protected]”,

“idade”: 36

}

>

Consultando coleções do MongoDB

A mesma sintaxe no MongoDB Query Language (MQL) é usada nos documentos que podem ser usados ​​em consultas avançadas. Você encontrará os exemplos de consulta do MongoDB abaixo:

Encontre um número limitado de resultados

> db.users.find().limit(10)

…

>

Encontrar usuários por sobrenome

> db.users.find({“name.family”: “Smith”}).count()

1

>

Observe que colocamos “name.family” entre aspas, porque tem um ponto no meio.

Consultar Documentos por Intervalos Numéricos

// Todas as postagens com campo “curtidas” com valor numérico maior que um:

> db.post.find({gosta: {$gt: 1}})

// Todas as postagens com 0 curtidas

> db.post.find({gosta: 0})

// Todas as postagens que NÃO possuem exatamente 1 curtida

> db.post.find({gosta: {$ne: 1}})

Classificar resultados por um campo

// ordenar por idade, em ordem crescente (valores menores primeiro)

> db.user.find().sort({idade: 1})

{

“_id”: ObjectId(“5ce45d7606444f199acfba1e”),

“nome”: {dado: “Alex”, família: “Smith”},

“e-mail”: “[email protected]”,

“idade”: 27

}

{

_id: ObjectId(“5effaa5662679b5af2c58829”),

e-mail: “[email protected]”,

nome: {dado: “Jesse”, família: “Xiao”},

idade: 31

}

>

// ordena por idade, em ordem decrescente (os maiores valores primeiro)

> db.user.find().sort({idade: -1})

{

_id: ObjectId(“5effaa5662679b5af2c58829”),

e-mail: “[email protected]”,

nome: {dado: “Lilly”, família: “Mona”},

idade: 31

}

{

“_id”: ObjectId(“5ce45d7606444f199acfba1e”),

“nome”: {dado: “Anna”, família: “Smith”},

“e-mail”: “[email protected]”,

“idade”: 36

}

>

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Conclusão

A escalabilidade do MongoDB o torna um dos bancos de dados mais amplamente usados ​​porque oferece vários benefícios no campo de desenvolvimento de software e ciência de dados. Seguir uma carreira nessas áreas é uma opção lucrativa. O Programa PG Executivo em Ciência de Dados do upGrad é um ótimo lugar para iniciar sua carreira em ciência de dados e outros campos relacionados.