Yeni Başlayanlar için MongoDB Eğitimi: Basit Adımlarda MongoDB'yi Öğrenin

MongoDB bir belge veritabanı ve açık kaynaklı önde gelen bir NoSQL veritabanıdır. C++ ile yazılmıştır ve yüksek hacimli veri depolama, içerik yönetimi ve dağıtımı, mobil ve sosyal altyapılar, kullanıcı veri yönetimi vb. için kullanılan belge odaklı bir NoSQL veritabanıdır.

Hiyerarşik ilişkileri temsil edebileceğiniz bir veri modelinden oluşur. İsteğe bağlı şemaya sahip JSON benzeri belgelere dayanır ve geleneksel ilişkisel veritabanlarında kullanılan satır ve tabloları kullanmaz. Anahtar/değer çiftlerine sahip belgeler, MongoDB'deki temel veri birimleridir.

MongoDB, verileri JSON formatında saklar. Yüksek talebi, temel olarak herhangi bir öznitelik, çoğaltma ve yüksek kullanılabilirlik, otomatik parçalama, zengin sorgular, hızlı yerinde güncellemeler ve zengin topluluk desteği ile ilgili dizinine dayanmaktadır. Şimdi mongodb sorgu eğitimine geçelim.

MongoDB Özellikleri

Bu veri odaklı veritabanının kullanılabilirliği, Mongo DB'nin belirli bütünleyici özelliklerine bağlıdır: -

• Her veritabanı ayrıca belgeleri içeren koleksiyonlardan oluşur. Bu belgeler, boyutları ve içerikleri farklı alan sayılarına göre farklılık gösterebilir.
• Belge yapısı, geliştiricilerin programlarında sınıfları ve nesneleri nasıl oluşturduklarına dayanır.
• Hareket halindeyken alanları oluşturabileceğiniz için satırlar önceden tanımlanmış bir şema gerektirmez.
• MongoDB veri modeliyle, dizileri ve diğer karmaşık yapıları depolamak için hiyerarşik ilişkileri temsil edebilirsiniz.
• MongoDB ortamları çok ölçeklenebilir.
• Uygulama nesnelerinin veritabanı nesnelerine dönüştürülmesi veya eşlenmesi gerekmez.
• Dahili bellek, verilere daha kolay erişim sağlayan pencereli çalışma setini saklar.
• Tek bir nesnenin yapısı açıktır.
• Karmaşık birleşimler yok.
• Derin sorgulama özelliği, belgeler üzerinde dinamik sorguları destekler.

Ayrıca, kendinizi geliştirmek için veri bilimi kursumuza göz atın.

MongoDB ve RDBMS Hakkında Bilmeniz Gerekenler

MongoDB, yüksek performans, etkili ölçeklenebilirlik ve yüksek kullanılabilirlik sunan belge odaklı, platformlar arası bir veritabanıdır. Belge ve Koleksiyon bazında çalışır. MongoDB'deki her veritabanının kendine özgü dosya kümesi vardır ve ideal olarak tek bir MongoDB sunucusunun çok sayıda veritabanı vardır.

Öte yandan, Koleksiyon, RDBMS tablosuna eşdeğer bir MongoDB belgeleri grubudur. Tek bir veritabanı içinde bulunur ve bir şema zorlamaz. Bir koleksiyon içindeki Belgeler çeşitli alanlara sahip olabilir ve bir koleksiyon içindeki tüm belgeler ilgili veya benzer amaçlara sahiptir. Bir dizi anahtar/değer çifti, aynı koleksiyondaki belgelerin aynı yapı veya alanlara sahip olması gerekmediği, dinamik bir şemaya sahip Belgeler olarak adlandırılır.

Aşağıdaki tabloda RDBMS terminolojisinin MongoDB ile ilişkisini bulacaksınız.

MongoDB ve SQL veritabanları arasındaki fark

MongoDB, SQL'den daha esnektir ve daha iyi veri kullanılabilirliği sunar. Ayrıca taşınabilir ve genişletilebilir. SQL veritabanları dayanıklılıkları ve tutarlılıkları ile bilinir. Bu nedenle, en iyi veritabanı çözümü, kişinin dahil olduğu proje türüne bağlıdır.

MongoDB, geliştirme işlem hatları için daha iyidir, SQL veritabanları ise güvenilir kurumsal veri işlemleri için mükemmeldir. MongoDB, yapılandırılmamış verileri işlemek ve bunlarla çalışmak için mükemmeldir. Bu NoSQL veritabanı, veri işlem hatlarını beslemek ve gerçek zamanlı analitik gibi uygulamalar için en iyi alternatiflerden biridir.

MongoDB, IoT cihazları ve mobil/web uygulamalarıyla çalışmak için harikadır. Esnekliği ve sorunsuz bir şekilde ölçeklendirme yeteneği nedeniyle dünya çapındaki geliştiriciler için hızla tercih edilen seçenek haline geliyor.

SQL veritabanları, yapılandırılmış verilerle çalışmak, Veri Bilimi ve gelişmiş organizasyonel görevler için harika olsa da, MongoDB, yazılım veya çevrimiçi hizmetlerin etkin bir şekilde geliştirilmesi yoluyla modern geliştiricilerin ve işletmelerin gereksinimlerini karşılar.

MongoDB'nin Nasıl Kullanılacağına İlişkin Örnekler

İç İçe Veri Yapılarını Depolama

Nesneleri belgeler içine yerleştirme yeteneği, MongoDB'nin en büyük özelliklerinden biridir. Geliştiriciler, verileri belgelerin içine gömmek için verileri çeşitli koleksiyonlara bölmek yerine MongoDB'de yapılandırır.

İşte bir örnek:-

{_id: ObjectId(“5effaa5662679b5af2c58829”),

e-posta: “[email protected]”,

isim: {verilen: “Lily”, aile: “Mona”},

yaş: 31,

adresler: [{etiket: “ev”,

sokak: “22 1b Baker Caddesi”,

şehir: “Londra”,

durum: “ENG”,

zip: “NW1 6XE”,

ülke: “İngiltere”},

{etiket: "anne",

sokak: “555 Park Caddesi”,

şehir: “Göl Kasabası”,

il: “Ontario”,

ülke: “CA”}]

}

Ad alanı, birden çok adresin tek bir dizide depolandığı adresler alanında verilen ve aile adı bileşenlerine sahip iç içe geçmiş nesnedir. Her adres, diğer veri türlerini saklamayı kolaylaştıran çeşitli alanlara sahip olabilir.

MongoDB Kabuğunun Kullanılması

MongoDB kabuğu esas olarak belge verilerinde gezinmek, bunları değiştirmek ve incelemek için kullanılır. MongoDB yerel bir makinede çalıştırıldığında, kabuğun çalıştırılması, standart bağlantı noktasındaki yerel ana bilgisayardaki MongoDB'ye bağlanır. Bir MongoDB Atlas kümesine veya başka bir uzak örneğe bağlanmanız gerekiyorsa, bağlantı dizesini mongo komutundan sonra eklediğinizden emin olun.

Aşağıda hızlı kabuk örnekleri bulacaksınız: -

Koleksiyonları Listele

> my_database'i kullan;

> koleksiyonları göster;

kullanıcılar

gönderiler

>

Veritabanlarını Listeleme

> dbs'yi göster;

yönetici 0.000 GB

yapılandırma 0.000 GB

yerel 0.000 GB

my_database 0,004 GB

>

Popüler Veri Bilimi Kurslarımızı keşfedin

Koleksiyondaki İlk Belgeyi Bulun

> db.users.findOne()

{

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

“isim”: {verilen: “Anna”, aile: “Smith”},

"e-posta": "[email protected]"

"yaş": 36

}

>

Koleksiyondaki Belgeleri Sayma

> my_database'i kullan;

> db.users.count()

20234

>

Kimliğe Göre Belge Bul

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

{

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

“isim”: {verilen: “Anna”, aile: “Smith”},

"e-posta": "[email protected]",

"yaş": 36

}

>

MongoDB Koleksiyonlarını Sorgulama

Gelişmiş sorgulamada kullanılabilecek belgelerde MongoDB Query Language (MQL) içindeki aynı sözdizimi kullanılmaktadır. MongoDB sorgu örneklerini aşağıda bulacaksınız:

Sınırlı Sayıda Sonuç Bulun

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

…

>

Aile adına göre Kullanıcıları Bul

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

1

>

Ortada bir nokta olduğu için "name.family"yi tırnak içine aldığımızı unutmayın.

Belgeleri Sayısal Aralıklara Göre Sorgula

// Sayısal değeri birden büyük olan “beğeniler” alanına sahip tüm gönderiler:

> db.post.find({beğeniler: {$gt: 1}})

// 0 beğeni alan tüm gönderiler

> db.post.find({beğeni: 0})

// Tam olarak 1 beğenisi OLMAYAN tüm gönderiler

> db.post.find({beğeniler: {$ne: 1}})

Sonuçları Alana Göre Sırala

// yaşa göre sırala, artan düzende (en küçük değerler önce)

> db.user.find().sort({yaş: 1})

{

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

“isim”: {verilen: “Alex”, aile: “Smith”},

"e-posta": "[email protected]",

"yaş": 27

}

{

_id: ObjectId(“5effaa5662679b5af2c58829”),

e-posta: “[email protected]”,

isim: {verilen: “Jesse”, aile: “Xiao”},

yaş: 31

}

>

// yaşa göre sırala, azalan düzende (en büyük değerler önce)

> db.user.find().sort({yaş: -1})

{

_id: ObjectId(“5effaa5662679b5af2c58829”),

e-posta: “[email protected]”,

isim: {verilen: “Lilly”, aile: “Mona”},

yaş: 31

}

{

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

“isim”: {verilen: “Anna”, aile: “Smith”},

"e-posta": "[email protected]",

"yaş": 36

}

>

2022'de Öğrenilecek En İyi Veri Bilimi Becerileri

Çözüm

MongoDB'nin ölçeklenebilirliği, yazılım geliştirme ve veri bilimi alanında bir dizi fayda sağladığı için onu en yaygın kullanılan veritabanlarından biri yapar. Bu alanlarda kariyer yapmak kazançlı bir seçenektir. upGrad'ın Veri Biliminde Yönetici PG Programı, veri bilimi ve diğer ilgili alanlarda kariyerinize başlamak için harika bir yerdir.