![REPRÉSENTATI
ON D'UN
DOCUMENT
MONGODB
{
Id : 1,
user : 1,
Titre : "mon premier post",
Date : 123456789,
Views : 123,
CommentsCount : 1,
Comments : [{
Content : "super ton post!",
User : "toto”},
{Content: ‘Preums !’,
User: “Le Troll”}
]
}](https://image.slidesharecdn.com/mongodbpresentationye-230614164605-d0664bb3/85/MongoDB_presentation_ye-pptx-9-320.jpg)
![INSERTION DE DONNÉES
• Syntaxe d'insertion d'un document :
db.COLLECTION_NAME.insert({key1:val1,...})
• db: base de données sélectionnée
• Si le champ_id(clé primaire) est omis dans le document inséré, mongoDB
attribut un ObjectId uniquement pour ce document.
• Insertion multiple avec un tableau de documents [{...},{...},...]
• db.COLLECTION_NAME.insert([{...},{...},...])
• Exemple :
• db.US333G.insert([{prenom:"Mohamed",sex:"M",age:30,taille:1.84},{prenom:"Marie",s
ex:"F",age:20}])](https://image.slidesharecdn.com/mongodbpresentationye-230614164605-d0664bb3/85/MongoDB_presentation_ye-pptx-17-320.jpg)
![SÉLECTION DE DONNÉES
• Syntaxe
• db.COLLECTION_NAME.find(query,fields)
• query (optionnel): filtrer les documents à sélectionner => WHERE
• Syntaxe : {key: value, ...} (c.à.d. equal) ou {key: {$op: value},...}
• Opérateurs entre clé et val: $lt (less than), $lte (less than equals), $gt (greater than), $gte
(greater than equals), $ne (not equals), etc ...
• Opérateurs entre couples clé/valeur : $and (par défaut), $or, $not et $nor
avec la syntaxe { $op: [ {...} , {...} , ... ] }.
• field (optionnel) : filtrer les champs à sélectionner => SELECT
• Syntaxe: { champ1: <boolean>, champ2:<boolean>... }
• true ou 1 pour inclure et 0 ou false pour exclure
• _id est toujours inclus sauf s'il est explicitement exclu](https://image.slidesharecdn.com/mongodbpresentationye-230614164605-d0664bb3/85/MongoDB_presentation_ye-pptx-18-320.jpg)
MongoDB_presentation_ye.pptx
- 2. OBJECTIF GÉNÉRAL • Découvrir l'un des SGBD noSQL les plus utilisés • MongoDB dans les grandes lignes • Modéliser ses données dans Mongo • Installation et utilisation général (requêtages)
- 3. D’OÙ VIENT NOSQL ? POURQUOI LE NOSQL •Problématiques de performance •Problématiques fonctionnelles •Problématique de stockage
- 4. SGBDR VS. NOSQL SGBDR •Tables – Relations •SQL •Transactions fortes •Centralisé NoSQL •Autre chose… •Ca dépend… •Ca dépend aussi •Réparti
- 5. MODÈLES DE DONNÉES NOSQL, 4 FAMILLES • Clé-valeur • Redis, DynamoDB, Voldemort • Colonnes BigTable, Cassandra, Hbase • Documents • CouchDB, MongoDB, CouchBase • Graphe • Neo4J
- 6. POURQUOI MONGODB • Facile à mettre en œuvre • Open Source, gratuit et vivant • Des drivers pour tous les langages • Riche mais pas trop exotique (une partie des concepts relationnels s’appliquent toujours) • Outillage assez riche • Modèle riche
- 7. • Relationnel / Document Questio n Comment Response User SQL Question List(Commen t) List(Response ) User Document
- 9. REPRÉSENTATI ON D'UN DOCUMENT MONGODB { Id : 1, user : 1, Titre : "mon premier post", Date : 123456789, Views : 123, CommentsCount : 1, Comments : [{ Content : "super ton post!", User : "toto”}, {Content: ‘Preums !’, User: “Le Troll”} ] }
- 10. INSTALLATION ET UTILISATION GÉNÉRAL • Installer et démarrer un serveur et un client Mongo • Créer une base de données dans un serveur Mongo • Créer une collection dans une base de données Mongo • Connaître les principaux types de données • Insérer des données • Consulter des données • Modifier des données • Supprimer des données
- 11. LES OBJECTIFS • Installation et démarrage d'un serveur et d'un client • Opérations sur les bases de données • Opérations sur les collections • Les principaux types de données • Insertion de données • Consultation de données • Modification de données • Suppression de données
- 12. RAPPEL • MongoDB est un SGBD • dans la mouvance NoSQL (Not only SQL) • scalable ie supporte l'accroissement e la quantité de données • orienté documents • Document • Ensemble de paires clé/valeur : Ex {prenom:"ABDALLAH",sex:"M",age:24,taille:1.85} • Equivalent d'un Enregistrement ou tuple en SGBDR • Collection • Ensemble de documents • Equivalent d'une table en SGBDR • Ne dispose pas obligatoirement de schéma • Base de données = ensemble de collections
- 13. INSTALLATION ET DÉMARRAGE DU SERVEUR ET CLIENT 1. Se rendre à l'adresse : http://docs.mongodb.org/manual/installation/ 2. Télécharger et installer mongo 3. Créer le répertoire data/db/ de stockage des données 4. En ligne de commande : a) Démarrer le server avec la commande mongod , b) Accompagnée l'option --dbpath .../data/db c) Démarrer le client avec la commande mongo (sans d) sir me 2ème interpréteur de commande
- 14. OPÉRATIONS SUR LES DATABASE DOCUMENT • Pas de commande pour créer une base de données • Définir ou sélectionner une base de données : use DB_NAME • NB : une base de données n'existe que si on y crée une collection • Voir le nom de la database document courante : db • Voir les noms de toutes les databases documents disponible : show dbs • Supprimer la database sélectionnée ou courante db.dropDatabase() • Exemple: définition de la database "acsid" : use acsid
- 15. OPÉRATIONS SUR LES COLLECTIONS • Syntaxe de création : db.createCollection('COLLECTION_NAME') • NB : l'insertion d'un document dans une collection crée automatiquement celle-ci • db représente la base de données sélectionnée • Voir toutes les collections disponibles : show collections • Supprimer une collection : db.COLLECTION_NAME.drop() • Exemple: création de la collection "US333G": db.createCollection('US333G')
- 16. PRINCIPAUX TYPES DE DONNÉES • Integer: nombre entier. Exemple : age: 25 • Double: nombre à virgule(décimal point). Exemple : taille: 1.85 • String: chaîne de caractères en UTF8. Exemple: prenom: "Mohamed" • Boolean: true ou false. Exemple: present: true • Date : - Date courant: Date(). Exemple : lastModified : Date() - Autre date : new Date('MM-DD-YYYY hh:mm:ss') ou ISODate("YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ") - Exemple: date_cmde : ISODate("2022-03-09T15:30:25Z") • Array: valeurs entre crochets séparées par une virgule • ObjectId: identifiant unique de 12 octets d'un document dont 4(timestamp Unix)+3(machine)+2(processus)+ 3(incrément) • Embedded Document : document intégré
- 17. INSERTION DE DONNÉES • Syntaxe d'insertion d'un document : db.COLLECTION_NAME.insert({key1:val1,...}) • db: base de données sélectionnée • Si le champ_id(clé primaire) est omis dans le document inséré, mongoDB attribut un ObjectId uniquement pour ce document. • Insertion multiple avec un tableau de documents [{...},{...},...] • db.COLLECTION_NAME.insert([{...},{...},...]) • Exemple : • db.US333G.insert([{prenom:"Mohamed",sex:"M",age:30,taille:1.84},{prenom:"Marie",s ex:"F",age:20}])
- 18. SÉLECTION DE DONNÉES • Syntaxe • db.COLLECTION_NAME.find(query,fields) • query (optionnel): filtrer les documents à sélectionner => WHERE • Syntaxe : {key: value, ...} (c.à.d. equal) ou {key: {$op: value},...} • Opérateurs entre clé et val: $lt (less than), $lte (less than equals), $gt (greater than), $gte (greater than equals), $ne (not equals), etc ... • Opérateurs entre couples clé/valeur : $and (par défaut), $or, $not et $nor avec la syntaxe { $op: [ {...} , {...} , ... ] }. • field (optionnel) : filtrer les champs à sélectionner => SELECT • Syntaxe: { champ1: <boolean>, champ2:<boolean>... } • true ou 1 pour inclure et 0 ou false pour exclure • _id est toujours inclus sauf s'il est explicitement exclu
- 19. MODIFICATION DE DONNÉES • Syntaxe • db.COLLECTION_NAME.update(query, update, options) • query (obligatoire) : voir diapo sur sélection de données • update (obligatoire) : données mises à jour • Syntaxe : {liste de paires clé: valeur} ou {$op: {liste}} • Options • upsert (optionnel) : avec {upsert: true}, créer un nouveau document si aucun ne répond à la query • multi (optionnel) : avec {multi: true}, modifier tous les docs qui répondent à la query • Exemple
- 20. SUPPRESSION DE DONNÉES • Syntaxe • db.COLLECTION_NAME.remove(query, justOne) • query (obligatoire) : voir diapo sur sélection de données • justOne (optionnel) : avec {justOne: true}, supprimer un seul document • Exemple : • db.US333G.remove({prenom: 'Maria'})
- 21. CONCLUSION
- 22. DOCUMENTATION • http://docs.mongodb.org/manual/ • http://docs.mongodb.org/manual/reference/bson-types/ • http://search.cpan.org/~mongodb/MongoDB/lib/MongoDB/Da taTypes.prod • http://docs.mongodb.org/manual/applications/crud/
Notes de l'éditeur
- #2: NoSQL désigne une famille de SGBD qui s'écarte du paradigme classe des Bases relationnelles (No Only SQL) émergé autour des années 2010
- #4: NoSQL désigne une famille de SGBD qui s'écarte du paradigme classe des Bases relationnelles (No Only SQL) émergé autour des années 2010 ============= Pour répondre à des problématiques spécifique de performance : En cas de très grosse volumétrie de données En cas de très grosses montées en charges (sites à fort trafic ## ) les moteurs NoSQL sont plus rapides en lecture et en écriture qu'un SGBDR Car il n' aucun contrôle sur les données La plupart peuvent charger leurs données en mémoire vive et/ou être répartis sur plusieurs serveurs en parallèle (sharding) ================== Pour répondre à des problématiques fonctionnelles spécifique Designer une base de données pour développer un système de gestion du cache (modèle Clés/valeurs) Designer une base de données à la structure "super flexible" pour la réalisation d'un POC ou d'un MVP (modèles Documents et Colonnes) Designer une base de données à nœuds multiple (type réseau social via le modèle Graphe) Designer une base de données pour se lancer dans l'aventure "Big Data" ============================== Pour répondre à des problématique de stockage : les collections de données n'étant pas structurées (pas de champs prédéfinis contrairement aux tables d'un SGBDR), aucun "espace vide" n'est réservé sur le disque dur Ce sont les grandes entreprises du web amenées à traiter des volumes de données très importants qui ont été les premières confrontées aux limitations intrinsèques des SGBD relationnels traditionnels. -------------------------------------- Ces systèmes fondés sur une application stricte des propriétés ACID et généralement conçus pour fonctionner sur des ordinateurs uniques ont rapidement posé des problèmes d'extensibilité. Afin de répondre à ces limites, ces entreprises ont commencé à développer leurs propres systèmes de gestion de bases de données pouvant fonctionner sur des architectures matérielles distribuées et permettant de traiter des volumes de données importants. Les systèmes propriétaires qui en ont résulté, Google (BigTable), Amazon (Dynamo (en)), LinkedIn (Voldemort), Facebook (Cassandra puis HBase), SourceForge.net (MongoDB), Ubuntu One (CouchDB), Baidu (Hypertable) ont été les précurseurs du modèle NoSQL4. a nécessité de posséder un paradigme de bases de données adapté à ce modèle d'infrastructure matérielle ACSID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité)
- #6: Données stockées de manière non structurée (chaque "record" peut contenir des champs) Aucun contrôle sur l'intégrité des données (aucune règle d'écriture applicable-> les propriétés "cohérence" et/ou "isolation" du concept ACSID ne sont généralement pas respectées) Aucun système d'intégrité référentielle des données entre "entité" différentes. Système de requêtage des données plus ou moins élaborés BigTable (Google) Dynamo (Amazon) Voldemort (Linkedin) Cassandra (Facebook) HBase (Facebook) SourceForge énorme Mongo (traduit : énorme). : base de données répartie (2007) Le serveur et les outils sont distribués sous licence SSPL, les pilotes sous licence Apache et la documentation sous licence Creative Commons4. Il fait partie de la mouvance NoSQL.