 |
|
|
|
Концепции моделирования MongoDb на примере разработки социальных игр
Концепции моделирования MongoDb Подход к проектированию данных в документно-ориентированных БД немного отличается от подобной работы в традиционных СУБД. Суть этих отличий мы сегодня и рассмотрим MongoDb – яркий представитель документно-ориентированной базы данных, реализованой на С++, являющийся Open Source-продуктом, что еще больше повышает ее популярность, распространяется под лицензией GNU AGPL v3.0. Название составлено из части слова «humongous», что значит «большой», «значительный», а Db – сокращение от «DataBase». Первый релиз был выпущен фирмой 10 Gen в 2008 году. Текущей версией является 2.4. В настоящее время MongoDb используют более 10 миллионов компаний и стартапов, в том числе такие гиганты ИТ-индустрии, как SourceForge.net, foursquare (социальная сеть), the New York Times, MTV, Cisco и многие другие. В отличие от традиционных СУБД MongoDb не может делать операции объединения, JOIN-таблицы или, в терминологии MongoDb, коллекции. Поэтому MongoDb подходит в случае слабосвязанных или слабоструктурированных данных. Если схема данных представляет сложные семантические связи, то лучше использовать другой класс NoSQL-хранилищ: «графовые БД». Основные концепции В основе концепции MongoDb лежит понятие документ. Документ представляет набор поименованных полей, где каждое поле выглядит как пара «ключ-значение». Внешнее представление документа сделано в виде формата JSON (Java Script Object Notation), а внутренняя организация хранения и передачи данных между клиентом и сервером осуществляется в его бинарном представлении: BSON (Binary-encoded serialization of JSON). Пример JSON-документа: { "user_id" : 1, "nickname" : "Bob", "level" : 3, "pvp_level": 17 , "awards" : ["hero-I","gold star"] } Документ содержит множество поименованных полей с их содержанием. По сути, каждый документ содержит в себе схему описания. Это позволяет хранить «гибкие» структуры данных, что является некоторым преимуществом перед традиционными РСУБД. Множество документов сгруппированы в коллекции. Так, например, множество данных о пользователях может быть объединено в коллекцию users. А каждый элемент коллекции users является документом, описывающим конкретного пользователя. Все документы в пределах коллекции проиндексированы по первичному ключу в BTree-индекс. BTree-индекс позволяет делать выборки по условию «больше и меньше». Также MongoDb позволяет индексировать документы по вторичному индексу. Множество коллекций должно быть объединено в одну из баз данных. Один запущенный экземпляр MongoDB может поддерживать несколько разных баз данных. Концептуально база данных соответствует понятию базы данных в MySQL или схемы в Oracle. Для лучшего понимания мы можем сделать сравнение в терминах традиционных РСУБД (см. таблицу 1). Таблица 1. Сравнение традиционной РСУБД и MongoDb
Статью целиком читайте в журнале «Системный администратор», №3 за 2014 г. на страницах 46-49. |
АЛЕКСАНДР КАЛЕНДАРЕВ, программист, РБК Медиа, Комментарии отсутствуют
| Добавить комментарий |
|
Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи |
|
