NoSQL Chapter 2

📚 Working with MongoDB

📚 使用 MongoDB

🗂️ Schema Design

🗂️ 模式设计

• Schemas provide a blueprint for data organization and storage.
• 模式为数据组织和存储提供了蓝图。
• MongoDB is schema-less but using schemas can enhance:
• MongoDB 是无模式的，但使用模式可以增强：
  • Consistency and Data Integrity: Ensures uniformity across documents in a collection.
  • 一致性和数据完整性：确保集合中文档的一致性。
  • Improved Query Performance: Optimizes queries by defining expected document structures, allowing efficient indexing.
  • 改进的查询性能：通过定义预期的文档结构来优化查询，从而实现高效索引。
  • Enhanced Developer Productivity: Predefined structures help developers write error-free queries more easily.
  • 提高开发者生产力：预定义的结构帮助开发者更轻松地编写无错误的查询。
  • Simplified Maintenance: Clear data structure facilitates updates and changes.
  • 简化维护：清晰的数据结构有助于更新和更改。
  • Better Collaboration: Shared schema fosters teamwork and reduces miscommunication.
  • 更好的协作：共享模式促进团队合作并减少沟通不畅。

Schema: A logical structure defining the organization of data within a database.
模式：定义数据库中数据组织的逻辑结构。

💡 Benefits of Using Schemas

💡 使用模式的好处

• Consistency: Prevents inconsistent data storage (e.g., missing fields in an eCommerce application).
• 一致性：防止数据存储不一致（例如，电子商务应用程序中缺少字段）。
• Performance: Optimized indexing and query execution for large datasets.
• 性能：针对大型数据集优化索引和查询执行。
• Productivity: Tools support schema-defined data, aiding development.
• 生产力：工具支持模式定义的数据，辅助开发。

🌐 Data Modeling in MongoDB

🌐 MongoDB 中的数据建模

• Data modeling differs significantly from relational databases, balancing user interaction demands and performance needs.
• 数据建模与关系数据库显着不同，需要在用户交互需求和性能需求之间取得平衡。
• Document Structure: MongoDB uses flexible documents that can manage nested BSON documents and arrays.
• 文档结构：MongoDB 使用灵活的文档，可以管理嵌套的 BSON 文档和数组。

📝 Benefits of Document Structure

📝 文档结构的好处

• Reduced Need for Joins: Related data can be kept together in one document, simplifying retrieval.
• 减少连接需求：相关数据可以保存在一个文档中，简化检索。
• Streamlined Data Retrieval: All related information can be fetched in a single query.
• 简化数据检索：所有相关信息都可以通过单个查询获取。
• Simplified Queries: Queries become less complex, reducing errors.
• 简化查询：查询变得不那么复杂，减少错误。

Example Document:
示例文档：

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{
  "name": "John Doe",
  "email": "john.doe@example.com",
  "orders": [
    {
      "orderId": "12345",
      "date": "2023-07-15",
      "products": [
        {
          "productId": "56789",
          "name": "Laptop",
          "price": 999.99
        },
        {
          "productId": "67890",
          "name": "Mouse",
          "price": 49.99
        }
      ],
      "reviews": [
        {
          "productId": "56789",
          "rating": 5,
          "comment": "Great laptop!"
        }
      ]
    }
  ]
}

🔍 Data Types in MongoDB

🔍 MongoDB 中的数据类型

• BSON (Binary JSON): The format MongoDB uses to store data, extending JSON to support additional types like dates and binary data.
• BSON (二进制 JSON)：MongoDB 用于存储数据的格式，扩展了 JSON 以支持日期和二进制数据等其他类型。

Understanding these concepts and practices in MongoDB will significantly improve database management efficiency and application performance.

理解 MongoDB 中的这些概念和实践将显着提高数据库管理效率和应用程序性能。

📊 MongoDB Data Types

📊 MongoDB 数据类型

Basic Data Types

基本数据类型

• String
• 字符串
  • Description: UTF-8 encoded textual data.
  • 描述：UTF-8 编码的文本数据。
  • Example: { "name": "John Doe" }
  • 示例：{ "name": "John Doe" }
  • Use Case: Names, addresses, descriptions.
  • 用例：姓名、地址、描述。
• Integer
• 整数
  • Description: 32-bit and 64-bit integers for numerical data.
  • 描述：用于数值数据的 32 位和 64 位整数。
  • Example: { "age": 30, "score": 123456789 }
  • 示例：{ "age": 30, "score": 123456789 }
  • Use Case: Counting items, storing IDs.
  • 用例：计数项目、存储 ID。
• Double
• 双精度浮点数
  • Description: Floating-point numbers with decimal points.
  • 描述：带小数点的浮点数。
  • Example: { "price": 19.99, "rating": 4.5 }
  • 示例：{ "price": 19.99, "rating": 4.5 }
  • Use Case: Prices, ratings.
  • 用例：价格、评分。
• Boolean
• 布尔值
  • Description: Represents binary values: true or false.
  • 描述：表示二进制值：true 或 false。
  • Example: { "isActive": true, "isAdmin": false }
  • 示例：{ "isActive": true, "isAdmin": false }
  • Use Case: Flags and toggles.
  • 用例：标志和开关。

Complex Data Types

复杂数据类型

• Arrays

• 数组

  • Description: Stores multiple values in a single field.
  • 描述：在单个字段中存储多个值。
  • Example: { "tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"] }
  • 示例：{ "tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"] }
  • Use Case: Lists, categories.
  • 用例：列表、类别。

• Embedded Documents

• 嵌入式文档

  • Description: Documents nested within other documents.

  • 描述：嵌套在其他文档中的文档。

  • Example:

  • 示例：

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    { "name": "John Doe", "address": { "street": "123 Main St", "city": "New York", "state": "NY", "zip": "10001" } }

  • Use Case: Complex structures like addresses.

  • 用例：复杂结构，如地址。

Special Data Types

特殊数据类型

• ObjectId
• ObjectId
  • Description: Unique identifier for documents.
  • 描述：文档的唯一标识符。
  • Example: { "_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011") }
  • 示例：{ "_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011") }
  • Use Case: Unique document identification.
  • 用例：唯一文档标识。
• Date
• 日期
  • Description: Stores current date/time as milliseconds since Unix epoch.
  • 描述：以自 Unix 纪元以来的毫秒数存储当前日期/时间。
  • Example: { "created_at": ISODate("2023-07-24T00:00:00Z") }
  • 示例：{ "created_at": ISODate("2023-07-24T00:00:00Z") }
  • Use Case: Timestamps, event tracking.
  • 用例：时间戳、事件跟踪。
• Null
• Null
  • Description: Represents the absence of a value.
  • 描述：表示缺少值。
  • Example: { "middle_name": null }
  • 示例：{ "middle_name": null }
  • Use Case: Optional fields.
  • 用例：可选字段。
• Regular Expression
• 正则表达式
  • Description: Pattern matching within strings.
  • 描述：字符串内的模式匹配。
  • Example: { "pattern": /abc/i }
  • 示例：{ "pattern": /abc/i }
  • Use Case: Search and validation.
  • 用例：搜索和验证。
• Binary Data
• 二进制数据
  • Description: Stores binary content like images.
  • 描述：存储图像等二进制内容。
  • Example: { "profile_picture": BinData(0, "base64encodedstring") }
  • 示例：{ "profile_picture": BinData(0, "base64encodedstring") }
  • Use Case: Multimedia content storage.
  • 用例：多媒体内容存储。

🗂️ Understanding Relationships in MongoDB

🗂️ 理解 MongoDB 中的关系

One-to-One Relationships

一对一关系

• Description: A single document in one collection relates to a single document in another.
• 描述：一个集合中的单个文档与另一个集合中的单个文档相关联。
• Example: User and Profile.
• 示例：用户和个人资料。
• Implementation Options:
• 实现选项：
  • Embedding: Store profile within the user document.
  • 嵌入：将个人资料存储在用户文档中。
  • Referencing: Store profile in a separate collection and reference it.
  • 引用：将个人资料存储在单独的集合中并引用它。

One-to-Many Relationships

一对多关系

• Description: A single document relates to multiple documents.
• 描述：单个文档与多个文档相关联。
• Example: Author and Posts.
• 示例：作者和帖子。
• Implementation Options:
• 实现选项：
  • Embedding: Store an array of posts within the author document.
  • 嵌入：在作者文档中存储帖子数组。
  • Referencing: Store posts in a separate collection with references to authors.
  • 引用：将帖子存储在单独的集合中，并引用作者。

Many-to-Many Relationships

多对多关系

• Description: Multiple documents in one collection relate to multiple documents in another.
• 描述：一个集合中的多个文档与另一个集合中的多个文档相关联。
• Example: Students and Courses.
• 示例：学生和课程。
• Implementation Options:
• 实现选项：
  • Embedding Arrays: Embed ObjectIds in both student and course documents.
  • 嵌入数组：在学生和课程文档中都嵌入 ObjectId。

📊 MongoDB Relationships

📊 MongoDB 关系

Types of Relationships:

关系类型：

• One-to-One: Use embedding for small, frequently accessed related data.
• 一对一：对于小型、频繁访问的相关数据使用嵌入。
• One-to-Many: Use embedding for limited related documents, referencing for larger documents.
• 一对多：对于有限的相关文档使用嵌入，对于较大的文档使用引用。
• Many-to-Many:
• 多对多：
  • Embedding Arrays: Suitable for small, manageable relationships.
  • 嵌入数组：适用于小型、易于管理的关系。
  • Join Collection: Preferred for large, complex relationships.
  • 连接集合：大型、复杂关系的首选。

Understanding relationships is crucial for efficient database design and management.

理解关系对于高效的数据库设计和管理至关重要。

💡 CRUD Operations Overview

💡 CRUD 操作概述

CRUD Definition:

CRUD 定义：

CRUD stands for Create, Read, Update, and Delete—the four basic operations on data.

CRUD 代表创建、读取、更新和删除——对数据的四种基本操作。

Inserting Documents:

插入文档：

• Single Document: Use insertOne method.

• 单个文档：使用 insertOne方法。

  • Example: db.movies.insertOne({"title" : "Stand by Me"})
  • 示例：db.movies.insertOne({"title" : "Stand by Me"})

• Multiple Documents: Use insertMany.

• 多个文档：使用 insertMany。

  • Example:
  • 示例：

  1 2 3 4 5

  db.movies.insertMany([ {"title" : "Ghostbusters"}, {"title" : "E.T."}, {"title" : "Blade Runner"} ]);

Removing Documents:

删除文档：

• Delete One: deleteOne removes a single document matching the filter.
• 删除单个：deleteOne删除与筛选器匹配的单个文档。
  • Example: db.movies.deleteOne({"_id" : 4})
  • 示例：db.movies.deleteOne({"_id" : 4})
• Delete Many: deleteMany removes all documents matching the filter.
• 删除多个：deleteMany删除与筛选器匹配的所有文档。
  • Example: db.movies.deleteMany({"year" : 1984})
  • 示例：db.movies.deleteMany({"year" : 1984})
• Dropping a Collection: Use db.movies.drop() to remove the entire collection.
• 删除集合：使用 db.movies.drop() 删除整个集合。

🔄 Updating Documents

🔄 更新文档

Update Methods:

更新方法：

• updateOne: Updates a single document.
• updateOne：更新单个文档。
• updateMany: Updates multiple documents.
• updateMany：更新多个文档。
• replaceOne: Replaces a document entirely.
• replaceOne：完全替换一个文档。

Document updates are atomic; the last update sent will prevail in case of conflicts.

文档更新是原子性的；如果发生冲突，最后发送的更新将生效。

Example of Document Replacement:

文档替换示例：

• Changing user document structure:

• 更改用户文档结构：

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  var joe = db.users.findOne({"name" : "joe"}); joe.relationships = {"friends" : joe.friends, "enemies" : joe.enemies}; delete joe.friends; delete joe.enemies; db.users.replaceOne({"name" : "joe"}, joe);

📈 Best Practices for MongoDB Relationships

📈 MongoDB 关系的最佳实践

🗃️ Working with MongoDB

🗃️ 使用 MongoDB

🔑 Key Concepts

🔑 核心概念

• Unique Document Identification:
• 唯一文档标识：
  • Each document in a MongoDB collection has a unique _id field.
  • MongoDB 集合中的每个文档都有一个唯一的 _id 字段。
  • When updating a document, ensure you match on a unique identifier to avoid conflicts.
  • 更新文档时，请确保通过唯一标识符进行匹配以避免冲突。

Example: To update Joe’s age, instead of matching by name, match by _id:

示例：要更新 Joe 的年龄，应通过 _id 而不是姓名进行匹配：

1	db.people.replaceOne({"_id" : ObjectId("4b2b9f67a1f631733d917a7c")}, joe);

📝 Updating Documents

📝 更新文档

• Incrementing Values: Use the ++ operator to increment numeric fields.

• 递增值：使用

  1

  ++

  运算符来递增数字字段。

  • Example: Increment Joe’s age:
  • 示例：增加 Joe 的年龄：

  1	joe.age++;

📊 Array Operators

📊 数组操作符

• Adding Elements:

• 添加元素：

  • $push: Adds an element to the end of an array.
  • $push：将元素添加到数组的末尾。
  • Example: Adding a comment to a blog post:
  • 示例：向博客文章添加评论：

  1	db.blog.posts.updateOne({"title" : "A blog post"}, {"$push" : {"comments" : {"name" : "joe", "content" : "nice post."}}});

• Multiple Additions:

• 多重添加：

  • $each: Push multiple values at once.
  • $each：一次推送多个值。
  • Example:
  • 示例：

  1	db.stock.ticker.updateOne({"_id" : "GOOG"}, {"$push" : {"hourly" : {"$each" : [562.776, 562.790, 559.123]}}});

• Limiting Array Size:

• 限制数组大小：

  • $slice: Limits the array size.
  • $slice：限制数组大小。
  • Example: Keep only the last 10 elements:
  • 示例：仅保留最后 10 个元素：

  1	db.movies.updateOne({"genre" : "horror"}, {"$push" : {"top10" : {"$each" : ["Nightmare on Elm Street", "Saw"], "$slice" : -10}}});

• Preventing Duplicates:

• 防止重复：

  • $addToSet: Adds a value only if it doesn’t already exist in the array.
  • $addToSet：仅当值不存在于数组中时才添加该值。
  • Example:
  • 示例：

  1	db.users.updateOne({"_id" : ObjectId("4b2d75476cc613d5ee930164")}, {"$addToSet" : {"emails" : "joe@gmail.com"}});

🚫 Removing Elements

🚫 删除元素

• Removing by Position:

• 按位置删除：

  • $pop: Removes an element from the beginning or end of an array.
  • $pop：从数组的开头或末尾删除元素。
  • Example: Remove from the end:
  • 示例：从末尾删除：

  1	db.lists.updateOne({}, {"$pop" : {"todo" : 1}});

• Removing by Criteria:

• 按条件删除：

  • $pull: Removes elements that match specified criteria.
  • $pull：删除符合指定条件的元素。
  • Example: Remove “laundry” from a todo list:
  • 示例：从待办事项列表中删除 “laundry”：

  1	db.lists.updateOne({}, {"$pull" : {"todo" : "laundry"}});

🔄 Positional Array Modification

🔄 位置数组修改

• Using Positional Operator:

• 使用位置操作符：

  • $: Allows modification of an array element without knowing its index.
  • $：允许在不知道数组元素索引的情况下修改它。
  • Example: Increment votes for the first comment:
  • 示例：为第一条评论增加投票数：

  1	db.blog.updateOne({"post" : post_id}, {"$inc" : {"comments.0.votes" : 1}});

📚 Working with MongoDB

📚 使用 MongoDB

📝 Key Operations

📝 关键操作

• CRUD Operations:
• CRUD 操作：
  • Create: Inserting documents using insertOne and insertMany.
  • 创建：使用 insertOne 和 insertMany 插入文档。
  • Read: Retrieving data with the find method.
  • 读取：使用 find 方法检索数据。
  • Update: Modifying existing documents using updateOne and updateMany.
  • 更新：使用 updateOne 和 updateMany 修改现有文档。
  • Delete: Removing documents with deleteOne and deleteMany.
  • 删除：使用 deleteOne 和 deleteMany 删除文档。

🔄 Updating Documents

🔄 更新文档

• UpdateOne:

• UpdateOne：

  • Updates only the first document that matches the filter.

  • 仅更新与筛选器匹配的第一个文档。

  • Example:

  • 示例：

    1	db.blog.updateOne({"comments.author": "John"}, {"$set": {"comments.$.author": "Jim"}})

• UpdateMany:

• UpdateMany：

  • Updates all documents matching the filter.

  • 更新所有与筛选器匹配的文档。

  • Use for bulk updates, e.g., giving gifts to users with a specific birthday:

  • 用于批量更新，例如，向具有特定生日的用户赠送礼物：

    1	db.users.updateMany({"birthday": "10/13/1978"}, {"$set": {"gift": "Happy Birthday!"}})

⚙️ Upserts

⚙️ Upsert 操作

Upsert is a combination of update and insert. If no document matches the filter, a new document is created.

Upsert 是更新和插入的组合。如果没有文档与筛选器匹配，则会创建一个新文档。

• Example:

• 示例：

  1	db.analytics.updateOne({"url": "/blog"}, {"$inc": {"pageviews": 1}}, {"upsert": true})

• Benefits:

• 好处：

  • Reduces database round trips.
  • 减少数据库往返次数。
  • Simplifies code and prevents race conditions.
  • 简化代码并防止竞争条件。

✏️ Setting Fields on Insert

✏️ 插入时设置字段

$setOnInsert: Sets a value only when a new document is created.

$setOnInsert：仅在创建新文档时设置值。

• Example:

• 示例：

  1	db.users.updateOne({}, {"$setOnInsert": {"createdAt": new Date()}}, {"upsert": true})

📅 Schemas and Data Modeling

📅 模式和数据建模

• Schemas organize and represent data efficiently, ensuring data integrity and optimizing performance.
• 模式有效地组织和表示数据，确保数据完整性并优化性能。
• Data modeling in MongoDB allows for flexible and scalable solutions.
• MongoDB 中的数据建模允许灵活且可扩展的解决方案。

📌 Summary of Key Points

📌 关键点总结

• CRUD operations are fundamental for managing data in MongoDB.
• CRUD 操作是管理 MongoDB 中数据的基础。
• Upserts provide a powerful way to insert or update documents in a single operation.
• Upsert 操作提供了一种在单个操作中插入或更新文档的强大方法。
• Understanding how to use $setOnInsert can enhance your data management capabilities.
• 理解如何使用 $setOnInsert 可以增强您的数据管理能力。
• Using updateMany allows for efficient bulk updates across multiple documents.
• 使用 updateMany 可以高效地对多个文档进行批量更新。