O documento descreve como o MongoDB foi criado pelos fundadores da Doubleclick em 2007 e se tornou popular entre grandes empresas como Foursquare, Github e EA Games. O documento também discute conceitos como NoSQL, armazenamento de documentos, modelagem flexível de dados e escalabilidade.

1. e NoSQL
Tudo o que você precisa saber
Fórum Internacional de Software Livre 2015
Christiano Anderson
anderson@propus.com.br
http://www.propus.com.br
Twitter: @dump

2. Quem sou?
●
Arquiteto de dados na Propus Science;
●
Trabalho com web e software livre desde
1995;
●
Python desde 2000;
●
MongoDB desde o início do projeto;
●
Colaboro e já colaborei com projetos como:
– GNU Project (Free Software Foundation);
– Debian Project;
– Python;
– MongoDB – MUG - SP;
●
Twitter: @dump
●
Blog:
http://christiano.me
●
Facebook, LinkedIn:
Christiano Anderson

3. Mongo?
●
Sim, em muitos idiomas pode ser um
termo pejorativo, mas a origem vem de:
Humongous
“Gigantesco”

4. História
●
Foi criado pelos fundadores da
Doubleclick;
●
10gen foi fundada em 2007;
●
A ideia inicial era fazer um produto
semelhante ao Google App Engine;

5. Alta curva de crescimento
Contribuições ao core do MongoDB

6. Grandes players utilizando
●
Foursquare;
●
Github;
●
EA Games;
●
Entre diversos outros
– No Brasil:
●
EasyTaxi;
●
Globo.com;
●
IG;
●
Mercado Livre
●
ZAP Imóveis
●
Ingresse.com
●
Terra Networks

7. Um pouco de conceitos...
●
NoSQL: O termo foi criado por Carlo
Strozzi e Eric Evans como referência a um
tipo de armazenamento de dados;
●
Nunca, mas nunca está relacionado a ódio
ao modelo SQL, pelo contrário, podem até
trabalhar em conjunto;
●
O termo NoREL e Não Relacional também
é bastante utilizado

8. Por que usar NoSQL?
●
Novos paradigmas (nem tão novos
assim);
●
Funcionalidades;
●
Escalabilidade;
●
Performance;
●
Não ficar preso a modelagem;

9. Volume de dados
●
Grande volume é relativo, o que você
considera grande?
– Dados que crescem exponencialmente;
– Agregam muitos valores dinamicamente;
– Não precisam de modelagem;

10. Considere uso de MongoDB se...
●
Está usando muito cache em sua aplicação;
●
Os dados mudam muito;
●
Os dados estão crescendo de forma exponencial;
●
Precisa de processamento em tempo real;
●
Gosta de desenvolvimento ágil;
●
Sua aplicação é “beta perpétua”;
●
Tem dificuldade para trabalhar com modelo relacional;
●
Usa muito “join” na sua aplicação relacional;

11. Iniciando com MongoDB
●
Sua distribuição GNU/Linux deve possuir
pacotes prontos;
●
No site da MongoDB, possível baixar
binários para outros sistemas
operacionais;
●
A instalação é bem simples, a
configuração padrão do MongoDB já
atende quase todos os cenários;

12. Pode substituir o banco relacional?
●
Até pode, mas é uma questão de
arquitetura e escolhas;
●
Uma aplicação pode usar MongoDB e
banco relacional;
●
Tudo vai depender da sua arquitetura;

13. Não existe a melhor ferramenta...
… Existe a que atende melhor a sua necessidade.
A necessidade pode exigir mais de uma ferramenta.

14. Suporte a linguagens de
programação
●
Praticamente todas as linguagens de programação possuem
suporte (driver) para MongoDB;
●
Suporte oficial às principais linguagens (Python, C, C++, PHP,
Java, NodeJS, Perl, Scala, Ruby, C#);
●
Suporte da comunidade a diversas outras linguagens (R, Go,
Erlang, LISP, Lua, Matlab, Smalltalk, entre outras)

15. Recursos animais!
●
Busca textual (Full Text Search);
●
Aggregation framework;
●
Índices espaciais (geográficos);
●
Sharding;
●
Replica Set;

16. Busca textual
●
Possui suporte a português do Brasil;
●
Stemming;
●
Stopwords;

17. Stemming
●
Se a frase abaixo estiver indexada
como FTS:
“Enquanto houver vontade de lutar, haverá
esperança de vencer”
●
Se houver uma busca pela palavra
“vencendo”, a mesma será exibida no
resultado de busca.

18. Interface em JavaScript
●
O MongoShell é baseado em JavaScript,
oferece toda flexibilidade para gerenciar o
banco de dados e executar operações
administrativas

19. Nomenclaturas
Banco Relacional MongoDB
Base de dados --> Base de Dados
Tabela --> Coleção
Registro --> Documento
Índice --> Índice
Join --> Documento embarcado
Foreign key --> Referência

20. Modelo de documento
{'nome':'Christiano',
'sobrenome':'Anderson',
'email':'chris@christiano.me',
'twitter':'@dump',
'blog':'http://christiano.me',
'idade': 36,
'palestrante': true}

21. Realizando operações via
MongoShell
●
O MongoDB é implícito, não existe
necessidade de criar toda estrutura do
banco de dados antes;
●
O MongoShell é uma ótima forma de
aprendizado!

22. MongoShell
anderson@endor:~$ mongo
MongoDB shell version: 2.4.6
connecting to: test
> a = 10
10
> b = 30
30
> a < b
true
> b < a
false

23. Vamos lá...
anderson@endor:~$ mongo
MongoDB shell version: 2.4.6
connecting to: test
> use escola
switched to db escola
>
Nesse ponto, o banco
ainda está vazio.

24. Inserindo um registro
anderson@endor:~$ mongo
MongoDB shell version: 2.4.6
connecting to: test
> use escola
switched to db escola
> db.alunos.insert({
... 'nome':'Rolando Rocha',
... 'turma':'Python',
... 'nota': 10})
>
Nesse ponto, o banco foi criado
e o documento foi inserido, já
está persistido em disco

25. Verificando o registro
> db.alunos.findOne()
{
"_id" :
ObjectId("525ecd6585512f4130afd2c4")
,
"nome" : "Rolando Rocha",
"turma" : "Python",
"nota" : 10
}
ObjectId é único
para cada
documento

26. Inserindo outro registro
> db.alunos.insert({
... nome: 'Carolina',
... sobrenome: 'Ferreira',
... sexo: 'feminino',
... idade: 29,
... email: 'carol@yahoo.com',
... materias:
['MongoDB','Riak','Java'],
... notas: {'MongoDB': 10, 'Riak': 8,
'Java': 9}
... })
>

27. Listando apenas o registro da
Carolina
> db.alunos.find({'nome':'Carolina'}).pretty()
{
"_id" : ObjectId("522f25248434c181910716ec"),
"nome" : "Carolina",
"sobrenome" : "Ferreira",
"sexo" : "feminino",
"idade" : 29,
"email" : "carol@yahoo.com",
"materias" : [
"MongoDB",
"Riak",
"Java"
],
"notas" : {
"MongoDB" : 10,
"Riak" : 8,
"Java" : 9
}
}
>

28. Só mais um registro...
> db.alunos.insert({
... nome: 'Juliana',
... sobrenome: 'Silva',
... sexo: 'feminino',
... idade: 21,
... materias: ['Riak','Python']
... })
> db.alunos.count()
3

29. Listando apenas quem é do sexo
feminino
> db.alunos.find({sexo:'feminino'})
{ "_id" : ObjectId("5230ee7ec3141857756a81a8"),
"nome" : "Carolina", "sobrenome" : "Ferreira",
"sexo" : "feminino", "idade" : 29, "email" :
"carol@yahoo.com", "materias" : [ "MongoDB",
"Riak", "Java" ], "notas" : { "MongoDB" : 10,
"Riak" : 8, "Java" : 9 } }
{ "_id" : ObjectId("5230eec6c3141857756a81a9"),
"nome" : "Juliana", "sobrenome" : "Silva",
"sexo" : "feminino", "idade" : 21, "materias" :
[ "Riak", "Python" ] }

30. Listando apenas quem tem
MongoDB na matéria
> db.alunos.find({materias:'MongoDB'})
{ "_id" : ObjectId("522f25248434c181910716ec"),
"nome" : "Carolina", "sobrenome" : "Ferreira",
"sexo" : "feminino", "idade" : 29, "email" :
"carol@yahoo.com", "materias" : [ "MongoDB",
"Riak", "Java" ], "notas" : { "MongoDB" : 10,
"Riak" : 8, "Java" : 9 } }
>

31. Listando quem tem menos de 30
anos
> db.alunos.find({idade: {$lt: 30} })
{ "_id" : ObjectId("522f25248434c181910716ec"), "nome" : "Carolina",
"sobrenome" : "Ferreira", "sexo" : "feminino", "idade" : 29, "email" :
"carol@yahoo.com", "materias" : [ "MongoDB", "Riak", "Java" ],
"notas" : { "MongoDB" : 10, "Riak" : 8, "Java" : 9 } }
{ "_id" : ObjectId("522f264c8434c181910716ed"), "nome" : "Juliana",
"sobrenome" : "Silva", "sexo" : "feminino", "idade" : 21, "materias" : [
"Riak", "Python" ] }
>

32. Alguns operadores de consulta
Operador Descrição
$gt Maior que
$gte Maior ou igual que
$lt Menor que
$lte Menor ou igual que

33. Atualização de registro
> db.alunos.update({'nome':'Carolina'},
{$set: {'sobrenome':'Ferreira
Martins'}})
Padrão de pesquisa
Operador de alteração

34. Resultado> db.alunos.find({'nome':'Carolina'}).pretty()
{
"_id" :
ObjectId("522f2b998434c181910716ee"),
"email" : "carol@yahoo.com",
"idade" : 29,
"materias" : [
"MongoDB",
"Riak",
"Java"
],
"nome" : "Carolina",
"notas" : {
"MongoDB" : 10,
"Riak" : 8,
"Java" : 9
},
"sexo" : "feminino",
"sobrenome" : "Ferreira Martins"
}
>

35. O que acontece se fizer isso?
> db.alunos.update({'nome':'Carolina'},
{'sobrenome':'Ferreira Martins'})

36. Removendo registros
db.alunos.remove({'sobrenome':'Ferreir
a Martins'})

37. Listando só o nome dos alunos
> db.alunos.find({},
{'nome':true, '_id': false})
{ "nome" : "Rolando" }
{ "nome" : "Juliana" }
{ "nome" : "Carolina" }

38. Ordenação
> db.alunos.find({}, {'nome': true,
'_id': false}).sort({nome: 1})
{ "nome" : "Carolina" }
{ "nome" : "Juliana" }
{ "nome" : "Rolando" }

39. Comparativo SQL
SQL MongoDB
INSERT INTO USERS VALUES(1,1) db.users.insert({a:1, b:1})
SELECT a,b FROM users db.users.find({}, {a: 1, b: 1})
SELECT * FROM users db.users.find()
SELECT * FROM users WHERE age=33 db.users.find({age: 33})
SELECT * FROm users WHERE name =
“pedro”
db.users.find({name:”pedro”})

40. Comparativo SQL
SQL MongoDB
SELECT * FROM users WHERE age=33
ORDER BY name
db.users.find({‘age’:33}).sort({na
me:1})
SELECT * FROM users WHERE age < 33 db.users.find({‘age’:{$lt:33}})})
CREATE INDEX myindexname ON
user(name)
db.users.ensureIndex({name:1})
SELECT * FROM users WHERE a = 1
AND b = ‘q’
db.users.find({a:1, b:’q’})
SELECT * FROM users LIMIT 10 SKIP 20 db.users.find().limit(10).skip(20)

41. Como descobrir documentos que
não possuem determinada chave
> db.alunos.find({'email':
{$exists: false} })

42. Adicionando chave em todos os
documentos
> db.alunos.update({ },
{ $set: { 'aprovado': true } },
{ multi: true })
O que adicionar
Query
Grava a alteração em todos
Os registros que atendem
Ao critério

43. Criando apontamentos
(relacionamentos)
> db.alunos.find().pretty()
{ "_id" : "rolando", "nome" : "Rolando", "email" :
"rolando@teste.com" }
{ "_id" : "carol", "nome" : "Carol", "email" :
"carol@teste.com" }
{ "_id" : "july", "nome" : "Juliana", "email" :
"july@teste.com" }
> db.biblioteca.find().pretty()
{ "_id" : "0001", "titulo" :
"Aprenda MongoDB" }
{ "_id" : "0002", "titulo" :
"Aprenda Python" }
{ "_id" : "0003", "titulo" :
"Aprenda Shell" }

44. Primeiro cenário
> db.alunos.update({'_id':'rolando'},{$set:
{'biblioteca_id':['0001','0002']}})
> db.alunos.find({'_id':'rolando'}).pretty()
{
"_id" : "rolando",
"biblioteca_id" : [
"0001",
"0002"
],
"email" : "rolando@teste.com",
"nome" : "Rolando"
}

45. Explicação primeiro cenário
●
Adicionado à coleção de ALUNOS uma
chave chamada biblioteca_id;
●
Facilita a pesquisa de quais alunos
alugaram livros (dentro da coleção
alunos);
●
Dificulta a pesquisa de quais livros foram
alugados (dentro da coleção da
biblioteca);

46. Segundo cenário
> db.biblioteca.update({'_id':'0001'},
{$set:{'aluguel':
{'aluno_id':'rolando','data':'2013-09-09'}}})
> db.biblioteca.find({'_id':'0001'}).pretty()
{
"_id" : "0001",
"aluguel" : {
"aluno_id" : "rolando",
"data" : "2013-09-09"
},
"titulo" : "Aprenda MongoDB"
}

47. Explicação segundo cenário
●
Adicionada uma chave “aluguel” dentro da coleção
biblioteca;
●
Todos livros alugados possuem o atributo “aluguel”;
●
Facilita a busca dos livros disponíveis e alugados;
●
Pode criar histórico de alugueis;
●
Mas dificulta a busca de quais alunos estão alugando livro
(visão: coleção de alunos);
●
Esse seria um cenário recomendado!

48. Terceiro cenário
●
Criar uma collection de referência,
exemplo: “aluguel_livros” e relacionar o
_id do aluno com _id do livro, assim
como qualquer outra informação
adicional
NÃO USE ESSE MODELO!
É MUITO RELACIONAL!

49. Aplicação de blog no MongoDB,
casamento perfeito!!!

50. {
"_id" : ObjectId("541f6a9092a2ee25fedaa655"),
"titulo" : "Aqui é o título",
"tags" : [
"teste",
"exemplo",
"mongodb"
],
"conteudo" : "Aqui vem o Lorem Ipsum básico",
"comentarios" : [
{
"usuario" : "Usuario Troll",
"email" : "troll@troland.com",
"comentario" : "Vim aqui só trollar"
},
{
"usuario" : "Usuario Sério",
"email" : "serio@serioland.com",
"comentario" : "Parabéns pelo post"
}
]
}
Exemplo Aplicação Blog
Os comentários ficam
embarcados no
mesmo documento
que o post

51. Guardar logs, séries temporais e muitos
documentos pequenos, também tem uma
modelagem específica para isso.
Pense nas possibilidades de uso desses dados
antes de gravar qualquer coisa!
Faça testes, muitos testes

52. Série temporal
timestamp memoria_usada
2013-10-10T23:06:37.000Z 1000000
2013-10-10T23:06:38.000Z 2000000
2013-10-10T23:06:39.000Z 2332200

53. A principal pergunta:
Como você vai buscar esses dados?
Vai agregar por horas, dia, mês?

54. Documentos únicos
{
timestamp: ISODate("2013-10-10T23:06:37.000Z"),
type: ”memory_used”,
value: 1000000
},
{
timestamp: ISODate("2013-10-10T23:06:38.000Z"),
type: ”memory_used”,
value: 2000000
},
{
timestamp: ISODate("2013-10-10T23:06:39.000Z"),
type: ”memory_used”,
value: 2322000
}

55. Documentos únicos
●
Um dia possui 86.400 segundos;
●
86.400 documentos por dia na coleção;
●
Se quiser pegar o histórico de um dia, terá de
varrer 86.400 documentos;
●
Se quiser pegar o histórico de um ano, serão
31.556.926 documentos consultados!!!
●
Isso para o MongoDB é pouco, mas pode ser
otimizado...

56. Agregado por minuto
{
timestamp_minute: ISODate("2013-10-
10T23:06:00.000Z"),
type: “memory_used”,
values: {
0: 999999,
…
37: 1000000,
38: 1500000,
…
59: 2000000
}
}
23:06
Todos os segundos
das 23:06

57. Documentos agregados por minuto
●
Um dia possui 1.440 minutos;
●
1.440 documentos por dia na coleção;
●
Se quiser pegar o histórico de um dia, terá de
varrer 1.440 documentos;
●
Se quiser pegar o histórico de um ano, serão
525.600 documentos consultados!!!
●
Ainda pode ser mais otimizado...

58. Agregado por hora
{
timestamp_hour: ISODate("2013-10-
10T23:00:00.000Z"),
type: “memory_used”,
values: {
0: 999999,
1: 1000000,
…,
3598: 1500000,
3599: 2000000
}
}
Cada segundo dessa
hora e seus
respectivos valores
1h = 3.600 segundos
23h

59. Documentos agregados por hora
●
Um dia possui 24 horas;
●
24 documentos por dia na coleção;
●
Se quiser pegar o histórico de um dia, terá de
varrer apenas 24 documentos;
●
Se quiser pegar o histórico de um ano, serão
apenas 365 documentos consultados!!!
●
Chegamos em um nível interessante de
granularidade de dados...

60. Melhor schema
A pergunta de ouro:
Como buscar o maior número de
informações com menor número de
queries (de preferência, uma)?

61. Melhor schema
●
Eficiência na gravação
●
Eficiência na leitura
●
Não existe mágica, é necessário entender o
funcionamento da aplicação
●
Bom schema, bom código = sucesso garantido
●
Índices e agregadores podem ser necessários.
●
Pesquise mais sobre Schema Design MongoDB;

62. Conclusão
●
É um novo paradigma, evite pensar
de forma relacional, senão o projeto
ficará engessado;
●
Pode parecer estranho no começo,
mas a prática mostra que esse
modelo funciona muito bem e é muito
produtivo;

63. Perguntas???
Obrigado!!! Se não deu tempo de responder sua
pergunta, me chame nas redes sociais ou pelos
corredores do FISL! :-)
http://christiano.me
Twitter: @dump
Email: chris@christiano.me
Facebook, LinkedIn: Christiano Anderson