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Tudo o que você precisa saber 
FGSL - 2014 
Christiano Anderson 
chris@christiano.me 
http://christiano.me 
Twitter: @dump
Quem sou? 
● Arquiteto de dados na Propus; 
● 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
Mongo? 
● Sim, em muitos idiomas pode ser um termo 
pejorativo, mas a origem vem de: 
Humongous 
“Gigantesco”
História 
● Foi criado pelos fundadores da Doubleclick; 
● 10gen foi fundada em 2007; 
● A ideia inicial era fazer um produto semelhante 
ao Google App Engine;
Alta curva de crescimento 
Contribuições ao core do MongoDB
Grandes players utilizando 
● Foursquare; 
● Github; 
● EA Games; 
● Entre diversos outros 
– No Brasil: 
● EasyTaxi; 
● Globo.com; 
● IG; 
● Mercado Livre 
● ZAP Imóveis 
● Ingresse.com 
● Terra Networks
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
Por que usar NoSQL? 
● Novos paradigmas (nem tão novos assim); 
● Funcionalidades; 
● Escalabilidade; 
● Performance; 
● Não ficar preso a modelagem;
Volume de dados 
● Grande volume é relativo, o que você 
considera grande? 
– Dados que crescem exponencialmente; 
– Agregam muitos valores dinamicamente; 
– Não precisam de modelagem;
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;
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;
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;
Não existe a melhor ferramenta... 
… Existe a que atende melhor a sua necessidade. 
A necessidade pode exigir mais de uma ferramenta.
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)
Recursos animais! 
● Busca textual (Full Text Search); 
● Aggregation framework; 
● Índices espaciais (geográficos); 
● Sharding; 
● Replica Set;
Busca textual 
● Possui suporte a português do Brasil; 
● Stemming; 
● Stopwords;
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.
Interface em JavaScript 
● O MongoShell é baseado em JavaScript, 
oferece toda flexibilidade para gerenciar o 
banco de dados e executar operações 
administrativas
Nomenclaturas 
Banco Relacional MongoDB 
Base de dados --> Base de Dados 
Tabela --> Coleção 
Registro --> Documento 
Índice --> Índice 
Join --> Documento embarcado 
Foreign key --> Referência
Modelo de documento 
{'nome':'Christiano', 
'sobrenome':'Anderson', 
'email':'chris@christiano.me', 
'twitter':'@dump', 
'blog':'http://christiano.me', 
'idade': 35, 
'palestrante': true}
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!
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
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.
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
Verificando o registro 
> db.alunos.findOne() 
{ 
"_id" : ObjectId("525ecd6585512f4130afd2c4"), 
"nome" : "Rolando Rocha", 
"turma" : "Python", 
"nota" : 10 
} 
ObjectId é único 
para cada 
documento
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} 
... }) 
>
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 
} 
} 
>
Só mais um registro... 
> db.alunos.insert({ 
... nome: 'Juliana', 
... sobrenome: 'Silva', 
... sexo: 'feminino', 
... idade: 21, 
... materias: ['Riak','Python'] 
... }) 
> db.alunos.count() 
3
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" ] }
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 } } 
>
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" ] } 
>
Alguns operadores de consulta 
Operador Descrição 
$gt Maior que 
$gte Maior ou igual que 
$lt Menor que 
$lte Menor ou igual que
Atualização de registro 
Padrão de pesquisa 
> db.alunos.update({'nome':'Carolina'}, 
{$set: {'sobrenome':'Ferreira Martins'}}) 
Operador de alteração
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" 
} 
>
O que acontece se fizer isso? 
> db.alunos.update({'nome':'Carolina'}, 
{'sobrenome':'Ferreira Martins'})
Removendo registros 
db.alunos.remove({'sobrenome':'Ferreira Martins'})
Listando só o nome dos alunos 
> db.alunos.find({},{'nome':true, '_id': false}) 
{ "nome" : "Rolando" } 
{ "nome" : "Juliana" } 
{ "nome" : "Carolina" }
Ordenação 
> db.alunos.find({}, {'nome': true, '_id': false}).sort({nome: 1}) 
{ "nome" : "Carolina" } 
{ "nome" : "Juliana" } 
{ "nome" : "Rolando" }
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”})
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’:{$lt:33}})}) 
CREATE INDEX myindexname ON 
user(name) 
db.users.ensureIndex({name:1}) 
SELECT * FROM users WHERE a = 1 
AND b = ‘q’ 
db.users.find({a:1, b:’q’}) 
SELECT * FROM users LIMIT 10 SKIP 20 db.users.find().limit(10).skip(20)
Como descobrir documentos que 
não possuem determinada chave 
> db.alunos.find({'email': {$exists: false} })
Adicionando chave em todos os 
documentos 
Query 
> db.alunos.update({ }, 
{ $set: { 'aprovado': true } }, 
{ multi: true }) 
O que adicionar 
Grava a alteração em todos 
Os registros que atendem 
Ao critério
Criando apontamentos 
(relacionamentos) 
> db.alunos.find().pretty() 
{ "_id" : "rolando", "nome" : "Rolando", "email" : "rolando@teste.com" } 
{ "_id" : "carol", "nome" : "Carol", "email" : "carol@teste.com" } 
{ "_id" : "july", "nome" : "Juliana", "email" : "july@teste.com" } 
> db.biblioteca.find().pretty() 
{ "_id" : "0001", "titulo" : "Aprenda MongoDB" } 
{ "_id" : "0002", "titulo" : "Aprenda Python" } 
{ "_id" : "0003", "titulo" : "Aprenda Shell" }
Primeiro cenário 
> db.alunos.update({'_id':'rolando'},{$set:{'biblioteca_id': 
['0001','0002']}}) 
> db.alunos.find({'_id':'rolando'}).pretty() 
{ 
"_id" : "rolando", 
"biblioteca_id" : [ 
"0001", 
"0002" 
], 
"email" : "rolando@teste.com", 
"nome" : "Rolando" 
}
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);
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" 
}
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!
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!
Aplicação de blog no MongoDB, casamento 
perfeito!!!
{ 
"_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
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
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
A principal pergunta: 
Como você vai buscar esses dados? 
Vai agregar por horas, dia, mês?
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 
}
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...
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
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...
Agregado por hora 
{ 
timestamp_hour: ISODate("2013-10- 
10T23:00:00.000Z"), 
type: “memory_used”, 
values: { 
0: 999999, 
1: 1000000, 
…, 
3598: 1500000, 
3599: 2000000 
} 
} 
23h 
Cada segundo dessa 
hora e seus 
respectivos valores 
1h = 3.600 segundos
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...
Melhor schema 
A pergunta de ouro: 
Como buscar o maior número de informações 
com menor número de queries (de preferência, 
uma)?
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;
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;
Perguntas??? 
Obrigado!!! Se não deu tempo de responder sua 
pergunta, me chame nas redes sociais ou pelos 
corredores do FGSL! :-) 
http://christiano.me 
Twitter: @dump 
Email: chris@christiano.me 
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  • 1. Tudo o que você precisa saber FGSL - 2014 Christiano Anderson chris@christiano.me http://christiano.me Twitter: @dump
  • 2. Quem sou? ● Arquiteto de dados na Propus; ● 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': 35, '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 $lte Menor ou igual que
  • 33. Atualização de registro Padrão de pesquisa > db.alunos.update({'nome':'Carolina'}, {$set: {'sobrenome':'Ferreira Martins'}}) 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'})
  • 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 Query > db.alunos.update({ }, { $set: { 'aprovado': true } }, { multi: true }) O que adicionar Grava a alteração em todos Os registros que atendem Ao critério
  • 43. Criando apontamentos (relacionamentos) > db.alunos.find().pretty() { "_id" : "rolando", "nome" : "Rolando", "email" : "rolando@teste.com" } { "_id" : "carol", "nome" : "Carol", "email" : "carol@teste.com" } { "_id" : "july", "nome" : "Juliana", "email" : "july@teste.com" } > db.biblioteca.find().pretty() { "_id" : "0001", "titulo" : "Aprenda MongoDB" } { "_id" : "0002", "titulo" : "Aprenda Python" } { "_id" : "0003", "titulo" : "Aprenda Shell" }
  • 44. Primeiro cenário > db.alunos.update({'_id':'rolando'},{$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 } } 23h Cada segundo dessa hora e seus respectivos valores 1h = 3.600 segundos
  • 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 FGSL! :-) http://christiano.me Twitter: @dump Email: chris@christiano.me Facebook, LinkedIn: Christiano Anderson