MongoDB là một hệ thống cơ sở dữ liệu định hướng tài liệu mạnh mẽ, nhưng điều quan trọng là phải tuân theo các phương pháp hay nhất khi làm việc với các bộ sưu tập lồng nhau. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chia sẻ 10 phương pháp hay nhất quan trọng nhất cần ghi nhớ Show  Aron Emmett Xuất bản ngày 20 tháng 12 năm 2022 Các bộ sưu tập lồng nhau trong MongoDB có thể là một cách tuyệt vời để lưu trữ và truy cập dữ liệu. Bằng cách lồng các bộ sưu tập, bạn có thể lưu trữ dữ liệu liên quan cùng nhau trong một tài liệu, giúp truy cập và truy vấn dễ dàng hơn. Tuy nhiên, có một số phương pháp hay nhất mà bạn nên tuân theo khi sử dụng các bộ sưu tập lồng nhau Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về 10 phương pháp hay nhất về bộ sưu tập lồng nhau MongoDB mà bạn nên cân nhắc khi thiết kế và triển khai cơ sở dữ liệu MongoDB của mình. Chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề như mô hình hóa dữ liệu, lập chỉ mục và tối ưu hóa truy vấn. Bằng cách làm theo các phương pháp hay nhất này, bạn có thể đảm bảo rằng cơ sở dữ liệu MongoDB của mình được tối ưu hóa về hiệu suất và khả năng mở rộng 1. Tránh lồng các bộ sưu tập sâu hơn hai cấp độThứ nhất, MongoDB là một cơ sở dữ liệu hướng tài liệu và các tài liệu được giới hạn ở kích thước 16MB. Khi lồng các bộ sưu tập sâu hơn hai cấp độ, dữ liệu có thể nhanh chóng vượt quá giới hạn này, dẫn đến các vấn đề về hiệu suất. Thứ hai, khi truy vấn các tập hợp được lồng sâu, việc theo dõi tất cả các trường và giá trị của chúng trở nên khó khăn, gây khó khăn cho việc gỡ lỗi bất kỳ lỗi nào có thể phát sinh. Cuối cùng, khi xử lý các tập dữ liệu lớn, điều quan trọng là phải xem xét khả năng mở rộng. Các tập hợp được lồng sâu có thể dẫn đến thời gian truy vấn chậm hơn cũng như tăng mức sử dụng bộ nhớ, cả hai điều này đều có thể ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể của hệ thống. Để tránh những vấn đề này, tốt nhất là sử dụng các tập hợp cạn bất cứ khi nào có thể và chỉ lồng các tập hợp sâu tối đa hai cấp độ 2. Thích nhúng tài liệu hơn tham khảo chúngNhúng tài liệu cho phép thực hiện truy vấn nhanh hơn vì dữ liệu được lưu trữ trong một tài liệu duy nhất và có thể được truy cập mà không phải thực hiện nhiều truy vấn. Ngoài ra, việc nhúng các tài liệu sẽ loại bỏ nhu cầu tham gia, vốn không được hỗ trợ bởi MongoDB. Hơn nữa, các tài liệu được nhúng cho phép thực hiện các thao tác nguyên tử, nghĩa là tất cả các thay đổi đối với tài liệu được nhúng sẽ được ghi hoặc không có thay đổi nào, đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Để nhúng tài liệu, hãy sử dụng toán tử $push để thêm tài liệu mới vào trường mảng trong tài liệu gốc. Toán tử $addToSet cũng có thể được sử dụng để đảm bảo rằng các giá trị trùng lặp không được thêm vào mảng 3. Khi sử dụng tham chiếu, hãy sử dụng kiểu dữ liệu ObjectId để có hiệu suất tốt hơnObjectIds là các giá trị 12 byte chứa dấu thời gian, ID máy, ID tiến trình và giá trị ngẫu nhiên. Điều này làm cho chúng trở thành duy nhất trên tất cả các bộ sưu tập trong cơ sở dữ liệu, điều này rất quan trọng khi tham chiếu tài liệu từ các bộ sưu tập khác nhau Sử dụng ObjectIds cho các tham chiếu cũng giúp cải thiện hiệu suất vì MongoDB có thể sử dụng một chỉ mục để nhanh chóng định vị các tài liệu được tham chiếu. Khi sử dụng các loại dữ liệu khác như chuỗi hoặc số nguyên, MongoDB phải thực hiện quét toàn bộ bộ sưu tập để tìm tài liệu được tham chiếu, quá trình này có thể bị chậm Ngoài ra, vì ObjectId được tạo bởi chính MongoDB nên chúng được đảm bảo là duy nhất, giúp đảm bảo tính toàn vẹn tham chiếu dễ dàng hơn 4. Các trường chỉ mục sẽ được sử dụng trong truy vấn để cải thiện hiệu suất truy vấnCác trường lập chỉ mục cho phép MongoDB nhanh chóng định vị và truy xuất tài liệu từ một bộ sưu tập, vì nó tạo một chỉ mục trên (các) trường đã chỉ định. Điều này đặc biệt quan trọng khi xử lý các tập hợp lồng nhau, vì chúng có thể chứa một lượng lớn dữ liệu. Bằng cách tạo một chỉ mục trên các trường sẽ được sử dụng trong các truy vấn, MongoDB có thể nhanh chóng xác định tài liệu nào phù hợp với tiêu chí truy vấn mà không cần phải tìm kiếm trong tất cả các tài liệu trong bộ sưu tập. Ngoài ra, các chỉ mục được lưu trữ trong bộ nhớ, vì vậy chúng có thể được truy cập nhanh hơn so với lưu trữ trên đĩa. Các chỉ mục cũng giúp giảm lượng thời gian cần thiết cho các hoạt động sắp xếp, vì các trường được lập chỉ mục đã được sắp xếp. Để tạo chỉ mục trên một trường, bạn chỉ cần sử dụng phương thức “createIndex()”, chỉ định tên trường và loại chỉ mục (e. g. tăng hoặc giảm) 5. Cân nhắc sử dụng chỉ mục thưa thớt khi truy vấn các bộ sưu tập lồng nhauChỉ mục thưa thớt là một chỉ mục chỉ chứa các mục nhập cho các tài liệu có trường được lập chỉ mục. Điều này có nghĩa là nếu một tài liệu không chứa trường được lập chỉ mục, nó sẽ không được đưa vào chỉ mục. Bằng cách sử dụng một chỉ mục thưa thớt khi truy vấn các bộ sưu tập lồng nhau, MongoDB có thể tránh quét qua tất cả các tài liệu trong bộ sưu tập và thay vào đó chỉ tập trung vào những tài liệu đó với trường được lập chỉ mục. Ngoài ra, vì chỉ mục chỉ bao gồm các tài liệu có trường được lập chỉ mục nên kích thước của chỉ mục nhỏ hơn chỉ mục thông thường, dẫn đến hiệu suất truy vấn nhanh hơn. Để tạo một chỉ mục thưa thớt, hãy sử dụng {sparse. true} tùy chọn khi tạo chỉ mục 6. Nếu có thể, hãy giữ tất cả dữ liệu liên quan cùng nhau trong một bộ sưu tậpBằng cách giữ dữ liệu liên quan với nhau, nó cho phép truy vấn và cập nhật hiệu quả hơn. Điều này là do MongoDB có thể truy cập tất cả các tài liệu liên quan trong một truy vấn hoặc thao tác cập nhật, thay vì phải thực hiện nhiều thao tác trên các bộ sưu tập khác nhau. Ngoài ra, điều này giúp giảm dung lượng ổ đĩa được sử dụng vì tổng thể có ít bộ sưu tập hơn. Để giữ dữ liệu liên quan với nhau, bạn nên sử dụng các tài liệu và mảng được nhúng trong mỗi tài liệu. Tài liệu nhúng cho phép bạn lưu trữ thông tin liên quan bên trong một tài liệu, trong khi mảng cho phép bạn lưu trữ nhiều giá trị trong một trường. Bằng cách sử dụng các tính năng này, bạn có thể dễ dàng nhóm dữ liệu liên quan vào một bộ sưu tập 7. Hãy nhận biết các giới hạn kích thước trên tài liệuTài liệu MongoDB có kích thước tối đa là 16 MB và giới hạn này áp dụng cho tất cả các bộ sưu tập lồng nhau. Nếu tài liệu vượt quá kích thước này, MongoDB sẽ trả về lỗi khi cố lưu nó. Để tránh vấn đề này, các nhà phát triển nên biết về các giới hạn kích thước trên tài liệu và thiết kế mô hình dữ liệu của họ cho phù hợp. Điều này có nghĩa là họ nên chia các tài liệu lớn thành các phần nhỏ hơn hoặc sử dụng các phương pháp thay thế như GridFS để lưu trữ các tệp lớn hơn. Ngoài ra, các nhà phát triển cũng nên cân nhắc sử dụng sharding nếu ứng dụng của họ yêu cầu làm việc với các tập dữ liệu rất lớn. Bằng cách nhận thức được các giới hạn kích thước trên tài liệu và thiết kế mô hình dữ liệu của họ cho phù hợp, nhà phát triển có thể đảm bảo rằng ứng dụng của họ có thể lưu trữ và truy xuất dữ liệu hiệu quả mà không gặp phải bất kỳ sự cố nào 8. Theo dõi việc sử dụng dung lượng ổ đĩa và tối ưu hóa khi cầnMongoDB Nested Collections có thể nhanh chóng trở nên lớn và khó sử dụng, dẫn đến các vấn đề về dung lượng ổ đĩa. Khi các bộ sưu tập phát triển, chúng sẽ chiếm nhiều dung lượng đĩa hơn, điều này có thể dẫn đến các vấn đề về hiệu suất nếu không được quản lý đúng cách. Để ngăn điều này xảy ra, điều quan trọng là phải thường xuyên theo dõi việc sử dụng dung lượng ổ đĩa và tối ưu hóa khi cần Tối ưu hóa Bộ sưu tập lồng nhau MongoDB liên quan đến việc xóa dữ liệu không cần thiết hoặc tái cấu trúc bộ sưu tập để giảm kích thước của nó. Điều này có thể được thực hiện bằng cách xóa các tài liệu cũ không còn cần thiết, nén các tài liệu hiện có hoặc sắp xếp lại cấu trúc của bộ sưu tập. Ngoài ra, các chỉ mục nên được tạo trên các trường sẽ được sử dụng cho truy vấn, vì điều này có thể giúp cải thiện hiệu suất truy vấn. Bằng cách giám sát việc sử dụng dung lượng ổ đĩa và tối ưu hóa khi cần, bạn có thể đảm bảo rằng Bộ sưu tập lồng nhau MongoDB của mình vẫn hiệu quả và hoạt động hiệu quả 9. Đảm bảo rằng bạn có đủ RAM được phân bổ cho MongoDBMongoDB lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ, vì vậy có đủ RAM là điều cần thiết để có hiệu suất tối ưu. Khi sử dụng các bộ sưu tập lồng nhau, dung lượng RAM cần thiết tăng lên đáng kể vì mỗi bộ sưu tập yêu cầu bộ tài nguyên riêng. Để đảm bảo rằng MongoDB có thể xử lý tải tăng lên, điều quan trọng là phải phân bổ nhiều RAM hơn bình thường bạn cần khi làm việc với một bộ sưu tập duy nhất. Điều này có thể được thực hiện bằng cách tăng tham số –wiredTigerCacheSizeGB trong mongod. conf hoặc thiết lập tham số –memory khi khởi động máy chủ. Ngoài ra, nếu ứng dụng của bạn có thông lượng đọc/ghi cao, hãy xem xét bổ sung thêm RAM để hỗ trợ khối lượng công việc bổ sung 10. Sử dụng sharding để mở rộng cơ sở dữ liệu của bạnSharding là một quá trình phân phối dữ liệu trên nhiều máy, cho phép chia tỷ lệ theo chiều ngang. Điều này có nghĩa là khi lượng dữ liệu tăng lên, có thể thêm nhiều máy hơn để xử lý tải. Bằng cách chia nhỏ các bộ sưu tập lồng nhau MongoDB của bạn, bạn có thể đảm bảo rằng mỗi bộ sưu tập được lưu trữ trên máy chủ của chính nó và tất cả các tài liệu liên quan được lưu giữ cùng nhau. Điều này giúp cải thiện hiệu suất bằng cách giảm số lượng truy vấn cần thiết để truy cập dữ liệu. Ngoài ra, nó cũng đảm bảo rằng không có máy nào bị quá tải với quá nhiều dữ liệu Để triển khai sharding trong MongoDB, bạn cần tạo một cụm sharding. Điều này liên quan đến việc thiết lập một hoặc nhiều phân đoạn (máy chủ) và định cấu hình chúng để lưu trữ các phần khác nhau của cơ sở dữ liệu. Sau đó, bạn sử dụng bộ định tuyến để định tuyến các yêu cầu từ máy khách đến phân đoạn thích hợp. Bộ định tuyến cũng sẽ theo dõi vị trí của từng tài liệu để khi một truy vấn được thực hiện, nó sẽ biết phân đoạn nào sẽ gửi yêu cầu đến Trước 10 Thực tiễn Tốt nhất về Đào tạo Sản phẩm Ngân hàngQuay lại Thông tin chi tiết Kế tiếp 10 phương pháp hay nhất về kiểm tra MVC mùa xuânAron Emmett Aron Emmett là một chuyên gia MongoDB với hiểu biết sâu sắc về công nghệ. Niềm đam mê công nghệ của anh ấy bắt đầu từ khi còn nhỏ và anh ấy nhanh chóng nắm bắt được sức mạnh của cơ sở dữ liệu. Anh ấy đã có thể xây dựng một nền tảng kỹ thuật vững chắc với nhiều ngôn ngữ lập trình và là một chuyên gia về MongoDB. Anh ấy dành thời gian của mình để hỗ trợ những người khác trong hành trình công nghệ của họ và đã giúp nhiều người tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của MongoDB. Aron cam kết luôn đi đầu trong các công nghệ mới nổi và tiếp tục sử dụng kiến thức của mình để giúp những người khác thành công Bộ sưu tập lồng nhau trong MongoDB là gì?Hay nói cách khác, khi một bộ sưu tập có một tài liệu, tài liệu này chứa tài liệu khác, tài liệu khác chứa tài liệu con khác, v.v., thì các loại tài liệu đó được gọi là tài liệu nhúng/lồng nhau. Trong MongoDB, bạn chỉ có thể lồng tài liệu tối đa 100 cấp độ
Có thể tạo bao nhiêu bộ sưu tập trong MongoDB?Nói chung, chúng tôi khuyên bạn nên giới hạn bộ sưu tập ở mức 10.000 mỗi bộ bản sao . Khi người dùng bắt đầu vượt quá 10.000 bộ sưu tập, họ thường thấy hiệu suất giảm xuống. Để tránh sự phản mẫu này, hãy kiểm tra cơ sở dữ liệu của bạn và xóa các bộ sưu tập không cần thiết.
Tài liệu con MongoDB là gì?Trong Mongoose, tài liệu con là tài liệu được lồng trong tài liệu khác . Bạn có thể phát hiện một tài liệu con khi một lược đồ được lồng vào một lược đồ khác. Ghi chú. MongoDB gọi tài liệu con nhúng tài liệu.
Làm cách nào để cập nhật mảng lồng nhau trong MongoDB?Cập nhật các mảng lồng nhau cùng với $[]
. Phần sau đây cập nhật các giá trị lớn hơn hoặc bằng 8 trong các lớp lồng nhau. The $[ |
