Phỏng vấn thử thách MongoDB

Một số ưu điểm của MongoDB như sau

• MongoDB hỗ trợ các truy vấn kiểu khớp chuỗi, dựa trên phạm vi, trường. để tìm kiếm dữ liệu trong cơ sở dữ liệu
• MongoDB hỗ trợ chỉ mục chính và phụ trên bất kỳ trường nào
• MongoDB về cơ bản sử dụng các đối tượng JavaScript thay cho các thủ tục
• MongoDB sử dụng lược đồ cơ sở dữ liệu động
• MongoDB rất dễ tăng hoặc giảm quy mô
• MongoDB có sẵn hỗ trợ phân vùng dữ liệu (Sharding)

Tài liệu trong MongoDB là một tập hợp các khóa được sắp xếp theo thứ tự với các giá trị được liên kết. Nó được thể hiện bằng bản đồ, hàm băm hoặc từ điển. Trong JavaScript, tài liệu được biểu diễn dưới dạng đối tượng
{"greeting" : "Hello world!"}

Các tài liệu phức tạp sẽ chứa nhiều cặp khóa/giá trị

$ mongod
$ mongo
MongoDB shell version: 4.2.0
connecting to: test
>

Một bộ sưu tập trong MongoDB là một nhóm các tài liệu. Nếu một tài liệu tương tự MongoDB của một hàng trong cơ sở dữ liệu quan hệ, thì một bộ sưu tập có thể được coi là tương tự với một bảng
Các tài liệu trong một bộ sưu tập duy nhất có thể có bất kỳ số lượng “hình dạng” khác nhau. ", Tôi. e. bộ sưu tập có lược đồ động.  
Ví dụ: cả hai tài liệu sau đây có thể được lưu trữ trong một bộ sưu tập duy nhất

{"greeting" : "Hello world!", "views": 3}
{"signoff": "Good bye"}

MongoDB nhóm các bộ sưu tập vào cơ sở dữ liệu. MongoDB có thể lưu trữ một số cơ sở dữ liệu, mỗi bộ sưu tập nhóm lại với nhau.  
Một số tên cơ sở dữ liệu dành riêng như sau
quản trị viên
địa phương
cấu hình

Nó là một trình bao JavaScript cho phép tương tác với một phiên bản MongoDB từ dòng lệnh. Với điều đó, người ta có thể thực hiện các chức năng quản trị, kiểm tra một phiên bản hoặc khám phá MongoDB.  

Để khởi động trình bao, hãy chạy tệp thực thi mongo

$ mongod
$ mongo
MongoDB shell version: 4.2.0
connecting to: test
>

Shell là trình thông dịch JavaScript đầy đủ tính năng, có khả năng chạy các chương trình JavaScript tùy ý. Hãy xem cách toán học cơ bản hoạt động trên này

> x = 100;
200
> x / 5;
20

Mô hình dữ liệu hướng tài liệu của MongoDB giúp phân chia dữ liệu trên nhiều máy chủ dễ dàng hơn. Cân bằng và tải dữ liệu trên một cụm được thực hiện bởi MongoDB. Sau đó, nó tự động phân phối lại tài liệu

Mongos hoạt động như một bộ định tuyến truy vấn, cung cấp giao diện giữa các ứng dụng khách và cụm phân đoạn

Máy chủ cấu hình lưu trữ siêu dữ liệu và cài đặt cấu hình cho cụm. MongoDB sử dụng các máy chủ cấu hình để quản lý các khóa phân tán. Mỗi cụm phân đoạn phải có máy chủ cấu hình riêng.  

• lập chỉ mục. Nó hỗ trợ các chỉ mục phụ chung và cung cấp các khả năng lập chỉ mục duy nhất, phức hợp, không gian địa lý và toàn văn bản
• tổng hợp. Nó cung cấp một khung tổng hợp dựa trên khái niệm về đường ống xử lý dữ liệu
• Các loại bộ sưu tập và chỉ mục đặc biệt. Nó hỗ trợ bộ sưu tập thời gian tồn tại (TTL) cho dữ liệu sẽ hết hạn vào một thời điểm nhất định
• Lưu trữ tập tin. Nó hỗ trợ một giao thức dễ sử dụng để lưu trữ các tệp lớn và siêu dữ liệu tệp
• sharding. Sharding là quá trình chia nhỏ dữ liệu giữa các máy

Phương pháp cơ bản để thêm dữ liệu vào MongoDB là “chèn”. Để chèn một tài liệu, hãy sử dụng phương pháp

$ mongod
$ mongo
MongoDB shell version: 4.2.0
connecting to: test
>

> db.books.insertOne({"title" : "Start With Why"})

Để chèn nhiều tài liệu vào một bộ sưu tập, chúng tôi sử dụng

$ mongod
$ mongo
MongoDB shell version: 4.2.0
connecting to: test
>

Khi một tài liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu, nó có thể được thay đổi bằng một trong một số phương pháp cập nhật. Mỗi người dùng một tài liệu bộ lọc làm tham số đầu tiên và một tài liệu sửa đổi, mô tả các thay đổi cần thực hiện, làm tham số thứ hai.

$ mongod
$ mongo
MongoDB shell version: 4.2.0
connecting to: test
>

$ mongod
$ mongo
MongoDB shell version: 4.2.0
connecting to: test
>

Ví dụ, để thay thế một tài liệu

{
   "_id" : ObjectId("4b2b9f67a1f631733d917a7a"),
   "name" : "alice",
   "friends" : 24,
   "enemies" : 2
}

API CRUD trong MongoDB cung cấp

$ mongod
$ mongo
MongoDB shell version: 4.2.0
connecting to: test
>

> x = 100;
200
> x / 5;
20

> x = 100;
200
> x / 5;
20

Phương thức

> x = 100;
200
> x / 5;
20

> x = 100;
200
> x / 5;
20

Ví dụ

> x = 100;
200
> x / 5;
20

MongoDB hỗ trợ nhiều loại dữ liệu dưới dạng giá trị trong tài liệu. Các tài liệu trong MongoDB tương tự như các đối tượng trong JavaScript. Cùng với bản chất cặp khóa/giá trị thiết yếu của JSON, MongoDB bổ sung hỗ trợ cho một số loại dữ liệu bổ sung. Các kiểu dữ liệu phổ biến trong MongoDB là

• Vô giá trị
  

  > x = 100;
  200
  > x / 5;
  20

  5
• Boolean
  

  > x = 100;
  200
  > x / 5;
  20

  6
• Con số
  

  > x = 100;
  200
  > x / 5;
  20

  7
• Sợi dây
  

  > x = 100;
  200
  > x / 5;
  20

  8
• Ngày
  

  > x = 100;
  200
  > x / 5;
  20

  9
• Biểu hiện thông thường
  

  > db.books.insertOne({"title" : "Start With Why"})

  0
• Mảng
  

  > db.books.insertOne({"title" : "Start With Why"})

  1
• tài liệu nhúng
  

  > db.books.insertOne({"title" : "Start With Why"})

  2
• ID đối tượng
  

  > db.books.insertOne({"title" : "Start With Why"})

  3
• Dữ liệu nhị phân
  Dữ liệu nhị phân là một chuỗi các byte tùy ý
• Mã số
  

  > db.books.insertOne({"title" : "Start With Why"})

  4

Bạn nên sử dụng MongoDB khi bạn đang xây dựng các ứng dụng kinh doanh và internet cần phát triển nhanh chóng và mở rộng quy mô một cách tinh tế. MongoDB phổ biến với tất cả các nhà phát triển đang xây dựng các ứng dụng có thể mở rộng bằng các phương pháp nhanh
MongoDB là một lựa chọn tuyệt vời nếu một người cần

• Hỗ trợ phát triển lặp đi lặp lại nhanh chóng
• Mở rộng lưu lượng đọc và ghi ở mức cao - MongoDB hỗ trợ mở rộng theo chiều ngang thông qua Sharding, phân phối dữ liệu trên một số máy và tạo điều kiện cho các hoạt động có thông lượng cao với bộ dữ liệu lớn
• Quy mô kho lưu trữ dữ liệu của bạn lên một kích thước lớn
• Phát triển loại hình triển khai khi doanh nghiệp thay đổi
• Lưu trữ, quản lý và tìm kiếm dữ liệu với kích thước văn bản, không gian địa lý hoặc chuỗi thời gian

Phương thức

> x = 100;
200
> x / 5;
20

Ví dụ. Nếu chúng tôi có một chuỗi mà chúng tôi muốn khớp, chẳng hạn như khóa "tên người dùng" có giá trị "alice", chúng tôi sẽ sử dụng cặp khóa/giá trị đó để thay thế

> db.books.insertOne({"title" : "Start With Why"})

Trong MongoDB, các chỉ mục giúp giải quyết các truy vấn một cách hiệu quả. Chức năng của Chỉ mục là nó lưu trữ một phần nhỏ của tập dữ liệu ở dạng dễ duyệt. Chỉ mục lưu trữ giá trị của trường hoặc tập hợp trường cụ thể, được sắp xếp theo giá trị của trường như được chỉ định trong chỉ mục.  
Các chỉ mục của MongoDB hoạt động gần như giống hệt với các chỉ mục cơ sở dữ liệu quan hệ điển hình

Các chỉ mục nhìn vào một danh sách có thứ tự với các tham chiếu đến nội dung. Những điều này lần lượt cho phép MongoDB truy vấn các đơn đặt hàng cường độ nhanh hơn. Để tạo chỉ mục, hãy sử dụng phương pháp thu thập

> db.books.insertOne({"title" : "Start With Why"})

Ví dụ

> db.books.insertOne({"title" : "Start With Why"})

Ở đây, chế độ

> db.books.insertOne({"title" : "Start With Why"})

MongoDB có hai loại chỉ mục không gian địa lý. 2dsphere và 2d. Các chỉ mục 2dsphere hoạt động với hình học hình cầu mô hình hóa bề mặt trái đất dựa trên dữ kiện WGS84. Cơ sở dữ liệu này mô hình bề mặt trái đất như một hình cầu dẹt, nghĩa là có một số điểm phẳng ở các cực. Do đó, các phép tính khoảng cách sử dụng các chỉ số 2 hình cầu sẽ tính đến hình dạng của trái đất và đưa ra cách xử lý chính xác hơn về khoảng cách giữa, ví dụ, hai thành phố, so với các chỉ số 2d. Sử dụng chỉ mục 2d cho các điểm được lưu trữ trên mặt phẳng hai chiều

2dsphere cho phép bạn chỉ định hình học cho các điểm, đường và đa giác ở định dạng GeoJSON. Một điểm được cho bởi một mảng hai phần tử, đại diện cho [kinh độ, vĩ độ]

{
   "name" : "New York City",
   "loc" : {
       "type" : "Point",
       "coordinates" : [50, 2]
   }
}

Một dòng được cho bởi một mảng các điểm

{
   "name" : "Hudson River",
   "loc" : {
       "type" : "LineString",
       "coordinates" : [[0,1], [0,2], [1,2]]
   }
}

Sharding là quá trình chia nhỏ dữ liệu giữa các máy. Đôi khi chúng tôi cũng sử dụng thuật ngữ “phân vùng” để mô tả khái niệm này. Chúng tôi có thể lưu trữ nhiều dữ liệu hơn và xử lý nhiều tải hơn mà không yêu cầu máy lớn hơn hoặc mạnh hơn, bằng cách đặt một tập hợp con dữ liệu trên mỗi máy
Trong hình bên dưới, RS0 và RS1 là các phân đoạn. MongoDB sharding cho phép bạn tạo một cụm gồm nhiều máy (phân đoạn) và chia nhỏ bộ sưu tập trên chúng, đặt một tập hợp con dữ liệu trên mỗi phân đoạn. Điều này cho phép ứng dụng của bạn phát triển vượt quá giới hạn tài nguyên của một máy chủ độc lập hoặc bộ bản sao

Nếu giá trị của một trường chưa tồn tại, "$set" sẽ đặt giá trị. Điều này có thể hữu ích để cập nhật lược đồ hoặc thêm khóa do người dùng xác định

Ví dụ

> db.users.findOne()
{
   "_id" : ObjectId("4b253b067525f35f94b60a31"),
   "name" : "alice",
   "age" : 23,
   "sex" : "female",
   "location" : "India"
}

Để thêm một trường vào đây, chúng tôi sử dụng “$set”

> db.users.updateOne({"_id" : 
ObjectId("4b253b067525f35f94b60a31")},
.. {"$set" : {"favorite book" : "Start with Why"}}) 

Giao dịch là một đơn vị xử lý logic trong cơ sở dữ liệu bao gồm một hoặc nhiều thao tác cơ sở dữ liệu, có thể là thao tác đọc hoặc ghi. Giao dịch cung cấp một tính năng hữu ích trong MongoDB để đảm bảo tính nhất quán

MongoDB cung cấp hai API để sử dụng các giao dịch.  

• API lõi. Nó là một cú pháp tương tự với cơ sở dữ liệu quan hệ (e. g. , start_transaction và commit_transaction)
• Gọi lại API. Đây là cách tiếp cận được đề xuất để sử dụng các giao dịch. Nó bắt đầu một giao dịch, thực hiện các hoạt động được chỉ định và cam kết (hoặc hủy bỏ lỗi). Nó cũng tự động kết hợp logic xử lý lỗi cho "TransientTransactionError" và "UnknownTransactionCommitResult"

MongoDB Charts là một công cụ mới, được tích hợp trong MongoDB để trực quan hóa dữ liệu

MongoDB Charts cung cấp cách tốt nhất để tạo trực quan hóa bằng cách sử dụng dữ liệu từ cơ sở dữ liệu MongoDB
Nó cho phép người dùng thực hiện biểu diễn dữ liệu nhanh chóng từ cơ sở dữ liệu mà không cần viết mã bằng ngôn ngữ lập trình như Java hoặc Python

Hai triển khai khác nhau của Biểu đồ MongoDB là

• Biểu đồ MongoDB PaaS (Nền tảng dưới dạng dịch vụ)
• Máy chủ biểu đồ MongoDB

• Khung tổng hợp là một bộ công cụ phân tích trong MongoDB cho phép bạn thực hiện phân tích trên các tài liệu trong một hoặc nhiều bộ sưu tập
• Khung tổng hợp dựa trên khái niệm về một đường ống dẫn. Với quy trình tổng hợp, chúng tôi lấy đầu vào từ bộ sưu tập MongoDB và chuyển tài liệu từ bộ sưu tập đó qua một hoặc nhiều giai đoạn, mỗi giai đoạn thực hiện một thao tác khác nhau trên đầu vào của nó (Xem hình bên dưới). Mỗi giai đoạn lấy đầu vào bất kể giai đoạn nào trước khi nó được tạo ra làm đầu ra. Đầu vào và đầu ra cho tất cả các giai đoạn là tài liệu—một luồng tài liệu

Một giai đoạn riêng lẻ của một quy trình tổng hợp là một đơn vị xử lý dữ liệu. Nó nhận từng luồng tài liệu đầu vào, xử lý từng tài liệu một và tạo luồng tài liệu đầu ra một lần (xem hình bên dưới)

Để giữ các bản sao dữ liệu của bạn giống hệt nhau trên nhiều máy chủ, chúng tôi sử dụng bản sao. Nó được khuyến nghị cho tất cả các triển khai sản xuất. Sử dụng bản sao để giữ cho ứng dụng của bạn chạy và dữ liệu của bạn được an toàn, ngay cả khi có điều gì đó xảy ra với một hoặc nhiều máy chủ của bạn

Bản sao như vậy có thể được tạo bởi một bộ bản sao với MongoDB. Bộ bản sao là một nhóm máy chủ có một máy chủ chính, máy chủ ghi và nhiều máy chủ thứ cấp, máy chủ giữ các bản sao dữ liệu của máy chủ chính. Nếu sơ cấp gặp sự cố, thứ hai có thể chọn một sơ cấp mới trong số họ

Sơ đồ sau đây mô tả sơ đồ kiến ​​trúc của một cụm sao chép đơn giản chỉ có ba nút máy chủ – một nút chính và hai nút phụ

3 vòng phỏng vấn là gì?

3 câu hỏi phỏng vấn thường gặp là gì?

3 kiểu trả lời câu hỏi phỏng vấn là gì?

100 câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn phổ biến nhất là gì?