This is a short presentation prior to an Hands-On-Lab at the 2018 Data Analytics Conference in Nuremberg.

2. Was ist mongoDB?
• mongoDB ist eine Open-Source, dokument-orientierte Datenbank, die für einfaches entwickeln und skalieren
konzipiert wurde.
• mongoDB kommt vom englischen Begriff "humongous", der auf Deutsch mit "gigantisch" beziehungsweise
"riesig" übersetzt wird.
• mongoDB verzichtet auf eine Abfragesprache wie SQL. Stattdessen erfolgen die Datenmanipulation und -Abfrage
anhand von Objektspezifischen Methoden, die für alle gängige Programmiersprachen verfügbar sind.
• Im Gartner Magic Quadrant für "Operational Database Management Systems" spielt mongoDB in einer Liga mit
Oracle, Microsoft, AWS und SAP.
https://www.gartner.com/reviews/market/operational-dbms
• In der „Forrester Wave™: Big Data NoSQL“ wird mongoDB seit Q3, 2016 als „Leader“ geführt.
https://resources.mongodb.com/migrating-to-mongodb/the-forrester-wave-big-data-nosql-q3-2016
• Im Ranking von db-engines.com für Document Stores liegt mongoDB weit vor (Amazon Dynamo DB, Couchbase,
CouchDB und Microsoft Azure CosmosDB
https://db-engines.com/de/ranking/document+store

3. MongoDB Replikation und Clustering

4. BSON (Binary JSON) Dokumente

5. Optionen für Aggregationen
voraggregieren woanders aggregieren in mongoDB aggregieren

6. Old School (Map Reduce)
Map-Funktion Reduce Funktion

7. mongoDB Document Pipeline
$match | $group | $sort
Input Stream {} {} {} {} {} Result Output

8. Pipeline Stages
{
state: "Texas",
city: "San Antonio",
pop: 746500
}
{
state: "Texas",
city: "San Antonio",
pop: 746500
}
{
state: "Texas",
city: "Austin",
pop: 911390
}
{
state: "Kalifornien",
city: "Los Angeles",
pop: 3976000
}
{
_id: { state: "Texas",
city: "San Antonio"},
pop: 1493000
}
{
_id: { state: "Texas",
city: "Austin"},
pop: 911390
}
{
_id: { state: "Kalifornien",
city: "Los Angeles"},
pop: 3976000
}
$group, $sum
{
_id: "Texas",
avgCityPop : 1202195
}
{
_id: "Kalifornien",
avgCityPop : 3976000
}
$group, $avg

9. Beispiel Aggregation Pipelines
db.zipcodes.aggregate(
[
{ $group: { _id: { state: "$state", city: "$city" }, pop: { $sum: "$pop" } } },
{ $group: { _id: "$_id.state", avgCityPop: { $avg: "$pop" } } }
]
)
durchschnittliche Einwohnerzahl der Städte nach Staaten
https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/aggregation-zip-code-data-set/
SELECT
subsel.state, avg(subsel.pop) AS avgCityPop
FROM
( SELECT state, city, sum(pop) AS pop FROM zipcodes GROUP BY state, city ) AS subsel
GROUP BY
subsel.state
Rot - Funktionsaufruf
Blau - Felder des ursprünglichen Dokumentes
Grün - Felder des Subselects

10. Aggregation Pipeline Builder

11. Lab: Verbindung herstellen

12. Lab: Abfragen ausführen

13. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit
Ihr Referent und das Team von
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