Das Dokument bietet eine Einführung in MongoDB, einer Open-Source NoSQL-Datenbank, die dokumentenorientiert, hochperformant und horizontal skalierbar ist. Es werden grundlegende Konzepte, wie die Struktur von Dokumenten im BSON-Format, CRUD-Operationen, Indizes sowie Replikations- und Sharding-Prinzipien erläutert. Zudem werden Geodatenabfragen und das Ziel der horizontalen Skalierbarkeit durch Sharding dargestellt.

1. codecentric AG 1
MongoDB Einführung
Tobias.Trelle@codecentric.de
@tobiastrelle

2. codecentric AG 2
 Senior IT Consultant @ codecentric AG
 Java / JEE / EAI / RDBMS background
 Committer @ Spring Data MongoDB
 Organizer of MongoDB User Group Düsseldorf
ttrelle @tobiastrelle

3. codecentric AG 3
MongoDB
humongous, engl. = gigantisch, riesig

4. codecentric AG 4
„It‘s not my fault the chapters are
short, MongoDB is just easy to learn“
aus „The Little MongoDB book“

5. codecentric AG 5
MongoDB?
 NoSQL-Datenbank / Open Source
 Dokumentenorientiert
 Hochperformant, horizontal skalierbar (scale-out)
 Replication & Sharding out-of-the-box
 Map/Reduce
 Geospatial Indexes / Queries

6. codecentric AG 6
Grundkonzept MongoDB-Server
Server
Database
Collection
Document
Field
Tabelle
Zeile
Spalte
Relationales
Pendant Aber …
Flexibles
Schema
- Arrays
- Rekursiv

7. codecentric AG 7
MongoDB-Server Struktur

8. codecentric AG 8
MongoDB-Server: Storage

9. codecentric AG 9
Document
{ "_id" : ObjectId("53e3663ccb3bd259f9252f67"),
"typ" : ["gastro", "kultur"],
"name" : "Unperfekthaus",
"tags" : "uph unperfekt perfekt haus essen",
"desc" : "Im Unperfekthaus bekommen Künstler & Gründer ... ",
"adresse" : { "str" : "Friedrich-Ebert-Straße 18",
"plz" : 45127,
"ort" : "Essen"
},
"location" : { "type" : "Point",
"coordinates" : [ 7.0075, 51.45902 ]
}
}

10. codecentric AG 10
Document
 Document = Geordnete Menge von Key/Value-Paaren
 Key = UTF-8-String
 Value = Einfacher Datentyp | Array[Value] | Document
 Einfacher Datentyp = String
| Integer32
| Integer64
| Double
| Timestamp
…

11. codecentric AG 11
BSON-Format
 Dokumente werden im BSON-Format verwaltet und gespeichert
http://bsonspec.org/#/specification
 BSON = Binary JSON (!= JSON)
 Teilweise größer als JSON, aber besser traversierbar
 Keys stehen in jedem Dokument --> kurz fassen!

12. codecentric AG 12
BSON Beispiel
{ hello: "MongoDB" }
x18x00x00x00
x02
hellox00
x08x00x00x00MongoDBx00
x00

13. codecentric AG 13
CRUD = IFUR
insert(…)
find(…), findOne(…)
update(…)
remove()

14. codecentric AG 14
Indexe
 Primary Key auf Feld _id: 12 Byte lange ObjectId
 Bis zu 63 zusätzliche Sekundär-Indexe
 Sekundär-Index einfach oder auf bis zu 31 Feldern
 Spezielle Indexe für
 Geodaten-Suche
 Volltextsuche

15. codecentric AG 15
Queries
 Operieren auf Daten genau einer Collection
 Query bei Example
 db.pois.find( {"adresse.stadt": "Bochum"} )
 Aggregation
 Map/Reduce

16. codecentric AG 16
Geospatial Queries
 Index auf 2-dimensionalen
Koordinaten
 _id: "A", position: [0.001, -0.002]
_id: "B", position: [0.75, 0.75]
_id: "C", position: [0.5, 0.5]
_id: "D", position: [-0.5, -0.5]
 Queries basieren auf Abständen
und Shapes
 Details:
http://blog.codecentric.de/en/2012/02/spring-data-mongodb-geospatial-queries/

17. codecentric AG 22
MongoDB Replikation: Replica Sets
Grundprinzip
 Dynamisches Master/Slave + Auto Election
(Master = Primary, Slave = Secondary)
 Secondaries wählen automatisch neuen Primary bei Ausfall
 Writes nur auf Primary
 Reads ggfs. auch von Secondaries (Eventual Consistency)
Ziel: Ausfallsicherheit

18. codecentric AG 23
MongoDB Replikation: Replica Sets

19. codecentric AG 24
MongoDB Replikation: Replica Sets

20. codecentric AG 25
MongoDB Replikation: Replica Sets
WriteConcern
Gewünschte Grad an Durabilität bei Schreiboperationen
 Anzahl an Replica Set Members (n oder „majority“)
 Timeout
 Warten auf Journaling (true/false)


21. codecentric AG 26
MongoDB Replikation: Sharding
Grundprinzip
 Verteilung der Datenmenge auf n Knoten (Partitionierung)
 Jedes Dokument landet auf genau einem Knoten
 Zugriff über sog. ShardKey
(identifiziert Knoten für Lese- und Schreibzugriff)
Ziel: Horizontale Skalierbarkeit


22. codecentric AG 27
MongoDB Replikation: Sharding
Shard Key


23. codecentric AG 28
MongoDB Replikation: Sharding
Server-Prozesse
 Konfig-Server:
Buchhaltung von Shards
und Chunks
 Router:
Scatter/Gather bei Queries
Ziel Shard für Inserts
 Shard:
Eigentliche Datenhaltung


24. codecentric AG 29
MongoDB Replikation: Sharding
Produktives System


25. codecentric AG 30
MongoDB Replikation: Sharding
Horizontale Skalierung von Writes und Reads
 Writes treffen genau einen Shard
 Reads mit Shard Key  Subset an Shards
 Reads ohne Shard Key  Scatter/Gather auf allen Shards


26. codecentric AG 32
MongoDB Sharding Beispiel: Initialer Zustand
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
sharding version: { "_id" : 1, "version" : 3 }
shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "tmp-pc:9000" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "tmp-pc:9001" }
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "data", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
data.foo chunks:
shard0000 1
{ "age" : { $minKey : 1 } } -->> { "age" : { $maxKey : 1 } } on : shard0000 { "t" : 1000,
"i" : 0 }
2 Shards

27. codecentric AG 33
MongoDB Sharding Beispiel: Chunks verteilen sich
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
sharding version: { "_id" : 1, "version" : 3 }
shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "tmp-pc:9000" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "tmp-pc:9001" }
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "data", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
data.foo chunks:
shard0001 4
shard0000 5
{ "age" : { $minKey : 1 } } -->> { "age" : 50 } on : shard0001 { "t" : 2000, "i" : 0 }
{ "age" : 50 } -->> { "age" : 53 } on : shard0001 { "t" : 3000, "i" : 0 }
{ "age" : 53 } -->> { "age" : 54 } on : shard0001 { "t" : 4000, "i" : 0 }
{ "age" : 54 } -->> { "age" : 58 } on : shard0001 { "t" : 5000, "i" : 0 }
{ "age" : 58 } -->> { "age" : 60 } on : shard0000 { "t" : 5000, "i" : 1 }
{ "age" : 60 } -->> { "age" : 63 } on : shard0000 { "t" : 1000, "i" : 14 }
{ "age" : 63 } -->> { "age" : 65 } on : shard0000 { "t" : 1000, "i" : 11 }
{ "age" : 65 } -->> { "age" : 69 } on : shard0000 { "t" : 1000, "i" : 12 }
{ "age" : 69 } -->> { "age" : { $maxKey : 1 } } on : shard0000 { "t" : 1000, "i" : 4 }
2 Shards
Chunks
are equally
distributed

28. codecentric AG 34
QUESTIONS?
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