MongoDB

Json / doküman bazlı çalışan, SQL desteklemeyen NoSQL denen tabanlardan en ünlüsü şu anda MongoDB. Mongo birleştirme (join) komutunu desteklemez, dokümanlara tekil olarak erişmeyi ya da sorgulamayı destekler, Json formatında objeleri tabana alıp verebilir. Sorgulama şöyledir - eğer dokümanın Json'ı içinde hazı öğeler set edilmiş, diğerleri edilmemiş ise, edilmiş olan ögeler üzerinden bir filtre yaratılabiliyor. Büyüktür, küçüktür filtre durumları içinde yine Json üzerinden bir sorgulama formatı var.

Mongo ile "sema değiştirmek" için ALTER TABLE gibi bir komuta gerek yoktur; yeni bir öğe (kolon) gerekirse, o öğe dokümana eklenir, ve tabana yazılır. Yani felsefe olarak ilişkisel tabanlardan çok farklı bir yaklaşımı var. Bu felsefede sema önceden tanımlanan bir şey değildir. Bunun sayesinde "sema değişimi" sonrası eski verinin yapısının değiştirilmesine gerek yoktur. Tabii bu özellik uygulama yazılımcılarına bazı ek sorumluluklar yükleyebilir; belki dökümanları versiyonlamak gerekecektir vs.

Ölçekleme açısından Mongo'nun ilginç bazı özellikleri var. RDBMS durumunda bilinebileceği gibi ölçeklemenin standart yollarından biri master/slave (usta/çırak -bu tercüme daha iyi-) sistemi. Usta/çırak ortamında ekleme, güncelleme tek bir makina olan ustaya gider, yeni veri arka planda çıraklara dağıtılır, okuma çıraklardan yapılır. Usta tek makinadır, çıraklar pek çoktur, "çoğunlukla okuyan (read-mostly)" uygulamalarda bu sistem iyi işler (mesela YouTube gibi bir uygulama, insanlar çoğunlukla video seyrederler, daha az yüklerler).

Bu sistemin zayıf noktası ustanın çökme durumunda sistemin çökmekten kurtulmasının zorluğu. MongoDB'de kopya kümeleri (replica set) kavramı vardır; Yazım sırasında usta Mongo kümesi içinde oy verilerek seçilir (tabii ki ustanın içeriği çıraklara dağılıtır), ve eğer usta çökerse oy birliği ile başka bir çırak hemen usta haline getirilir. Bu özellik MD'nin paketten çıktığı haliyle sahip olduğu bir özelliktir.

Kurmak

sudo apt-get install mongodb-org

Başlatmak, durdurmak

sudo systemctl start mongod

sudo systemctl stop mongod

Eğer belli bir dizin altına taban dosyaları yazılacak şekilde başlatmak istersek,

mongod --dbpath /tmp/mdb

gibi bir komut olabilir. Taban dosyaları /tmp/mdb altına gidecektir.

Python ile erişim için

sudo pip install pymongo

Bir doküman yazan örnek kod

import sys
from datetime import datetime
from pymongo import MongoClient
from pymongo.errors import ConnectionFailure

def main():
    try:
        c = MongoClient(host="localhost", port=27017)
    except ConnectionFailure, e:
        sys.stderr.write("Could not connect to MongoDB: %s" % e)
        sys.exit(1)
    dbh = c["test_db"]
    assert dbh.connection == c
    user_doc = {
        "username" : "janedoe",
        "firstname" : "Jane",
        "surname" : "Doe",
        "dateofbirth" : datetime(1974, 4, 12),
        "email" : "janedoe74@example.com",
        "score" : 0
        }

    dbh.users.insert(user_doc, safe=True)
    print "Successfully inserted document: %s" % user_doc
    print 'id is', user_doc['_id']


if __name__ == "__main__":
    main()

Önemli bir noktaya dikkat: üstte yazım öncesi taban filan yaratmadık, peki yazım nasıl işledi? Eğer yazım sırasında hedef taban ortada yoksa MD onu otomatik olarak yaratır! Bu yaklaşım da RDBMS durumundan oldukca farklı.

MD tabana asenkron yazımı destekler - eğer üstte safe=True seçeneği verilmezse, yazımın sonucu beklenmez, çağrı hemen geri döner. Bu tür bir yazım ne zaman gerekli olur? Belki MD loglama için kullanılıyor, bu durumda hızlı şekilde bilgiyi yazmak önemli, pek çok diğer kullanım da olabilir.

Ayrıca MD insert sırasında mesela w=2 gibi bir seçenek ile, "kopya kümesi içinde kesinlikle iki makinaya yazım yapılmasını istiyorum" gibi bir şart getirebilir. Bu makinalardan biri usta olacak herhalde, diğeri de onun kopyasını içeren çıraklardan biri.

Diğer pek çok özellik var. İyi bir referans kaynağı N. O'Higgins'in MongoDB & Python kitabı.

GUI

"Acaba vs vs veri tabana yazılmış mı?" gibi incelemeler için MD komut satırından sorgulama yerine, Robomongo iyi bir araç

http://robomongo.org

Linux için olan versiyonu indirdik, sudo dpkg -i ile kurulur. Bağlanmak için makina localhost, port olağan port 27017, ve olağan (default) taban ise incelenecek taban ismi our. Bağlantı kaydedilir ve connect üzerinden tıklanarak taban incelenmeye başlanır. Araç Squirrel, Toad gibi bir araç.

Örnekler

Mongo listeler (collections) üzerinden çalışır. Bir obje yarattığımızda onu direk yaratmayız, bu objelerin olduğu bir listeye yeni bir objeyi ekleriz.

Üstte kimlik üretilmesini gördük, kimliği kendimiz de tanımlayabilirdik,

from pymongo import MongoClient

connection = MongoClient()
stocks = connection['db1'].stocks

sym = "APL"; dt = 20100101; open=11; low=10; price=12
new_row = {"_id": {"sym": sym, "dt": dt },"o": open,"l": low,"p": price}
stocks.save(new_row)
stocks.save(new_row)

Out[1]: {'dt': 20100101, 'sym': 'APL'}

stocks.count()

Out[1]: 1

_id'yi kendimiz verdik. Böyle olunca ardı ardına yapılan aynı kimlikli .save tek bir obje yarattı. İkinci çağrı birinci üzerine yazdı.

Sorgulama, Sınırlama

Sıralama ve sonuçları sınırlama örneği. Bazı ek satırlar ekleyelim,

sym = "APL"; dt = 20100101; open=11; low=10; price=12
new_row = {"_id": {"sym": sym, "dt": dt },"o": open,"l": low,"p": price}
stocks.save(new_row)
sym = "APL"; dt = 20100102; open=11; low=10; price=12
new_row = {"_id": {"sym": sym, "dt": dt },"o": open,"l": low,"p": price}
stocks.save(new_row)
sym = "APL"; dt = 20100103; open=11; low=10; price=12
new_row = {"_id": {"sym": sym, "dt": dt },"o": open,"l": low,"p": price}
stocks.save(new_row)
stocks.count()

Out[1]: 3

Altta tarihle büyükten küçüğe gidilecek şekilde sıralama yaptık (-1 ile) ve limit(1) ile alınan sonuçları bir tane ile sınırladık, bu tabii ki bize en tepedeki sonucu vermiş oldu ki bu tarihlerin en büyüğüne ait satır idi.

q = { "$query" : {"_id.sym": sym}, "$orderby":{"_id.dt" : -1} }
res = stocks.find(q).limit(1)
res = list(res)
print (res)

[{'l': 10, 'o': 11, '_id': {'sym': 'APL', 'dt': 20100103}, 'p': 12}]

Sorgularda büyüktür, küçüktür kullanımı için belli bir tarihe eşit ve ondan büyük olan satırları alalım,

q = { "$query" : {"_id.dt": {"$gte": 20100102 }} }
for x in list(stocks.find(q)): print (x)

{'l': 10, 'o': 11, '_id': {'sym': 'APL', 'dt': 20100102}, 'p': 12}
{'l': 10, 'o': 11, '_id': {'sym': 'APL', 'dt': 20100103}, 'p': 12}

Silmek

Eğer bir sorgu kriterine uyan objeleri silmek istersek,

stocks.remove( {"_id.dt": {"$gte": 20100102 } } )
stocks.count()

Out[1]: 1

Tum dokumanlari silmek icin

stocks.remove( {  } )
stocks.count()

Out[1]: 0

Kaynaklar

Digital Ocean