1.
Meetup MUG-RS
16/11/2016
Christiano Anderson
Twitter: @dump

2.
Agenda
● Abertura e apresentações;
● Novidades da versão 3.4 e schema design (Christiano Anderson - Propus Science);
● Case Superplayer (Robson Almeida - Superplayer);
● Palestras relâmpago (você participa);
● Sugestões e dicas para próximos meetups

3.
Sobre o MUG - RS
● Mais de 200 participantes;
● Já realizou outros 3 meetups passados;
● Ideias para tornar os encontros mais frequentes;

4.
Sobre o palestrante
● Trabalha com MongoDB desde o início do projeto;
● Sócio da Propus Data Science, primeira parceira da MongoDB no Brasil;
● Trabalha com Data Science, foco em persistência de grandes volumes de dados;
● Participa de outras comunidades de software livre como Python, R e Fedora
Project;

5.
MongoDB 3.2
Novidades na versão atual

6.
MongoDB 3.2
● É a atual versão estável
● Melhorias no storage engine WiredTiger;
● Implementação de validação de documentos;
● Implementação do operador $lookup que simula algo parecido com Joins nos
bancos relacionais;
O MongoDB está acrescentando muitas features interessantes!

7.
Melhorias no WiredTiger
● O storage engine WiredTiger foi incorporado na versão 3.0;
● Implementa melhor compactação dos dados sem influenciar na performance;
● Da versão 3.0 para a 3.2, algumas otimizações e uso mais adequado de cache e
paginação de memória foram implementados;
● Na versão 3.2 o wiredTiger passa a ser o StorageEngine padrão em toda instalação
do MongoDB;

8.
Validação de documentos
● Quando precisamos manter a integridade dos dados, geralmente fazemos
validação via código;
● O controle via código é bem eficiente, mas nada impede que alguém manipule
documentos manualmente;
● A versão 3.2 do MongoDB implementou um validador de documentos, verifica se
o documento inserido em determinada coleção atende alguns requisitos de
validação;
● Caso o documento não atenda os requisitos, o MongoDB gera automaticamente
uma mensagem de erro e o documento não é inserido;

9.
Quando acontece essa validação?
● Somente nos inserts e updates;
● Se a validação é implementada em uma coleção já existente, somente os novos
documentos passarão a ser validados;

10.
Exemplo de validação
● Supondo que seja necessário persistir dados que atendam as seguintes condições:
○ Cadastros de usuários da região sul;
○ Aceitar apenas maiores de 18 anos;
○ Aceitar apenas operadoras de celular Claro, Tim, Oi e Vivo;

11.
Caso a coleção não exista:
db.createCollection( "cadastro_sul", {
validator: { $and:
[
{ celular: { $type: "string" } },
{ operadora_celular: { $in: [ "Claro", "Tim", "Oi", "Vivo" ] } },
{ uf: { $in: [ "RS", "SC", "PR" ] } },
{ ano_nascimento: { $lte: 1998} }
]
}
} )

12.
Se a coleção já existe
db.runCommand( {
collMod: "cadastro_sul",
validator: { $and:
[
{ celular: { $type: "string" } },
{ operadora_celular: { $in: [ "Claro", "Tim", "Oi", "Vivo" ] } },
{ uf: { $in: [ "RS", "SC", "PR" ] } },
{ ano_nascimento: { $lte: 1998} }
]
}
} )

13.
Inserindo um documento válido
> db.cadastro_sul.insert({
... 'nome': 'Christiano',
... 'email': 'xxx@xxx.com',
... 'celular': '(51) 9111-0000',
... 'operadora_celular': 'Claro',
... 'uf': 'RS',
... 'ano_nascimento': 1979})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

14.
Inserindo um documento não válido
> db.cadastro_sul.insert({
... 'nome': 'Joaquim',
... 'email': 'joaquim@xxx.com',
... 'celular': '(51) 9111-0000',
... 'operadora_celular': 'Nextel',
... 'uf': 'RS',
... 'ano_nascimento': 1988})
WriteResult({
"nInserted" : 0,
"writeError" : {
"code" : 121,
"errmsg" : "Document failed
validation"
}
})

15.
Suporte a Joins
Operador $lookup

16.
Problema
● Juntar dados de duas coleções diferentes;
● Possível fazer via código, geralmente realiza duas ou mais queries no MongoDB;
● É possível agora usar um operador de agregação chamado $lookup e realizar esse
trabalho diretamente no MongoDB;

17.
Exemplo
Coleção de produtos
{
"_id" : 1,
"titulo" : "Moto X 2 Geração",
"fabricante" : "Motorola",
"preco" : 1099.99
}
{
"_id" : 2,
"titulo" : "Capinha para Moto X 2 Geração",
"fabricante" : "Xing Ling",
"preco" : 29.9
}
{
"_id" : 3,
"titulo" : "Carregador Power Turbo",
"fabricante" : "Power Turbo",
"preco" : 199
}
Coleção de pedidos
{
"_id" : 1,
"usuario" : "Christiano Anderson",
"produto_id" : 1,
"quantidade" : 1
}
{ "_id" : 2, "usuario" : "Ivan", "produto_id" : 1, "quantidade" : 1 }
{ "_id" : 3, "usuario" : "Carol", "produto_id" : 2, "quantidade" :
3 }
{ "_id" : 4, "usuario" : "Juliana", "produto_id" : 3, "quantidade"
: 1 }
{ "_id" : 5, "usuario" : "Luiz", "produto_id" : 3, "quantidade" : 1
}

18.
Usando o operador $lookup
db.pedidos.aggregate([
{
$lookup:
{
from: "produtos",
localField: "produto_id",
foreignField: "_id",
as: "pedidos_realizados"
}
}
])

19.
Resultado (2 documentos de exemplo)
{
"_id" : 1,
"usuario" : "Christiano Anderson",
"produto_id" : 1,
"quantidade" : 1,
"pedidos_realizados" : [
{
"_id" : 1,
"titulo" : "Moto X 2 Geração",
"fabricante" : "Motorola",
"preco" : 1099.99
}
]
}
{
"_id" : 2,
"usuario" : "Ivan",
"produto_id" : 1,
"quantidade" : 1,
"pedidos_realizados" : [
{
"_id" : 1,
"titulo" : "Moto X 2 Geração",
"fabricante" : "Motorola",
"preco" : 1099.99
}
]
}

20.
Uso com outros agregadores
É possível mesclar o resultado e limitar a saída usando outros operadores como:
$match
$project
$unwind
(...)

21.
Novidades na versão 3.4

22.
Está em release candidate
● A versão 3.4 ainda está em desenvolvimento, mas já possui versões RC liberadas
para testes;
● A maior implementação está no suporte a views;
● Sim, o MongoDB suporta validação de documentos, joins e agora suporta views;

23.
Exemplo 01
Database: acme
Coleção: funcionarios
> db.funcionarios.findOne()
{
"_id" : ObjectId("582c82be90456c496b5dc5de"),
"cidade" : "Porto Alegre",
"nome" : "Christiano Anderson",
"ano_nascimento" : 1979,
"departamento" : "Data Science",
"uf" : "RS",
"email" : "anderson@propus.science"
}

24.
Criar uma view para listar apenas funcionários do RS
db.createView('funcionarios_rs', 'funcionarios', [
{$match: {'uf': 'RS'} }
])

25.
Verificando as coleções
> show collections
funcionarios
funcionarios_rs
system.views
>

26.
Fazendo uma consulta na view (2 documentos retorno)
> db.funcionarios_rs.find().pretty()
{
"_id" :
ObjectId("582c82be90456c496b5dc5de"),
"cidade" : "Porto Alegre",
"nome" : "Christiano Anderson",
"ano_nascimento" : 1979,
"departamento" : "Data Science",
"uf" : "RS",
"email" : "anderson@propus.science"
}
{
"_id" :
ObjectId("582c82db90456c496b5dc5e0"),
"cidade" : "Porto Alegre",
"nome" : "Isabela Silva",
"ano_nascimento" : 1988,
"departamento" : "RH",
"uf" : "RS",
"email" : "isa@acme.com"
}

27.
Segundo exemplo
Limitar a projeção de determinados campos, no caso da coleção de funcionários, listar
apenas o nome e departamento:
> db.createView("funcionarios_depto", "funcionarios", [
... {$project: {"_id": 0, "nome": 1, "departamento": 1}}])
{ "ok" : 1 }

28.
Show collections
> show collections
funcionarios
funcionarios_depto
funcionarios_rs
system.views

29.
Realizando o find na view
> db.funcionarios_depto.find().pretty()
{ "nome" : "Christiano Anderson", "departamento" : "Data Science" }
{ "nome" : "Isabela Silva", "departamento" : "RH" }
{ "nome" : "Pedro Martins", "departamento" : "Estagiário" }
{ "nome" : "Rafael Oliveira", "departamento" : "Pesquisa e Desenvolvimento" }
{ "nome" : "Patricia Santos", "departamento" : "Marketing" }

30.
Sobre as views
● São apenas leitura;
● Utilizam os mesmos padrões de índices da coleção pai;
● Ao inserir novos documentos na coleção pai, automaticamente aparecem na view;

31.
Schema Design

32.
O que é?
● Em qualquer banco NoSQL, o schema design é um item fundamental para o
sucesso de uma implementação;
● Existe um vício em pensar como SQL;
● É necessário esquecer detalhes de SQL e entender como funciona cada
paradigma, seja documentos (MongoDB), grafos (Neo4J), colunar (HBase) ou
chave-valor (Redis);
● Vícios do SQL podem tornar a aplicação bastante engessada e não vai usufruir dos
principais benefícios da modelagem não relacional;

33.
Exemplo
● Dada duas coleções de um sistema de escolas:
○ Alunos
○ Livros
● Como você desenvolveria uma aplicação para controlar aluguel de livros pelos
alunos?
● Seria possível desenvolver essa aplicação utilizando apenas as duas coleções
acima?