1. Júlio Monteiro
julio@monteiro.eti.br

2. /ME
Rails Developer, JobScore (http://www.jobscore.com)

3. /ME
http://julio.monteiro.eti.br

4. AGENDA
1. Objetivo
2. Histórico
3. Características
4. Relacional versus MongoDB
5. Consultas
6. Map/reduce
7. Operações atômicas
8. Índices
9. Geoposicionamento
10.Por onde continuar?

5. OBJETIVO
MongoDB busca aproveitar vantagens
de armazenamentos de chave-valor
(que, no geral, são rápidos e escaláveis)
e banco de dados relacionais tradicionais
(que, no geral, oferecem consultas ricas e várias funcionalidades).
(Adaptado do site oficial do MongoDB)

6. Quando Chuck Norris fala, todos ficam em silêncio. E morrem.

7. HISTÓRICO
• Produto da 10gen
• Desenvolvimento iniciou em Outubro de 2007
• Primeira versão pública em Fevereiro de 2009
• Atualmente na versão 1.6
• Licenciado sob a GNU AGPL

8. CARACTERÍSTICAS (1/2)
• Armazenamento orientado a documentos
• Índices
• Consultas ricas (rich queries)
• Atualizações in-place rápidas
• Map/Reduce

9. CARACTERÍSTICAS (2/2)
• Replicação e Alta Disponibilidade
• Auto-Sharding
• GridFS
• Suporte Comercial (da 10gen)

10. RELACIONAL VERSUS
MONGODB

11. TABELA
id nome sobrenome idade
1 Ana Silva 20
2 Maria Carvalho 22
3 João Chaves 21
4 Mário Schimitd 30
... ... ... ...

12. DOCUMENTO
Id: 1 Id: 2
Nome: Ana Nome: Maria
Sobrenome: Silva Sobrenome: Carvalho
Idade: 20 Idade: 22
Id: 3 Id: 4
Nome: João Nome: Mário
Sobrenome: Chaves Sobrenome: Schimitd
Idade: 21 Idade: 30

13. TERMINOLOGIA
Relacional Tradicional MongoDB
(MySQL, PostgreSQL, etc)
Database Database
(Banco de dados) (Banco de dados)
Table Collection
(Tabela) (Coleção)
Row Document
(Linha, registro) (Documento)
Column Attribute
(Coluna) (Atributo)

14. MODELO ENTIDADE-
RELACIONAMENTO
MYSQL
artigos comentarios
artigos_palavras_chave
palavras_chave

15. MODELO ENTIDADE
MONGODB
comentarios
artigos
palavras_chave

16. DOCUMENTO EM
{ MONGODB
"_id" : ObjectID("4c03e856e258c2701930c091"),
"titulo" : "Campus Party Brasil 2011 vêm aí",
"atalho" : "campus-party-brasil-2011-vem-ai",
"texto" : "A Campus Party Brasil 2011 está chegando, e com elas diversas
atrações!",
"publicado" : true,
"criado_em" : "Mon Oct 4 2010 16:00:00 GMT-0300 (BRT)",
"atualizado_em" : "Mon Oct 4 2010 16:00:00 GMT-0300 (BRT)",
"comentarios" : [
{
"autor" : "Julio",
"email" : "julio@monteiro.eti.br",
"conteudo" : "Gostei muito da Campus!",
"criado_em" : "Mon Oct 4 2010 17:00:00 GMT-0300 (BRT)"
}
],
"palavras_chave" : [ "cpbr4", "campus", "party" ]
}

17. JSON
JavaScript Object Notation

18. BJSON
Bin ary
JavaScript Object Notation

21. CONSULTAS

22. COMO BUSCO...
• ... por uma palavra inteira?
db.artigos.find({"titulo" : "campus"})
• ... por parte de uma palavra?
db.artigos.find({"titulo" : /campus/i})
• ... por uma palavra dentro de um array?
db.artigos.find({"palavras_chave" : "campus"})
• ... por uma palavra dentro de um embutido?
db.artigos.find({ "comentarios.email" :
"julio@monteiro.eti.br" })

23. COMO ATUALIZO...
... determinado atributo de um registro?
db.artigos.update(
{ "comentarios.email" : "julio@monteiro.eti.br" },
{ $set:
{
"comentarios.$.email" : "julio@awegen.com"
}
}
)

24. $SET ?

25. OPERADORES
$gt
$all
$gte
$size
$lt
$exists
$lte
$type
$ne
$elemMatch
$in
$not
$nin
$where
$mod

26. USANDO OPERADORES
• Maior que ($gt):
terceiraIdade = db.pessoas.find({ "age": { $gt:
75 } })
• Incluindo ($in):
interessante = db.artigos.find({ "tags" : { $in :
["mongodb", "interessante"] } })
• Não incluindo ($nin):
todo = db.tarefas.find({ "status" : { $nin : [ "em
execucao", "terminado" ] } })

27. FUNÇÕES ARBITRÁRIAS
• Usando funções arbitrárias (com $where):
db.artigos.find({ $where : function() {
return this.acessos % 2 == 0
} })
• Usando agrupamento (com $group):
db.artigos.group({
"key" : { "hits" : true },
"initial" : { "count": 0 },
"reduce" : function(obj, prev) {
prev.count++;
}
})

28. FUNÇÃO DE AGRUPAMENTO
• Dado que possui documentos como...
{
domain: "www.mongodb.org",
invoked_at: {d:"2009-11-03", t:"17:14:05"},
response_time: 0.05,
http_action: "GET /display/DOCS/Aggregation"
}

29. FUNÇÃO DE AGRUPAMENTO
• Agrupamento:
db.test.group(
{ cond: {"invoked_at.d": {$gte: "2009-11", $lt:
"2009-12"}}
, key: {http_action: true}
, initial: {count: 0, total_time:0}
, reduce: function(doc, out){ out.count++;
out.total_time+=doc.response_time }
, finalize: function(out){ out.avg_time =
out.total_time / out.count }
} )

30. FUNÇÃO DE AGRUPAMENTO
• Retorno do agrupamento:
[
{
"http_action" : "GET /display/DOCS/
Aggregation",
"count" : 1,
"total_time" : 0.05,
"avg_time" : 0.05
}
]

31. MAP/REDUCE

34. 1 1 2
1 1 1
1 1 2
1 1 1
1 1
1 1

35. 4
3
7
4

36. BANCO DE DADOS
db.items.insert({tags: ['dog', 'cat']})
db.items.insert({tags: ['dog']})
db.items.insert({tags: ['dog', 'mouse']})
db.items.insert({tags: ['dog', 'mouse', 'hippo']})
db.items.insert({tags: ['dog', 'mouse', 'hippo']})
db.items.insert({tags: ['dog', 'hippo']})

37. MAP
var map = function() {
this.tags.forEach(function(t) {
emit(t, {count: 1})
})
}

38. REDUCE
var reduce = function(key, val) {
var count = 0;
for(var i = 0, len = val.length; i < len; i++) {
count += val[i].count
}
return { count: count };
}

39. EXECUTANDO
var result = db.items.mapReduce(map, reduce);

40. RESULTADO
{
"result" : "tmp.mr.mapreduce_1286209644_2",
"timeMillis" : 30,
"counts" : {
"input" : 6,
"emit" : 13,
"output" : 4
},
"ok" : 1,
}

41. RESULTADO (MESMO!)
db["tmp.mr.mapreduce_1286209644_2"].find()
db[result['result']].find()

42. MAP/REDUCE
{ "_id" : "cat", "value" : { "count" : 1 } }
{ "_id" : "dog", "value" : { "count" : 6 } }
{ "_id" : "hippo", "value" : { "count" : 3 } }
{ "_id" : "mouse", "value" : { "count" : 3 } }

43. OPERAÇÕES ATÔMICAS

44. OPERAÇÕES ATÔMICAS
• Incrementando com $inc
db.artigos.update(
{ _id : new ObjectId("4c041...")},
{ $inc: {"hits": 1} }
)
• Atualizando:
db.posts.update({}, { $set : { "hits" : 0 }})

45. ÍNDICES

46. ÍNDICES
• Desempenho lento para escrita, mas muito mais rápida para
leitura
• Para melhores resultados, crie índices por onde você busca
• MongoDB mantém índices em memória

47. SEM ÍNDICE
db.items.find({tags: "dog"}).explain();
{
"cursor" : "BasicCursor",
"nscanned" : 6,
"nscannedObjects" : 6,
"n" : 6,
"millis" : 10,
"indexBounds" : {
}
}

48. APLICANDO O ÍNDICE
db.items.ensureIndex({tags: 1})

49. COM ÍNDICE
db.items.find({tags: "dog"}).explain();
{
"cursor" : "BtreeCursor tags_1",
"nscanned" : 6,
"nscannedObjects" : 6,
"n" : 6,
"millis" : 0,
"indexBounds" : {
"tags" : [
[
"dog",
"dog"
]
]
}
}

50. GEOPOSICIONAMENTO

51. GEOPOSICIONAMENTO
• Geoposicionamento, com MongoDB, é estupidamente
simples
• Apenas adicione um índice:
db.lugares.ensureIndex({ localizacao: "2d" })

52. LUGARES MAIS PERTO
db.lugares.find({
localizacao: { $near : [
21.123456789, -20.123456789
]}
})

53. 20 LUGARES MAIS PERTO
db.lugares.find({
localizacao: { $near : [
21.123456789, -20.123456789
]}
}).limit(20)

54. EM UMA ÁREA

55. EM UMA ÁREA
db.lugares.find({
localizacao: { $within: { $box: {
[
[21.123456789, -20.123456789],
[22.123456789, -21.123456789]
]
}}}
})

56. POR ONDE CONTINUAR?

57. WWW.MONGODB.ORG

58. MONGODB
THE DEFINITIVE GUIDE

59. REFERÊNCIAS

60. REFERÊNCIAS

61. OBRIGADO!
Júlio Monteiro
julio@monteiro.eti.br