Nosql & MongoDB

548 views

Published on

kodcu.com webinerinde yapılan sunumdur.

Published in: Technology
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
548
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
13
Actions
Shares
0
Downloads
7
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Nosql & MongoDB

  1. 1. Serdar Büyüktemiz serdarb.com github.com/serdarb @hserdarb
  2. 2. İçerik • NoSql nedir? • Neden NoSql? • Neden MongoDB? • Nerde MongoDB kullanmalı? • Write Concern • Index • Replica Set • Sharding • Map Reduce • Backup
  3. 3. NoSql Nedir? • İlk olarak «farklı veri yapıları» üzerine yapılmış bir «hacker meetup» da kullanılan hashtag • Tam bir tanım yapamasak da, NoSql veritabanlarının ortak karakterlerinden bahsedebiliriz • İlişkisiz (non-relational, not like OLTP relational) • Açık kaynak • Dağıtık yapı destekli (cluster-friendly) • Şemasız (shema-less) • 21. YY web yükünü kaldırabilecek kapasitede
  4. 4. Neden NoSql? • It’s all about the money, like every other thing! • Yüksek trafiğe ve hesaplama gereklerine daha verimli (ucuz, hızlı) cevap verebilmek için • Hızlı yazma için • Hızlı okuma için • Yüksek erişilebilirlik için • Kolay geliştirme ortamı • Büyük veri ile çalışabilme
  5. 5. Dağıtık veri tabanlarında SQL verimli değil
  6. 6. Veri Modelleri 1-> 65AD23DEFF [{id:1, name: ’veli’, url: ‘veli.com’ }, {id:2, name: ’ali’, phone: ‘366 99 55’ }]
  7. 7. Google Big Table http://research.google.com/archive/bigtable.html
  8. 8. Nabza Göre Şerbet – Polyglot Persistence http://martinfowler.com/bliki/PolyglotPersistence.html
  9. 9. Veri tabanınından günümüzün beklentisi • Kolay ol • Ucuz ol • Veriyi kaybetme • Her zaman erişilebilir ol • Şemasız da çalışabil • Küçük projede de kullanabilelim, işimiz büyüdüğünde bizi yarı yolda bırakma
  10. 10. Introduction to NoSQL by Martin Fowler • http://www.youtube.com/watch?v=qI_g07C_Q5I
  11. 11. Transactions & nosql • Transaction tutarlı verilere sahip olmamız için bir güzellik • No sql ortamda tutarlı veri sağlamak için iş developer’a düşüyor… • Ama zaten ilişkisel veri tabanlarında da biraz düşünürseniz transaction otomatik bir pilot değil, • Uygulamanın gereğine göre mümkün olduğunca kısa süreli bir scope’u olması gerek, ve bu ideal ortam için bize gene iş düşüyor…
  12. 12. Transactions http://martinfowler.com/eaaCatalog/optimisticOfflineLock.html http://martinfowler.com/eaaCatalog/pessimisticOfflineLock.html
  13. 13. Neden MongoDB? • Kolay Öğrenilebilir • Açık Kaynak ve Ücretsiz • Yüksek Erişilebilirlik • Yüksek Performans • TABLE JOIN durumları olmadan tasarlanan yapılar ve «embeded document» sayesinde hızlı okuma • «write concern» tercihine dayalı olarak hızlı yazma • Gittikçe kalabalıklaşan komünite
  14. 14. Nerde MongoDB kullanmalı? • Bloglar • Posts -> Comments • Ürün Katalogları • ProductGroups -> Products -> ProductVariants • Üye Bilgileri • User -> UserDetail • User.Addresses • İçerik Yönetim Sistemleri • Log Datası Saklamak • Coğrafi Bilgi Saklamak (geo-spatial) • Zaman içinde yapısı değişecek uygulamalar
  15. 15. «Relational» vs «Embeded»
  16. 16. Write Concern • Errors Ignored • Unacknowledged • Acknowledged • Journaled • Replica Acknowledged • http://docs.mongodb.org/manual/core/write-concern/
  17. 17. Write Concern - Unacknowledged
  18. 18. Write Concern - Acknowledged
  19. 19. Write Concern - Journaled
  20. 20. Write Concern - Replica Acknowledged
  21. 21. İndex • İndexler B-tree yapısında tutuluyor
  22. 22. İndex Tipleri • Default _id • Tek Alan (Single Field) • Çok Alan (Compound Index) • Multikey Index (array’e index) • Geospatial Index • Text Indexes (text içinde arama için) • Hashed Indexes (hash based sharding için)
  23. 23. Bazı index komutları • db.collection.createIndex() • db.collection.ensureIndex() • db.collection.getIndexStats() • db.collection.reIndex() • cursor.explain()
  24. 24. indexed vs not-indexed
  25. 25. Compound Index • En çok 31 alandan oluşan bir «compound index» oluşturulabilir • «hashed index» tanımlı bir alan «compound index» grubunda yer alamaz db.products.ensureIndex( { "item": 1, "stock": 1 } ) { "_id": ObjectId(...) "item": "Banana" "category": ["food", "produce", "grocery"] "location": "4th Street Store" "stock": 4 "type": cases "arrival": (...) } İki alanda index oluşturduğumuzda 2. alanda da çok sorgu olacaksa ayrıca index oluşturmak gerekir
  26. 26. Multikey Index • «embedded document» ve «array» alanlar için tanımlanan index db.books.ensureIndex({ book.tags: 1 }) { "_id" : ObjectId("..."), "name" : "Warm Weather", "author" : "Steve", "tags" : [ "weather", "hot", "record", "april" ] }
  27. 27. Replica Set • Verilerinizin güvenliği için başka makinelere de kopyalanması • Asenkron çalışır • Master Slave Modeli • Veri değiştikçe bazı anlarda sadece tek bir makinenin en güncel olduğu durumar sözkonusu • http://docs.mongodb.org/manual/core/replication -introduction/
  28. 28. Sharding’den Önce Düşünülmesi Gerekenler • Sorguları optimize ettik mi? • index optimization • Aktif verilerin ve kullanılan indexlerin boyutunun tek makinenin RAM’ine sığmayacağı bir noktaya geldik mi? • İşletim sistemi ve dosya sistemi doğru ayarlarda mı? • EXT4/XFS, «access time tracking» kapalı olmalı • Mümkünse SSD disk ve RAID 10
  29. 29. Sharding (veriyi parçalara ayırmak) 2013 verileri 2012 verileri «shard key» olarak yıl seçip verilerin tarihine göre farklı «shard»’a gitmesi sağlanabilir Mongodb shard’larda yaklaşık miktarda data olmasını ister Eğer shard’larda veri boyutu arasında fark oluşursa Veriyi taşıyarak eşitleme yapmaya çalışır Bu durumda network’de çok büyük boyutda veri taşıma gerçekleşebilir ve bu sisteminizin erişilebilirliğine zeval verebilir… dolayısıyla «shard key» seçimi önemlidir!
  30. 30. Aggregation Framework db.products.aggregate([{ $group: {_id: «$brand», total: «$sum:1}} }]); SELECT brand, count(*) FROM Products GROUP BY brand
  31. 31. Map Reduce
  32. 32. Backup • Replicaset olarak backup • mongodump & mongorestore • https://mms.mongodb.com/ (MongoDB Backup in the Cloud)

×