Green - Módulo

Tecnologia da Informação

Olá, neste módulo vamos estudar sobre MongoDB!

Vamos estudar sobre MongoDB; Arquitetura e Terminologia; Campo, ID; Bson, Tipos de Dados; Objetivos e Arrays e Linguagem de Consulta; Inserindo Documentos e Consultando Dados; Atualizando e Removendo Documentos; índices; Replicação; Sharding; Consistência versus Disponibilidade e BAckups; Propriedades das Transações e Segurança; 

Para finalizar o módulo, temos o Resumão EmÁudio com tudo o que foi estudado no módulo.

Vamos começar?

Professor: Arthur Mendonça
Narrador: Audren Silva
Duração:57 minutos 45 segundos

MÓDULO 07

MongoDB

Tecnologia da Informação em Áudio: Introdução ao MongoDB Fala galera! Beleza? Bem-vindo a mais um módulo do nosso curso de Tecnologia da Informação em áudio. Neste módulo, turma, conversaremos e aprenderemos sobre o MongoDB. Já ouviu falar dele? Não? Então aperta o play e se surpreenda! MongoDB é um sistema de gerenciamento de banco de dados (SGB) classificado como NoSQL. Armazena dados no formato de documentos, assim como outros bancos de dados. No MongoDB, é possível armazenar registros de dados sem uma estrutura fixa. A estrutura pode variar de registro a registro e evoluir facilmente ao longo do tempo. No MongoDB, os dados são armazenados na forma de documentos, similares ao formato JSON (JavaScript Object Notation), que é um formato que permite a representação de dados semi-estruturados. Os documentos são autodescritivos, contendo não somente os dados em si, mas também informações sobre a sua estrutura. Tranquilo até aqui, né? Vamos começar a colocar a mão na massa. Então foca em mim, vem aqui oh jovem. O MongoDB oferece duas versões do sistema: MongoDB Community Edition e MongoDB Enterprise. A versão Community Edition é gratuita e de código aberto. A Enterprise é uma versão mais completa, voltada para usuários corporativos, mas que é paga. Os usuários precisam realizar uma assinatura para usá-la. Além disso, o MongoDB oferece serviços de nuvem, como o MongoDB Atlas, que não requer que o usuário instale o servidor em seu computador. Beleza até aqui! Ótimo! Tudo certo? Jovem, eu fiz uma breve introdução para você sentir como está nosso módulo. Okay, este áudio foi rapidinho, mas já já tem mais. Te encontro no próximo play. Faz assim, valeu.

01 - Introdução MongoDB

Tecnologia da Informação em Áudio, Arquitetura e Terminologia Fala pessoal, estamos de volta aí, claro, chegou a hora de falarmos sobre arquitetura e terminologia só na caixa, então cada registro de dados no Mongo DB é um documento. Em cada documento, cada dado é apresentado numa estrutura do tipo dois pontos. Valor campo é o nome do atributo que está sendo representado e o valor é o valor para esse atributo. Os valores podem ser dados com de tipos escalares, como números ou cadeias de caracteres, mas também podem ser dados compostos como a outros documentos ou até aras de documentos. Vamos conferir mais sobre isso? Mais à frente? Tá bom. Por exemplo, imagine um documento que traga dados sobre uma pessoa que se cadastrou em um aplicativo de cursos à distância, como nosso querido em áudio e deseja adquirir algum material. Todo documento no, assim como no formato Jason será representado por um conjunto de campos e seus valores delimitados pelos símbolos de chaves. Primeira chave a que abre marca o início do objeto e a última chave a que fecha marca o fim do objeto. Presta atenção que para cada campo e um documento do Mongo DB é dado pelo nome do campo separado de seu valor pelo símbolo de dois pontos. No nosso exemplo, vamos registrar o documento em questão com a pessoa de nome Juliana, que tem vinte seis anos de idade e tem interesse na aquisição dos cursos de TCU e da PF. Campos underline interesse, nome Juliana, vinte seis anos de idade, na aquisição dos cursos TCU e da PF, campo cursos underline interesse pessoal. Os documentos no Mongo DB são organizados em coleções collections que ficam dentro de bancos de dados. As coleções servem para agrupar documentos que tenham algum propósito. Um detalhe é que as coleções no Mongo DB, ao contrário das tabelas em um SGB, não têm esquema definido. SGB não irá impor restrições quanto ao esquema dos documentos como aquelas relativas a tipos de dados e valores nulos. Mas jovem, isso tem algumas consequências importantes que diferenciam o Mongo DB SGB relacionais. Preste atenção. Documentos diferentes em uma mesma coleção podem ter conjuntos de campos diferentes entre si, ou seja, turma. Um campo pode aparecer em um documento e não aparecer em outro. Não há restrição de tipo, então dois campos com o mesmo nome em documentos diferentes podem ter tipos diferentes. A característica de poliform é muito forte no Mongo DB, tá bom pessoal? E outra, não há restrição de vazio. Ou seja, você não tem como dizer que um campo é not no. Qualquer campo poderá receber valores nulos. Beleza, deu pra pegar, aí grave isso, tá bom. Te espero no próximo em áudio para darmos continuidade então aos nossos estudos, até daqui a pouquinho. Valeu.

02 - Arquitetura e Terminologia

Tecnologia da Informação em Áudio: Campo A. Bison Tipos de dados Olá, meu jovem amigo! Olá, minha jovem amiga! Beleza, concurseiros! Voltei, tá? Oh, bora aprender mais um pouquinho. Som na caixa e cola em mim, hein. Bom, meu querido, minha querida, no Mongo DB. Todo documento tem um campo chamado underline id que serve como chave primária. Esse campo deverá ter valores únicos dentro da coleção, assim como as chaves primárias em um SGB relacional. Se o usuário não especificar o underline id na hora de inserir um documento, o Mongo DB irá criar o campo e atribuir um valor a ele automaticamente. Underline id é imutável. Então, você não poderá alterar esse valor após a inserção do documento. Se liga, ele poderá assumir qualquer tipo, com a exceção de a Ray. Quando é o próprio Mongo DB que gera o valor do campo de forma automática, o SGB cria um valor do tipo Object. O Mongo DB mantém a ordem dos campos em cada documento, da forma como eles foram criados, a não ser que o usuário posteriormente altere essa ordem através de um comando de atualização de dados. Uma exceção a esse princípio é o campo underline D, que sempre será armazenado como o primeiro campo de cada documento. Mesmo que o usuário defina em outra posição. Usuário pode adotar várias estratégias para armazenar os valores do underline D. Ele pode utilizar alguma chave natural, como o CPF para pessoas, utilizar números com o comportamento de alto incremento, gerar valores únicos através do programa de aplicação, ou mesmo usar o tipo Object Aid do Mongo DB, que costuma ser uma solução mais simples. Além disso, turma, os documentos do Mongo DB são armazenados em um formato chamado. Vou soletrar: B de bola, S de sapo, O de ovo, N de navio. Bson Binary Jason Bison é um formato baseado no JSON, só que armazenado em uma representação em codec binária que adiciona alguns recursos ao JSON puro. Os documentos JSON convencionais são representados em formato de texto com codificação UTF-8, por isso seus dados são compreensíveis tanto para humanos quanto para máquinas. Já no caso do BSON, a codificação binária torna os documentos nesse formato compreensíveis somente para a máquina. Assim, toda vez que você estiver vendo uma representação de um documento em um cliente do Mongo DB, ela será meio que uma tradução do formato binário para que você possa ler e compreender os dados que estão ali armazenados. Deu para entender? Ótimo. Bom. As aplicações clientes do Mongo DB irão exibir os dados no formato tradicional de documento, ou seja, abre chaves campo dois pontos Valor, vírgula campo dois pontos Valor, reticências fecha as chaves, mas por debaixo dos panos, os dados estão armazenados no formato binário. A ideia por trás da utilização desse formato Bison é permitir que o Mongo DB ofereça mais alguns recursos que não seriam possíveis se ele armazenar documentos no formato JSON puro. Bison armazena informações de tipo e tamanho de dados, permitindo que o Mongo DB utilize tipos de dados mais avançados. Esses tipos incluem datas e objetos binários, além de permitir a diferenciação entre tipos numéricos. JSON puro não diferencia números inteiros e decimais, por exemplo, percebeu? Enquanto o formato JSON só oferece suporte aos seguintes tipos. Vamos conferir: Stream, Boolean e Array representam os seguintes tipos: Na especificação mais recente, OK, Double, Stream, Object, Array, Binary, Date, Dados binários, Object, Boolean, Date new, Regular Expression, Expressão regular, JavaScript, inteiro de trinta e dois beats, inteiro de sessenta e quatro bits, Long, Time Stamp, disse, Cem, vinte e oito. Mink e Max. Bison permite que o Mongo DB utilize estratégias mais avançadas de indexação e consulta aos dados, permitindo que ele seja um SGB completo e com uma boa performance para grandes volumes de dados. Fique tranquilo. Ao longo do nosso curso, nós estudaremos alguns detalhes a respeito dos índices e consultas. Vamos em frente, como o JSON e o Bison são similares. Muitos dos comandos e funcionalidades do Mongo DB vão dar suporte à utilização de JSON. Você pode inserir documentos no formato JSON em uma coleção, por exemplo, o Mongo irá converter esses documentos automaticamente para o formato BSON. Um último detalhe aqui, oh! Presta atenção. É que o tamanho máximo de um documento Bison é de dezesseis megabytes. Então, esse será o tamanho máximo de um documento no Mongo DB. Beleza, bom, anote aí, pois as bancas às vezes gostam de cobrar essas bobagenzinhas. Gente, fico por aqui até o próximo áudio. Te espero lá. Valeu.

03 - Campo, ID, Bson, Tipos de Dados

Tecnologia Da Informação Em Áudio: Objetos E Arrays E Linguagem De Consulta. Olá Olá! Olá! Bem-vindo de volta, tudo certinho meu jovem. Bora, falar rapidinho sobre os objetos e Arrays, sobre o quê, professor? Calma que eu explico, bom gente! Os formatos JSON e BSON utilizam o conceito de objetos. Cada documento é um objeto BSON e os objetos são delimitados, por abrindo e fechando chaves. Como já estudamos, dentro de um objeto, temos os campos e seus valores no estilo campo dois pontos valor e os diferentes campos são separados por vírgulas. Um detalhe interessante desses objetos, gente, é que os campos de um objeto podem ser do tipo objeto também. Assim, podemos ter objetos dentro de objetos. Imagine que um documento foi inserido na coleção Pessoas. O campo nome é do tipo objeto. Assim, dentro do valor de um campo poderemos ter um objeto, com seus próprios campos e valores em um documento. Os Arrays podem ser representados por abre e fecha colchetes. Os arrays podem ser de qualquer tipo, inclusive de objetos. Vamos adicionar ao nosso exemplo o campo Ocupações para representar os empregos da pessoa em questão. Um detalhe é que o MongoDB não impõe regras de esquema para documentos. Os elementos dentro de um Array podem ser até mesmo de tipos diferentes. Essa flexibilidade na hora de representar objetos aninhados e Arrays é interessante porque permite que todos os dados referentes a um mesmo objeto do mundo real possam ficar armazenados em um mesmo documento. Por exemplo, podemos armazenar todos os dados referentes a uma pessoa no documento dessa pessoa sem precisar criar outras coleções e documentos relacionados para representar dados compostos ou multivariados, como endereços, telefones, ocupações e por aí vai. Isso reduz muito a necessidade de se criar novos documentos ou coleções no banco de dados, o que torna desnecessária a realização de junções, que são operações que costumam representar um impacto negativo no desempenho das consultas de um banco de dados no MongoDB. Não temos a ideia de normalização, que é muito forte nos SGBDs relacionais. Um detalhe: se for necessária a linguagem de consulta do MongoDB tem um comando chamado $lookup, que permite fazer operações análogas às junções. O ideal é que o usuário procure adotar uma estratégia de modelagem de dados em que todos os dados consultados em conjunto fiquem no mesmo documento, de modo a evitar a utilização desse tipo de operação, beleza, tranquilidade total até aqui. Vamos seguir, hora de falar sobre, sabe o que linguagem de consulta? Vamos lá. Para consultar esses dados no formato BSON, o MongoDB tem uma linguagem de consulta própria chamada MongoDB Query Language. A linguagem de consulta do MongoDB usa uma sintaxe igual aos documentos, o que a torna bastante intuitiva. Não se preocupe, tá? Vamos estudar alguns comandos dessa linguagem ao longo do nosso curso, jovem. Você já ouviu falar em operações CRUD? CRUD dela? Não. Calma aí, calma aí que explico. Nesta sessão, vamos ver como podemos realizar as operações de criação, le...

04 -  Objetos e Arrays e linguagem de consulta

Tecnologia da Informação em Áudio: Inserindo Documentos e Consultando Dados Fala Galera, Bora! Ser aprovado é o que todo mundo quer, né? Eu quero isso pra você. Aperta o play e se surpreenda neste em áudio, nós iremos aprender a inserir documentos e consultar dados. Olha que legal combinado vamos juntos, Então gente, para inserir documentos em uma coleção do MongoDB, podemos utilizar os métodos insert e insertMany. O método insert insere um só documento na coleção. Por exemplo, vamos inserir a pessoa Amanda Duarte de treze e um anos na coleção Pessoas. Alternativamente, se queremos inserir vários documentos na coleção de uma vez, podemos usar o insertMany. Nesse caso passaremos um array de documentos como argumento e não um documento só fácil. Vamos seguir para consultar dados. Nós podemos usar o método find ou o findOne em que o parâmetro consulta é um objeto que corresponde a um conjunto de critérios para filtrar os documentos a serem retornados como o array. Na linguagem SQL, a projeção é um objeto que define quais os campos que deverão ser retornados, como a lista de campos no select em SQL. Ambos os parâmetros são opcionais. Para especificar algum critério na consulta podemos utilizar a mesma anotação abre chaves campo dois pontos que usamos para definir os documentos jovem. Se você especificar múltiplos critérios separados por vírgula, o MongoDB vai entender como um and para fazer uma operação. Ou precisaríamos usar o operador cifrão o cifrão, mas não vamos entrar em maiores detalhes. Combinado se utilizarmos o comando find no lugar do find, o método irá retornar somente o primeiro documento que encontrar. Mesmo que os critérios da consulta se apliquem a mais de um documento, deu para pegar show de bola no próximo. Em áudio aprenderemos a atualizar e a remover documentos lá.

05 - Inserindo Documentos e Consultando Dados

Tecnologia Da Informação Em Áudio: Atualizando E Removendo Documentos Olá pessoal! Estou de volta! Atenção! Concurseiros aprovados Estamos de volta é isso aí voltei, tá tudo certo? Bora aprender a atualizar e a remover documentos. Então se mexe aí aumenta esse som pessoal bora. Para atualizar os valores de documentos, podemos utilizar os comandos up da e update Manning. Eles funcionam de forma quase idêntica a inset on e inset man. Primeiro é equivalente à consulta do método Find. Ele irá conter as condições que são utilizadas para filtrar os documentos que serão atualizados. Ambos os métodos poderão ter vários documentos retornados, mas o Update Man atualiza todos os registros na consulta, enquanto o update on atualiza somente o primeiro registro. Segundo parâmetro contém as atualizações em si, nele que definiremos os atributos que serão atualizados e seus novos valores como se fosse o sete na linguagem. Terceiro parâmetro desses métodos de update permite a definição de um conjunto de opções para atualização, mas que não iremos discutir nesta aula. Bom, como exemplo, vamos atualizar o documento referente à pessoa Amanda Duarte na coleção Pessoas. Iremos atualizar sua idade para treze e dois anos. Para fazer a atualização do valor da idade usamos o operador cifrão sete. O mon Gosh irá retornar uma confirmação de quantos documentos foram encontrados na consulta e quantos foram atualizados com a atualização especificada. Além dos Update on e Update Man, o MongoDB tem um terceiro operador de atualização de documentos que é o replace. O replace, no lugar de simplesmente atualizar o valor de um ou mais campos estabelecidos no comando, irá substituir o documento inteiro encontrado na consulta pelo documento fornecido, ou seja, ele apaga o que encontrou e insere um novo, equivalente a realizar um delete e depois um insert na linguagem. Tranquilidade total. Por aqui vamos seguir em frente. Por fim, para remover um ou mais documentos na coleção, basta usar o deleteMany, remove somente um documento, enquanto deleteMany todos os documentos retornados pelos filtros. Só mais alguns métodos para você saber que eles existem. Tá bom. Vamos lá! A linguagem de consulta do MongoDB também oferece alguns outros métodos interessantes que podem ser executados nas coleções. Vamos conferi-los antes de passar para outros aspectos do sistema. Vamos lá: count retorna somente a quantidade de documentos encontrados pelos filtros, retorna um array com todos os valores distintos do campo especificado como se fosse um select campo em swell agrega. Permite criar pipelines de agregação que são conjuntos de etapas ou estágios sequenciais utilizadas para agregar os dados na coleção. Um pouco complexo de se trabalhar, mas permite uma flexibilidade grande nas consultas. E finalmente, remove a coleção do banco de dados. É isso aí. Jovem, fico por aqui tá bom. Na próxima aula, falaremos dos índices até lá. Tchau, tchau até o próximo áudio.

06 - Atualizando e Removendo Documentos

Tecnologia Da Informação Em Áudio: Índices Fala galera. Chegou a hora dos índices, né? Vamos falar sobre isso, Som na caixa e atenção, hein gente! O Mongo DB assim como outros SGBD de vários tipos, utiliza índices para melhorar a performance das consultas. Sem utilizar índices, o Mongo DB precisaria procurar todos os documentos da coleção para poder encontrar aqueles que satisfazem os critérios de uma consulta. Manual do Mongo DB define os índices como estruturas especiais de dados que armazenam uma pequena parte dos dados da coleção em uma forma fácil de se navegar. Então quer dizer essa definição captura bem o espírito dos índices, que são métodos de acesso alternativos que representam uma forma de atalho para se encontrar os dados no banco de dados mais rapidamente. No Mongo DB, os índices armazenam os valores do campo indexado ou o conjunto de campos de forma ordenada. Isso permite que o índice seja usado tanto em consultas, operações de igualdade ou com operações de intervalos de valores, operações do tipo maior que e menor que e por aí vai. Essa ordenação também permite que o Mongo DB retorne de forma mais veloz os resultados ordenados de consultas, o que pode ser feito com o comando sort equivalente ao ORDER BY do SQL. A turma trata a restrição de unicidade dos valores dos atributos como um índice também. Assim como temos nos SGBD relacionais, quando você cria uma coleção, o Mongo DB indexa automaticamente o campo _id com um índice único para garantir que não haverá valores repetidos nesse campo, entendeu? Deu para pegar aí na turma então jovem. Os índices são criados dentro das coleções. Um índice pode ser criado em qualquer campo ou subcampo no caso de campos do tipo objeto dos documentos. Comando utilizado para criar um índice é o Create Index Jovem. Um detalhe, presta atenção se o valor é de menos um ao lado do nome do campo. Isso indicaria que os valores do campo serão armazenados em ordem decrescente no índice. Para armazenar os valores em ordem crescente, utilizamos o número um. O Mongo DB tem vários tipos de índices. Vamos conferir: - Índice de campo único: Single Field indexa somente um campo da coleção. - Índice composto: Index indexa Múltiplos campos da coleção. - Índice Multi Chave: Index indexa os conteúdos diversos. - Índice geoespacial: Index indexa dados de coordenadas geoespaciais. - Índice de texto: Text Index indexa o conteúdo das strings em uma coleção. - Índice de hash: Hash Index indexa o hash dos valores de um campo e não os valores do campo em si. Agora, um detalhe é que o _id é apenas uma propriedade dos índices e não um tipo de índice propriamente dito. Você pode ter um índice de alguns dos outros tipos, como por exemplo, que é definido com a propriedade unique. Dessa maneira, o índice irá permitir que o Mongo DB rejeite valores duplicados para o campo. Outras propriedades dos índices incluem a possibilidade de se definir índices parciais, quer dizer que somente indexa parte dos documentos da coleção de acordo com algum critério de filtragem. Índices esparsos que só se criam entrada no índice para documentos que efetivamente possuem o campo indexado na sua definição e índices TTL, que são usados para remover os documentos mais antigos da coleção após a passagem de um período determinado de tempo. Aí conseguiu me acompanhar? Facinho. Fico por aqui, Tá bom tchau. Tchau até o próximo play. Espero lá.

07 - índices

Tecnologia da Informação em Áudio Replicação Olá, tudo certo? Bora aprender mais um pouco, agora falaremos da replicação. Tá bom pessoal, cola em mim aqui. Gente, o MongoDB oferece suporte à replicação de modo a prover redundância de dados e alta disponibilidade no sistema. O que é isso aí? A replicação consiste em se ter várias instâncias do serviço Mod Servidor do MongoDB que permite manipular os dados, controlar o acesso e realizar atividades de gerenciamento com cópias dos mesmos dados. Dessa maneira, se o serviço principal falha, uma das réplicas pode assumir o seu lugar, o que previne o sistema contra perda de dados e permite que o sistema se recupere rapidamente, voltando ao ar e permitindo que os usuários continuem utilizando o MongoDB. Um conjunto de instâncias do Mod que armazenam réplicas dos mesmos dados é chamado de réplica set. Uma réplica set pode ter vários nós (instâncias do Mod que armazenam dados) e, opcionalmente, somente um nó árbitro. Uma réplica set pode ter até quinze membros dentro de uma réplica set. O nó primário (Primary) é aquele que recebe todas as operações de escrita de dados. Os comandos enviados pelos clientes são direcionados a esse nó. Escreve todas as alterações nos dados no log de operações no MongoDB, que é conhecido como OP log. A partir dessas escritas do nó primário, os nós secundários e o OP log do primário checam quais foram as operações de escrita de dados que foram realizadas e replicam essas alterações nos seus próprios bancos de dados para que estes permaneçam idênticos aos do primário. Essa replicação, turma, é a sincronia por natureza, pois os nós secundários precisam esperar o primário realizar suas alterações e escrevê-las no log, para então perceberem a necessidade de atualização e aplicarem as modificações nas próprias bases. Como eles têm cópias dos dados, os secundários também podem ser configurados para receberem leituras dos dados por parte dos clientes, de modo a prover o balanceamento de carga no sistema. Tá dando pra entender, beleza jovem? Vamos continuar. No caso de falhas no nó primário, um outro nó secundário é eleito para assumir seu lugar. Essa eleição se dá através de uma votação que ocorre de forma automática pelos nós participantes do Réplica set, de acordo com o protocolo de eleição do MongoDB. Os nós permanecem em constante comunicação através de heartbeats, batimentos cardíacos, que são sinais enviados por cada nó aos demais para dizer que estão ativos. O MongoDB tem um parâmetro de configuração chamado Election Times, que define o tempo máximo que um nó pode ficar sem ter um heartbeat detectado. Se esse valor de timeout é de dez segundos, por exemplo, após dez segundos sem que as réplicas detectem um heartbeat do primário, ele é considerado inacessível, e a réplica que detectou esse problema convoca uma eleição para que seja iniciado o processo de failover. Em sistemas distribuídos, fail é o processo que ocorre quando o nó primário falha e um nó secundário assume seu lugar. Em alguns casos, como por exemplo, no cenário em que há somente um primário e um secundário, mas não é possível adicionar outro secundário por algum motivo, como o custo de se ter outro nó funcionando, esse esquema de eleição fica prejudicado, já que somente um nó secundário poderia votar no caso de falha do primário. Nesse caso, turma, pode-se criar um árbitro, que é um nó que não armazena dados, mas que pode votar na eleição. A partir da eleição de um novo primário, os demais secundários irão começar a replicar a partir dele. Daí, se o antigo primário voltar a responder, ele irá perceber que há um novo primário e entrar de volta no sistema, agora como secundário. Nesse processo, todo um primário pode se tornar um secundário e um secundário pode se tornar um primário, mas um árbitro sempre será um árbitro, já que ele não tem a replicação dos dados dos demais. Uma eleição pode ocorrer em outras circunstâncias também, não somente na falha do primário. Esse processo pode ocorrer quando o réplica set é criado, quando entra um novo nó ou de forma manual, como parte da manutenção do conjunto. Assunto entendido, posso me despedir então. Beleza, fico por aqui, tá bom. Até daqui a pouquinho, no próximo áudio!

08 - Replicação

Tecnologia da Informação em Áudio Opa, Voltei! Bora aprender sobre a técnica de Chardin, técnica que Professor Chardin, jovem Mango D. B., dá suporte para prover escalabilidade horizontal. O que é isso aí? A escalabilidade horizontal consiste em dividir o conjunto de dados do sistema e a carga de operações de leitura/escrita através de vários servidores, adicionando novos servidores quando necessário. Chardin, em português, às vezes é chamada de fragmentação ou Partição Horizontal. Quando aplicamos a técnica de Chardin, nós dividimos os dados do sistema em fragmentos Chad. Em um sistema distribuído de banco de dados, um conjunto de servidores é chamado de cluster. Um cluster em que há a utilização de Chardin é chamado de cluster de Chardin. Em um cluster de Chardin teremos três componentes: Chad, Mongo e servidores de configuração, cada um. Chards são os servidores que contêm partes dos dados do cluster. Mongo é o roteador que serve como interface entre os clientes e o cluster de Chardin. No lugar do servidor mod, que é um servidor padrão do MongoDB, os clientes vão se conectar aos Mongo. Finalmente, servidores de configuração são servidores que armazenam metadados e parâmetros de configuração do cluster. Gente, Nesse cenário, os clientes vão enviar as consultas para o roteador Mongo e ele vai encaminhar a consulta para o Chad apropriado. Assim, o Mongo é que vai decidir qual Chad deverá receber a inserção de um documento ou onde está um documento que está sendo buscado na consulta em um cluster. Algumas coleções podem estar alocadas em Chards diferentes e outras não. Um outro detalhe importante é que um Chad pode ser uma réplica set e não um servidor único. Assim, cada Chad pode ser armazenado em vários servidores distintos. Deu para entender só uma coisinha, jovem? Para fazer o Chardin é necessário definir uma chave de Chardin, essa chave será um campo ou um conjunto de campos nos documentos que servirá para o Mongo determinar qual Chad irá receber quais dados. Daí ouve aí, há duas maneiras de se fazer essa divisão: Hashed Chardin ou Range Chardin. Entendi nada, professor, calma, meu querido, vou explicar, tá bom? Na estratégia Hashed Chardin, é utilizada uma função de hash que irá receber o valor da chave de Chardin e com base nele calcular o valor que vai se encaixar em algum dos pedaços. O chunk que você acompanha na ilustração dos valores possíveis, pedaço ou intervalo em que o valor calculado se encaixar vai determinar o Chad em que o documento irá ficar. Agora a turma, já a estratégia Range Chardin, também chamada de Partição por Intervalo, é mais simples. O sistema verifica o menor e o maior valor para a chave de Chardin e parte esse intervalo entre eles em vários pedaços. Cada pedaço então é atribuído a um Chad. As duas estratégias são similares, mas o particionamento por Range costuma resultar em uma divisão mais igualitária dos dados entre os Chards. No funcionamento por intervalo, a eficiência vai depender da escolha da chave. Tá legal? E aí, conseguiu entender tudo? Que bom, fico por aqui. Obrigado pela companhia. Áudio que vem tem mais.

09 - Sharding

Tecnologia da Informação em Áudio, Consistência versus Disponibilidade e Backups E aí jovem, bem-vindo de volta! Hora de falar da consistência versus a disponibilidade, vamos conferir? Bom gente! O MongoDB tem duas propriedades: `Tá Legal` e `Right Concer`, que permitem ao usuário configurar os comportamentos relativos à consistência e ao isolamento das transações de leitura e escrita de dados nos replicas sete. Elas permitem que o usuário ajuste o comportamento do SGB para prover mais consistência, garantir que as replicas estejam consistentes entre si ou maior disponibilidade, quer dizer, maior tempo que o SGB está disponível para receber operações. Além disso, turma, o MongoDB oferece uma série de opções para se fazer backup dos dados para o caso de falhas ou outros problemas que ocasionem perda de dados. As estratégias são as seguintes: Anotem aí primeira estratégia: usar o Atlas Jovem. O MongoDB Atlas é o serviço de nuvem do MongoDB. Você pode utilizá-lo para fazer backup dos seus dados na nuvem. Segunda estratégia, turma, é usar o MongoDB Cloud Manager ou o MongoDB Ops Manager. Eles são sistema de gerenciamento da infraestrutura do MongoDB, que tem uma interface gráfica e que permite o agendamento e execução dos backups do sistema. Agora, outra estratégia é fazer o backup do sistema de arquivos, ou seja, copiar os arquivos que o MongoDB usa para armazenar dados no sistema de arquivos do computador. E por fim, a quarta e última estratégia: usar o mongodump. O mongodump é um utilitário que gera um arquivo BSON que contém todos os dados armazenados no servidor, com exceção do banco de dados local, que é um BD do sistema. Um backup nesse formato pode ser então restaurado com o auxílio do utilitário mongorestore. Finalizo mais um em áudio por aqui. Mas calma, ainda precisamos conversar sobre as propriedades das transações e sobre a segurança. Até daqui a pouco, até o próximo áudio.

10 - Consistência versus Disponibilidade e Backups

Tecnologia da Informação em Áudio, Propriedades das Transações e Segurança Olá, voltei bora falar sobre as propriedades das transações, então coloca aquele sorrisão no rosto. Vamos juntos pessoal no Mango dB. Qualquer operação em um só documento é atômica. Isso é suficiente para vários casos de uso, pois no Mango dB costumamos representar todos os dados associados a um determinado conceito em um só documento, no lugar de usar várias tabelas ligadas entre si por relacionamentos para os casos em que é necessário se ter atomic de operações em múltiplos documentos. Isso também é suportado pelo Mango dB. Ao se utilizar transações multi documento possível estabelecer transações distribuídas que funcionam até mesmo em múltiplas coleções, bancos de dados ou partições charts diferentes. Essas transações pessoal terão as propriedades garantidas agora. Note que é necessário explicitamente criar as transações se quisermos esse comportamento utilizando um conjunto de comandos adequado para isso. Há também uma API que disponibiliza vários comandos para a utilização de transações por clientes externos que acessem o servidor com tranquilidade até aqui. Vamos em frente! Hora de falarmos sobre a segurança. O dB fornece algumas opções para garantir a segurança dos dados armazenados. Vamos conferir segurança inclui alguns métodos diferentes de autenticação que podem ser do tipo SC ou x ponto cinto cem nove, além de LP e Q na versão Inter Price ou controle de acesso aos dados no Mongo dB é do tipo RT, mesmo mecanismo empregado em vários SGB relacionais. Esse controle de acesso não é ativado por padrão da turma. Administrador do sistema deve ativá-lo para que possa ser utilizado no RBC. Cada rod ou papel contém um conjunto de privilégios para realizar conjuntos de ações em determinados recursos, como coleções ou bancos de dados. Os usuários podem ser atribuídos aos papéis que ganhem os respectivos privilégios e possam realizar as ações no Mango dB. Já o Mango dB também tem suporte à criptografia. Toda a comunicação com o servidor pode se dar de modo criptografado, com a utilização dos protocolos TL SSL, para que somente o cliente autenticado possa enxergar os dados, sendo comunicados com o servidor. A versão Inter Price do Mango dB também permite que se criptografe os dados armazenados nos bancos de dados ou até mesmo os campos nos documentos no lado do cliente. Há um detalhe antes de finalizarmos esse áudio é importante como recurso adicional de segurança. O dB Inter Prize também fornece suporte nativo à auditoria de dados, que permite registrar no log do sistema em algum outro formato, todas as operações que foram realizadas no banco de dados. Ao longo do tempo, essas operações registradas podem ser comandos DL Alterações de esquema Operações sobre réplicas e charts, Autenticações e operações Crude cru D. Assim, o administrador poderá consultar o log a qualquer momento para visualizar tudo o que cada usuário fez no SGB D. Aí deu para entender beleza, finalizamos o conteúdo desse nosso módulo tá legal, mas ainda não acabou no próximo em áudio, faremos um resumo com os pontos mais importantes para sua prova. É nosso super resumão, se eu fosse você não perderia, hein? Até lá até o próximo áudio.

11 - Propriedades das Transações e Segurança

Tecnologia da Informação em Áudio - Resumo em Áudio Sobre Mongo DB Parte Um E aí? Meus alunos queridos? Bem-vindo ao nosso super resumão da aprovação, o resumão em áudio. Aqui nós abordaremos os temas mais relevantes para o seu concurso. Preparado? Então aperta o play aí e se surpreenda. Vamos relembrar, né jovem? Quero começar nossa revisão lembrando que o Mongo DB é um sistema de gerenciamento de banco de dados (SGB), classificado como NoSQL, que armazena dados no formato de documentos no Mongo DB. Os dados são armazenados na forma de documentos similares ao formato JSON. Além disso, você precisa sempre ter em mente que o Mongo DB oferece duas versões do sistema: Mongo DB Community e Mongo DB Enterprise. A versão Community é uma versão gratuita e de código aberto do sistema. A Enterprise é uma versão mais completa voltada para usuários corporativos, mas que é paga. Os usuários precisam realizar uma assinatura para usá-la, gente! O Mongo DB também tem um serviço de nuvem, o Mongo DB Atlas, que não requer que o usuário instale o servidor no seu computador. Tudo bem até aqui, vamos em frente. Vou fazer algumas observações rapidinho para que você não esqueça, okay? Bancos de dados se dividem em coleções, análogas a tabelas, que contêm documentos, análogos a linhas das tabelas. Não há esquema fixo nas coleções. Documentos da mesma coleção podem ter estruturas diferentes e não há restrições de tipo ou tamanho. Os documentos contêm objetos delimitados por chaves e com os campos no formato chave: valor. Campos podem ter valores de tipos escalares ou compostos (objetos). Na hora da sua prova, você também não pode esquecer de como inserir, consultar, atualizar e remover documentos. Para inserir documentos em uma coleção do Mongo DB, podemos utilizar os métodos insertOne e insertMany. O método insertOne insere um só documento na coleção. Alternativamente, se queremos inserir vários documentos na coleção de uma vez, podemos usar o insertMany, nesse caso passaremos um array de documentos como argumento e não um documento só. Para consultar dados, podemos usar o método find. Para atualizar os valores de documentos, podemos utilizar os comandos UpdateOne e UpdateMany. Eles funcionam de forma quase idêntica ao insertOne e InsertMany. Por fim, para remover um ou mais documentos da coleção, basta usar o deleteOne ou o deleteMany. O deleteOne remove somente um documento, enquanto o deleteMany remove todos os documentos retornados pelos filtros. E os índices, jovem lembra deles? O Manual do MongoDB define os índices como estruturas especiais de dados que armazenam uma pequena parte dos dados da coleção em uma forma fácil de se navegar. Essa definição captura bem o espírito dos índices, que são métodos de acesso alternativos, que representam uma forma de atalho para se encontrar os dados no banco de dados mais rapidamente. Além disso, o MongoDB tem vários tipos de índices. Vamos conferir comigo, ouve aí: - Índice de campo único (single field): indexa somente um campo da coleção. - Índice composto (compound index): indexa múltiplos campos da coleção. - Índice multi-chave (multi-key index): indexa os conteúdos de arrays. - Índice geoespacial (geospatial index): indexa dados de coordenadas geoespaciais. - Índice de texto (text index): indexa o conteúdo das strings em uma coleção, permitindo a busca eficiente no texto da string. - Índice de hash (hash index): indexa o hash dos valores de um campo e não os valores do campo em si. Esse tipo de índice só pode ser utilizado para operações de igualdade, não suportando consultas que envolvam intervalos de valores. Assunto revisado até aqui. Lembrou de tudo? Que bom, vou dar uma pausa pra você beber uma água, dar uma esticada, mas daqui a pouquinho eu tô de volta! Tá, não me abandona, não hein? Tchau! Tchau até o próximo áudio com mais resumão da aprovação.

12 - Resumão Em Áudio sobre MongoDB – Parte 1

Tecnologia da Informação em Áudio: Resumão em Áudio sobre Mongo Deb Parte dois Olá! E aí jovem, muito bem, vamos lá pra fechar esse super resumão. Hora de falar da replicação! Vamos lembrar isso aí, gente. O Mongo DB oferece suporte à replicação de modo a prover redundância de dados e alta disponibilidade no sistema. Replicação. Consiste em se ter várias instâncias do serviço MOD, o servidor do mod DB que permite manipular os dados, controlar o acesso e realizar atividades de gerenciamento com cópias dos mesmos. Dados. No Mongo DB, um conjunto de instâncias do mod que armazenam réplicas dos mesmos dados é chamado de réplica sete. Conjunto de réplicas - um Réplica sete pode ter vários nós, instâncias do MONGO que armazenam dados e, opcionalmente, somente um nó árbitro. Um réplica sete pode ter até quinze membros dentro de um réplica sete. O nó primário (Primary) é aquele que recebe todas as operações de escrita de dados. Os comandos enviados pelos clientes são direcionados a esse nó. Nó primário. Escreve todas as alterações nos dados no blog de operações do Mongo DB, que é conhecido como OPG. A partir dessas escritas do nó primário, os nós secundários lêem o UPG do primário, checam quais foram as operações de escrita de dados que foram realizadas e replicam essas alterações nos seus próprios bancos de dados, para que estes permaneçam idênticos aos do primário. Essa replicação é a síndroma por natureza. Tá bom, pois os nós secundários precisam esperar o primário realizar suas alterações e escrevê-las no log, para então perceberem a necessidade de atualização e aplicarem as modificações nas próprias bases. No caso de falhas no nó primário, um outro nó secundário é eleito para assumir seu lugar. Essa eleição se dá através de uma votação que ocorre de forma automática pelos nós participantes do réplica sete. De acordo com o protocolo de eleição do Mongo DB, tudo bem até aqui, e a técnica de Chardin, lembra dela? Então o Mongo DB dá suporte à técnica de Chardin para prover escalabilidade horizontal. Escalabilidade horizontal. Consiste em dividir o conjunto de dados do sistema e a carga de operações de leitura e escrita através de vários servidores, adicionando novos servidores quando for necessário. Chardin, em português, às vezes é chamada de fragmentação ou Particionamento horizontal. Quando aplicamos a técnica de Chardin, nós dividimos os dados do sistema em fragmentos. Em um sistema distribuído de banco de dados, um conjunto de servidores é chamado de cluster. Um cluster em que há a utilização de Chardin é chamado de charged cluster. Em um charged cluster, teremos três componentes: Chad Mongo e servidores de configuração. Ah! Vamos para um detalhe importante: o SRD pode ser um réplica sete e não um servidor único. Assim, em cada SRD pode ser armazenado em vários servidores distintos. Bora para o próximo ponto. Além disso, tudo que nós conversamos, o Mongo DB oferece uma série de opções para se fazer backup dos dados para o caso de falhas ou outros problemas. Perda de dados. As estratégias são as seguintes, presta atenção: Primeira estratégia. Usar o Atlas. Jovem, o Mongo DB Atlas é o serviço de nuvem do Mongo DB. Você pode utilizá-lo para fazer backup dos seus dados na Nuvem Show. A segunda estratégia é usar o Mongo DB Cloud Manager ou o Manager. CND Manager e o OPS Manager são sistemas de gerenciamento da infraestrutura do Mongo DB, que tem uma interface gráfica e que permitem o agendamento e execução dos backups do sistema. Outra estratégia é fazer o backup do sistema de arquivos, ou seja, copiar os arquivos que o Mongo DB usa para armazenar dados no sistema de arquivos do computador. Por fim, a quarta e última estratégia. Usar o mogoda. Mogoda é um utilitário que gera um arquivo Bison que contém todos os dados armazenados no servidor, com exceção do banco de dados local, que é um BD do sistema. Backup nesse formato pode ser então restaurado com o auxílio do utilitário Mongo Risto e por fim às transações e a segurança, gente, no Mongo DB. Qualquer operação em um só documento é atômica. Isso é suficiente para vários casos de uso, pois no MANGO DB costumamos representar todos os dados associados a um determinado conceito em um só documento, no lugar de usar várias tabelas ligadas entre si por relacionamentos. Para os casos em que é necessário se ter atomic de operações em múltiplos documentos, isso também é suportado pelo MO DB. Ao se utilizar transações multi documento, gente, é possível estabelecer transações distribuídas que funcionam até mesmo em múltiplas coleções, bancos de dados ou partições charts diferentes. Essas transações terão as propriedades de garantidas tranquilidade até aqui. Tá chegando o final já, hora de revisarmos rapidinho a segurança, vamos comigo, galera. O Mango DB fornece algumas opções para garantir a segurança dos dados armazenados. Segurança. Inclui alguns métodos diferentes de autenticação que pode ser do tipo Schramm ou X cinto cem nove, além de LP, e que na versão Inter Price. Controle de acesso aos dados no Mongo DB é do tipo role, mesmo mecanismo empregado em vários SGB relacionais, Turma. O Mongo DB também tem suporte à criptografia. Toda a comunicação com o servidor pode se dar de modo criptografado com a utilização dos protocolos TSS, para que somente o cliente autenticado possa enxergar os dados, sendo comunicados com o servidor. Bom como recurso adicional de segurança. O MO DB Inter Prize também fornece suporte nativo à auditoria de dados que permite registrar no log do sistema ou em algum outro formato, todas as operações que foram realizadas no banco de dados ao longo do tempo. Grave. Isso tá muito bem assunto, é entendido e revisado. Beleza, oh, obrigado pela sua companhia e paciência, tá. Espero que você tenha aprendido e gostado. Bons estudos, foco e até a próxima, até o próximo módulo.

13 - Resumão Em Áudio sobre MOngoDB – Parte 2

Tecnologia da InformaçãoMÓDULO 07MongoDBArthur Mendonça

Arthur Mendonça