Plan du cours

MongoDB : Présentation générale

• Introduction, concepts
• SQL ou NoSQL ?

Développer avec MongoDB

• Utilisation de la console Javascript
• Interaction à l'aide de l'API Java
• Écriture d'une requête
• Améliorer les performances avec un index

Données géographiques

• Requêtes géographiques

MongoDB : Bibliographie

• Kyle Banker, MongoDB in Action (Dec. 2011), Ed. Hanning.

MongoDB Reference

• https://docs.mongodb.org/manual/reference/database-references/
• https://docs.mongodb.org/ecosystem/drivers/java/

MongoDB : Présentation générale

Un SGBD innovant

• Base de donnée de type NoSQL (Not only SQL)
• L'élément de base est le document

Un système ouvert et pensé Web

• Distribué sous licence AGPL (libre et ouvert)
• Format BSON, interactions Javascript, APIs via drivers

Optimisé pour une disponibilité maximale

• Faible structuration relationelle au profit de la rapidité d'accès.
• Écrit en C++
• Montée en charge par multiplication du nombre de serveurs

Étude d'un exemple : Blog (1)

Étude d'un exemple : Blog (2)

Étude d'un exemple : Blog (3)

{ 
  _id: ObjectID('4bd9e8e17cefd644108961bb'),

  titre: "La Renault Twizy, entre scooter et citadine",
  auteur: "ecaruyer",

  categories: ["automobile", "écologie", "zéro émission"],

  commentaires: [
    {
      visiteur: "david35", 
      texte: "Merci pour cet article !"
    },
    {
      visiteur: "melody_nelson",
      texte: "Cette voiture est top, mais pêche encore par son autonomie..."
    }
  ],

  texte: "La citadine <strong>Renault Twizy</strong> [...]"
}

Un modèle sans schéma a priori

L'organisation sous forme clé-valeurs

• Tous les documents d'une même collection n'ont pas nécessairement les mêmes clés
• C'est l'application qui garantit la cohérence des données au sein d'une collection
• Ce type de SGBD est particulièrement adapté au développement agile
• Les valeurs peuvent représenter des objets complexes ou des listes d'objets

Un SGBD sans jointure ni transaction

• Toutes les informations recueillies par une requête se trouvent dans le document
• Favorise la rapidité et la simplicité au prix d'une possible redondance dans les données

Utilisation de la console Javascript (1)

Lancement du serveur et de la console

• Le serveur se lance à l'aide de la commande mongod.exe
• L'interpréteur de commandes Javascript correspond à la commande mongo.exe

Connexion ou création d'une base de donnée

use <nom_de_la_base>

Insertion d'un document dans une collection

db.<nom_de_la_collection>.insert(<document>)

Lecture d'une collection

db.<nom_de_la_collection>.find([paramètres])

Utilisation de la console Javascript (2)

ecaruyer@victoria ~ $ mongo
MongoDB shell version: 2.4.9
connecting to: test

> use bibliographie
switched to db bibliographie

> document = {
... auteurs: ["Antoine Dupont", "Frédéric Petit"],
... titre: "Databases for the next generation",
... editeur: "University Press",
... pages: 525,
... categories: ["informatique", "vulgarisation", "technologies web"]
... }

> db.articles.insert(document)

> db.articles.find()
{ "_id" : ObjectId("569c5dac1dd328fd9d406fb0"), "auteurs" : [  "Antoine
Dupont",  "Frédéric Petit" ], "titre" : "Databases for the next generation",
"editeur" : "University Press", "pages" : 525, "categories" : [
"informatique",  "vulgarisation"] }

Utilisation de la console Javascript (3)

Modification d'une entrée dans la base

db.articles.find({auteurs: "Antoine Dupont"})
  .update({"$addToSet": {"categories": "technologies web"}})

Modification de tutes les résultats d'une requête

db.articles.find({auteurs: "Antoine Dupont"})
  .update({"$addToSet": {"categories": "technologies web"}}, false, true)

Suppression d'une entrée

db.articles.remove({auteurs: "Antoine Dupont"})

Intéraction à l'aide de l'API Java

// Create a client to connect to the MongoDB server on localhost
MongoClient mongoClient = new MongoClient( "localhost" , 27017 );

// Connect to a specific database. 
// Note: if "mydb" does not exist, it'll be create on the first write. 
MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("bibliographie");

// Retrieve (or create) the collection "articles".
MongoCollection collection = database.getCollection("article");
		
// Make a document and insert it
Document doc = new Document("auteurs", Arrays.asList("Antoine Dupont", "Frédéric Petit"))
               .append("titre", "Databases for the next generation")
               .append("editeur", "University Press")
               .append("categories", Arrays.asList("informatique", "vulgarisation", "technologies web"));

collection.insertOne(doc);

// Query the collection
Document myDoc = collection.find().first();

Écriture d'une requête (1)

Une requête est représentée par un document

db.articles.find({editeur: "University Press"})

On peut enrichir une requête à l'aide d'opérateurs

db.articles.find({pages: {"$gt": 500}})

db.articles.find({auteurs: {"$in": ["Eric Legrand", "Antoine Dupont"]}})

db.articles.find({auteurs: {$not: /^F/}})

db.billets.find({"categories": "automobile", 
                 "commentaires.visiteur": "melody_nelson"}})

db.billets.find({"$or": [{"categories": "automobile"}, 
                         {"commentaires.visiteur": "melody_nelson"}]})

Écriture d'une requête (2)

Récupération d'un sous-ensemble du document (projection)

• Par soucis d'optimisation, on peut ne récupérer que les éléments nécessaires d'un document

db.articles.find({editeur: "University Press"},
                 {auteurs: 1})

Tri des résultats

• Il est possible de trier les résultats d'une recherche

db.articles.find({}).sort({titre: -1})

Améliorer les performances avec un index (1)

Comprendre l'exécution d'une requête : explain()

> db.articles.find({"auteurs.nom": "Dupont"}).explain()
{
	"cursor" : "BasicCursor",
	"isMultiKey" : false,
	"n" : 1,
	"nscannedObjects" : 2,
	"nscanned" : 2,
	"nscannedObjectsAllPlans" : 2,
	"nscannedAllPlans" : 2,
	"scanAndOrder" : false,
	"indexOnly" : false,
	"nYields" : 0,
	"nChunkSkips" : 0,
	"millis" : 0,
	"indexBounds" : {
		
	},
	"server" : "victoria:27017"
}

Améliorer les performances avec un index (2)

Créer un index avec ensureIndex

> db.articles.ensureIndex({"auteurs.nom": 1})
> db.articles.find({"auteurs.nom": "Dupont"}).explain()
{
	"cursor" : "BtreeCursor auteurs.nom_1",
	"isMultiKey" : true,
	"n" : 1,
	"nscannedObjects" : 1,
	"nscanned" : 1,
	"nscannedObjectsAllPlans" : 1,
	"nscannedAllPlans" : 1,
	"scanAndOrder" : false,
	"indexOnly" : false,
	"nYields" : 0,
	"nChunkSkips" : 0,
	"millis" : 0,
	"indexBounds" : {
		"auteurs.nom" : [
			[
				"Dupont",
				"Dupont"
			]
		]
	},
	"server" : "victoria:27017"
}

Requêtes géographiques (1)

Exemple de collection contenant des données de géolocalisation

{
  "_id" : ObjectId("4d291187888cec7267e55d24"),
  "city" : "New York City",
  "loc" : {
    "lon" : -73.9996
    "lat" : 40.7402,
  },
  "state" : "New York",
  "zip" : 10011
}

Création d'un index géographique

> db.zips.ensureIndex({loc: '2d'})

Requêtes géographiques (2)

Récupération des k plus proches voisins

> db.zips.find({'loc': {$near: [ -73.977842, 40.752315 ]}}).limit(3)

Récupération des enregistrements à l'intérieur d'un disque

> center = [-73.977842, 40.752315]
> radius = 0.011
> db.zips.find({loc: {$within: {$center: [ center, radius ] }}})

Récupération des enregistrements à l'intérieur d'un rectangle

> lower_left = [-73.977842, 40.752315]
> upper_right = [-73.923649, 40.762925]
> db.zips.find({loc: {$within:
{$box: [ lower_left, upper_right ] }}})