MongoDB: une plongée profonde dans les questions et réponses d'entrevue communes

MongoDB, une base de données NOSQL évolutive haute performance, stocke les données dans des documents flexibles de type JSON (BSON). Son modèle axé sur le document et son schéma dynamique en font un choix populaire pour les applications modernes. Cet article explore les questions d'interview fréquemment posées à MongoDB.

Concepts et différences de base:

1. Qu'est-ce que MongoDB? Une base de données NOSQL orientée documentaire utilisant BSON pour le stockage de données, la hiérarchisation de l'évolutivité et des performances.

2. Documents vs Collections: Les documents sont les unités de données fondamentales (comme les objets JSON), tandis que les documents liés au groupe des collections (similaires aux tableaux).

3. MongoDB vs bases de données relationnelles: les différences clés incluent des schémas flexibles (MongoDB) vs schémas fixes (relationnel), une échelle horizontale plus facile (MongoDB), un langage de requête basé sur des documents (MongoDB) vs SQL, et de dénormarisation (MongoDB) par rapport aux jointures (Relational).

4. Types de base de données NoSQL: MongoDB relève des bases de données de documents . Les autres types incluent la valeur clé, le magasin de colonnes et les bases de données de graphiques.

5. Avantages de MongoDB: gère efficacement les grands ensembles de données, offre une compatibilité multiplateforme, offre des performances et une évolutivité élevées, simplifie la modélisation des données, prend en charge la mise à l'échelle horizontale et verticale et s'intègre bien aux plates-formes cloud.

Caractéristiques et opérations avancées:

6. Sharding: distribue des données sur plusieurs machines pour une évolutivité extrême et un débit élevé.

7. Indexation: améliore les performances de la requête en créant des structures de données optimisées pour une récupération plus rapide. Divers types d'index existent (champ, composé, etc.).

8. Replica Ensembles: groupes de serveurs MongoDB reproduisant les données pour la redondance et la haute disponibilité, avec des n?uds primaires et secondaires avec basculement automatique.

9. Cadre d'agrégation: une suite d'outils analytiques utilisant une approche de pipeline pour traiter les données et produire des résultats calculés.

10. Cohérence des données: réalisée grace à des problèmes d'écriture, de journalisation et de transactions multi-documents (depuis la version 4.0).

11. Collections plafonnées: collections de taille fixe en maintenant l'ordre d'insertion, utile pour les journaux ou la mise en cache. Les anciens documents sont écrasés lorsque la limite est atteinte.

12. $lookup : effectue des jointures externes gauche avec d'autres collections dans la même base de données pendant l'agrégation.

13. ObjectId : un identifiant unique de 12 octets généré automatiquement pour chaque document (sauf si l'utilisateur est spécifié par l'utilisateur).

14. Conception sans schéma: les documents d'une collection peuvent avoir différents champs, offrant une flexibilité dans la modélisation des données.

15. save() vs. insert() : insert() ajoute de nouveaux documents, tandis que save() inserte si nouveau ou met à jour si le _id correspond à un document existant.

16. Haute disponibilité: assuré par le biais de répliques d'ensembles, de basculement automatique, de redondance de données et de lecture de lecture via des lectures secondaires.

17. Méthode explain() : fournit des détails sur les plans d'exécution des requêtes pour l'optimisation et l'analyse des performances.

18. Moteurs de stockage: MongoDB prend en charge Wiredtiger (par défaut), MMAPV1 (obsolète) et les moteurs en mémoire.

19. Transactions (acide): Prise en charge depuis la version 4.0 pour les opérations multi-documents entre les collections et les bases de données.

20. $where vs $expr : $where utilise des expressions JavaScript (plus lentes, moins sécurisées), tandis que $expr utilise des expressions d'agrégation (plus rapide, plus sécurisée).

21. Index TTL (Temps-to-Live): Supprimez automatiquement les documents après une heure spécifiée, idéal pour les données temporaires.

22. BSON (JSON binaire): format codé binaire de MongoDB pour le stockage et le transfert de documents.

23. Création de la base de données: utilisez la commande use database_name (crée s'il n'existe pas).

24. _id Champ: La clé principale, générée automatiquement si elle n'est pas spécifiée, et doit être unique dans une collection.

25. $set vs. $unset : $set mises à jour ou ajoute des champs, tandis que $unset supprime les champs.

26. $push Operator: ajoute des éléments aux champs de tableau.

27. Requêtes couvertes: requêtes où tous les champs sont indexés, permettant aux résultats d'être renvoyés directement à partir de l'index sans accéder aux documents.

28. $lookup in Aggregation: Effectue des jointures externes gauche dans les pipelines d'agrégation.

29. Map-Reduce: Bien que supportés, les pipelines d'agrégation sont généralement préférés pour la plupart des taches de traitement des données.

30. $and vs. $all : $and effectue des expressions logiques et sur plusieurs expressions, tandis que $all correspondent à des tableaux contenant tous les éléments spécifiés.

Optimisation et sujets avancés:

31. Optimisation des requêtes: réalisée grace à une indexation appropriée, couvert les requêtes, en évitant de grands documents et en utilisant explain() .

32. $match Stage: filtre les documents dans les pipelines d'agrégation.

33. écrivez les préoccupations: contr?lez le niveau de reconnaissance pour les opérations d'écriture, affectant la durabilité et la latence des données.

34. $inc vs. $mul : $inc Incréments, $mul multiplie la valeur d'un champ.

35. Recherche de texte intégral: pris en charge via des index de texte et l'opérateur $text .

36. $group : regroupe des documents et effectue des agrégations sur les données groupées.

37. Changement de changes: permettez la surveillance en temps réel des modifications de la base de données.

38. Insertion de données ( insertOne , insertMany ): méthodes d'ajout de documents uniques ou multiples.

39. Validation du document: appliqué à l'aide de règles de validation du schéma avec l'opérateur $jsonSchema .

40. $elemMatch vs. $all : $elemMatch correspond aux tableaux avec au moins un élément de critères de réunion, tandis que $all correspond à des tableaux contenant tous les éléments spécifiés.

41. Architecture de réplication: les manchettes du n?ud primaire écrites, les modifications des journaux sont des modifications de l'OPLOG et les secondaires reproduisent ces données.

42. $out Stage: écrit les résultats du pipeline d'agrégation à une collection.

43. Préférences de lecture: Contr?lez comment les opérations de lecture ciblent les répliques des membres de l'ensemble.

44. $unwind vs. $flatten : $unwind des tableaux de déconstruire, tandis que $flatten des tableaux imbriqués.

45. Contr?le de concurrence (MVCC): utilise un contr?le de concurrence multi-version pour les lectures et écritures simultanées.

46. $graphLookup Stage: effectue des recherches récursives de données de type graphique.

47. OPLOG: une collection plafonnée digne toutes les opérations de modification des données, essentielles à la réplication.

48. Supprimations souples: implémentées en ajoutant un champ booléen (par exemple, isDeleted ) au lieu de supprimer physiquement les documents.

49. $merge Stage: écrit des résultats d'agrégation à une collection avec diverses stratégies de mise à jour.

50. Contraintes de clés étrangères: non soutenue dans MongoDB.

51. Profiler: collecte des informations détaillées sur les opérations de base de données pour le réglage des performances.

Conclusion:

Cet aper?u complet couvre de nombreux concepts de MongoDB essentiels et les questions d'entrevue fréquemment posées. Une préparation approfondie dans ces domaines améliorera considérablement les performances de votre entretien. N'oubliez pas de pratiquer des exercices pratiques et de approfondir les domaines spécifiques en fonction des r?les que vous ciblez.

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