MongoDB での効率的なデータ モデルの設計: スキーマレス、リレーションシップ、パフォーマンスの最適化

MongoDB スキーマ設計と高度なデータ モデル

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71. MongoDB はスキーマのないデータをどのようにサポートしますか?

MongoDB は、通常は BSON (バイナリ JSON) を使用してドキュメントの形式でデータを保存するため、スキーマレスです。コレクション内の各ドキュメントは独自の構造を持つことができます。つまり、フィールドとそのデータ型を事前に定義する必要はありません。

例:

• ある文書には名前、年齢、住所のフィールドが含まれ、別の文書には名前、年齢、電子メールのフィールドが含まれる場合があります。

この柔軟性により、MongoDB はスキーマの変更を必要とせずに、変化するデータ モデルに適応できます。

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72.データの埋め込みと参照の違いは何ですか?

MongoDB は、ドキュメント間の関係をモデル化するための 2 つの主なアプローチ、埋め込み と 参照 を提供します。

• 埋め込み: 関連データを 1 つのドキュメント内に保存します。

  • 使用する場合: 頻繁に一緒にアクセスされるデータ、またはドキュメントのサイズ制限に影響を与えるほど大きくないデータ。
  • 例: 顧客ドキュメント内に注文のリストを保存:

  {
    "_id": 1,
    "name": "John Doe",
    "orders": [
      { "orderId": 101, "total": 50 },
      { "orderId": 102, "total": 75 }
    ]
  }
  

• 参照: 関連データを別のドキュメントに保存し、参照 (つまり、ObjectId) を使用してそれらをリンクします。

  • 使用する場合: データが大きい場合、頻繁に変更される場合、または複数のドキュメント間で共有する必要がある場合。
  • 例: 注文を別のコレクションに保存し、customerId で顧客ドキュメントを参照します。

  // Customer document
  { "_id": 1, "name": "John Doe" }
  // Order document
  { "orderId": 101, "customerId": 1, "total": 50 }
  

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73. MongoDB で 1 対多の関係をどのように処理しますか?

1 対多の関係は、通常、「1 つの」ドキュメント内に「多数」の項目を埋め込むか、参照することによってモデル化されます。

• 埋め込み: 「多くの」項目が小さく、一緒にクエリされることが多い場合に最適です。

  {
    "_id": 1,
    "name": "John",
    "addresses": [
      { "street": "123 Main St", "city": "City A" },
      { "street": "456 Elm St", "city": "City B" }
    ]
  }

• 参照: 個別に保持する必要がある大規模なアイテムまたは頻繁に更新されるアイテムに最適です。

  // Parent document
  { "_id": 1, "name": "John" }
  // Child document
  { "addressId": 1, "street": "123 Main St", "city": "City A" }

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74.上限付きコレクションの概念を説明します。

上限付きコレクションは、サイズ制限に達すると最も古いドキュメントを自動的に上書きする固定サイズのコレクションです。上限付きコレクションは、ログやイベント データなど、最新のデータが最も重要であるシナリオに最適です。

特徴:

• ドキュメントは受信した順に挿入されます。
• ドロップしない限り、サイズ変更や削除はできません。
• 挿入と読み取りに高いパフォーマンスを提供します。

例:

サイズ制限が 1MB、ドキュメントが最大 1000 個の上限付きコレクションを作成します:

{
  "_id": 1,
  "name": "John Doe",
  "orders": [
    { "orderId": 101, "total": 50 },
    { "orderId": 102, "total": 75 }
  ]
}

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75。ドキュメントのサイズがパフォーマンスに与える影響は何ですか?

MongoDB では、ドキュメント サイズ がパフォーマンスに直接影響を与える可能性があります。ドキュメントの最大サイズは 16MB です。このサイズに近いドキュメントは次の可能性があります:

• 挿入および更新操作を遅くします。
• 大きなドキュメントを転送するとネットワークの問題が発生します。
• ドキュメントが大きくなると、処理にさらに多くのメモリが必要になる可能性があるため、インデックス作成の複雑さが増します。

パフォーマンスを向上させるには、ドキュメントをコンパクトに保ち、特に書き込み量の多い環境での過度の増大を避けることが重要です。

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76.非正規化によりクエリのパフォーマンスはどのように向上しますか?

非正規化 では、結合の必要性を減らすために複数のドキュメント間でデータをコピーします。関連データを埋め込むことで、MongoDB は複数のクエリや結合の実行を回避し、読み取りの高速化につながります。

例: 注文で製品を参照する代わりに、製品の詳細を注文文書に直接埋め込みます:

// Customer document
{ "_id": 1, "name": "John Doe" }
// Order document
{ "orderId": 101, "customerId": 1, "total": 50 }

• 利点: 読み取りの高速化、クエリの簡素化。
• 欠点: ドキュメントのサイズが増加し、データの整合性を維持するのが複雑になります (製品の詳細が変更された場合など)。

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77. MongoDB の GridFS とは何ですか?

GridFS は、MongoDB で大きなファイル (16MB を超える) を保存および取得するための仕様です。大きなファイルをチャンク (通常は 255 KB) に分割し、それらを 2 つのコレクション (fs.files と fs.chunks) にドキュメントとして保存します。

例: 大きな画像ファイルの保存:

  {
    "_id": 1,
    "name": "John",
    "addresses": [
      { "street": "123 Main St", "city": "City A" },
      { "street": "456 Elm St", "city": "City B" }
    ]
  }

• 画像、ビデオ、ドキュメントなどの大きなデータ ファイルを処理する必要があるアプリケーションに役立ちます。

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78。階層データのスキーマはどのように設計しますか?

階層データの場合、階層の深さと複雑さに基づいて埋め込みまたは参照を使用できます。

• 埋め込み: すべての関連データが一緒にアクセスされる浅い階層 (カテゴリ/サブカテゴリ構造など) に最適です。

{
  "_id": 1,
  "name": "John Doe",
  "orders": [
    { "orderId": 101, "total": 50 },
    { "orderId": 102, "total": 75 }
  ]
}

• 参照: 深い階層、または階層の一部を個別に更新する必要がある場合に適しています。

// Customer document
{ "_id": 1, "name": "John Doe" }
// Order document
{ "orderId": 101, "customerId": 1, "total": 50 }

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79。生存時間 (TTL) インデックスとは何ですか?

TTL インデックスは、指定された期間が経過するとコレクションからドキュメントを自動的に削除します。これは、セッション情報やログなどの有効期限が切れるデータに役立ちます。

構文:

  {
    "_id": 1,
    "name": "John",
    "addresses": [
      { "street": "123 Main St", "city": "City A" },
      { "street": "456 Elm St", "city": "City B" }
    ]
  }

• この例では、createdAt フィールドのタイムスタンプから 1 時間 (3600 秒) 後にドキュメントが期限切れになります。

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80。 MongoDB で多対多の関係をモデル化するにはどうすればよいですか?

多対多の関係は、各ドキュメントに参照の配列を埋め込むか、関係を保存する 3 番目のコレクションを作成することによってモデル化できます。

• 参照の使用:

  // Parent document
  { "_id": 1, "name": "John" }
  // Child document
  { "addressId": 1, "street": "123 Main St", "city": "City A" }

• 3 番目のコレクションの使用: 3 番目のコレクションには、エンティティ間の関係を保存できます。

db.createCollection("logs", { capped: true, size: 1048576, max: 1000 })

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MongoDB は柔軟なスキーマ設計機能を提供し、複雑な関係やデータ モデリング戦略を含むさまざまなユースケースに適応できます。適切なスキーマ設計を選択すると、アプリケーションのパフォーマンスとスケーラビリティが向上します。

こんにちは、アバイ・シン・カタヤットです!
私はフロントエンドとバックエンドの両方のテクノロジーの専門知識を持つフルスタック開発者です。私はさまざまなプログラミング言語やフレームワークを使用して、効率的でスケーラブルでユーザーフレンドリーなアプリケーションを構築しています。
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