This is a guest post by Max Hirschhorn,who is currently an intern at MongoDB. About the F# programming language F# is a multi-paradigm language built on the .NET framework. It isfunctional-first and prefers immutability, but also supportso
This is a guest post by Max Hirschhorn, who is currently an intern at MongoDB.
About the F# programming language
F# is a multi-paradigm language built on the .NET framework. It is functional-first and prefers immutability, but also supports object-oriented and imperative programming styles.
Also, F# is a statically-typed language with a type inference system. It has a syntax similar to Ocaml, and draws upon ideas from other functional programming languages such as Erlang and Haskell.
Using the existing .NET driver
The existing .NET driver is compatible with F#, but is not necessarily written in a way that is idiomatic to use from F#.
Part of the reason behind this is that everything in F# is explicit. For example, consider the following example interface and implementing class.
[] type I = abstract Foo : unit -> string type C() = interface I with member __.Foo () = "bar" // example usage let c = C() (c :> I).Foo()
So in order to use any of the interface members, the class must be
upcasted using
the :>
operator. Note that this cast is still checked at compile-time.
In a similar vein, C# supports implicit
operators,
which the BSON library uses for converting between a primitive value
and its BsonValue
equivalent, e.g.
new BsonDocument { { "price", 1.99 }, { "$or", new BsonDocument { { "qty", new BsonDocument { { "$lt", 20 } } }, { "sale", true } } } };
whereas F# does not. This requires the developer to explicitly
construct the appropriate type of BsonValue
, e.g.
BsonDocument([ BsonElement("price", BsonDouble(1.99)) BsonElement("$or", BsonArray([ BsonDocument("qty", BsonDocument("$lt", BsonInt32(20))) BsonDocument("sale", BsonBoolean(true)) ])) ])
with the query builder, we can hide the construction of BsonDocument
instances, e.g.
Query.And([ Query.EQ("price", BsonDouble(1.99)) Query.OR([ Query.LT("qty", BsonInt32(20)) Query.EQ("sale", BsonBoolean(true)) ]) ])
It is worth noting that the need to construct the BsonValue
instances
is completely avoided when using a typed QueryBuilder
.
type Item = { Price : float Quantity : int Sale : bool } let query = QueryBuilder() query.And([ query.EQ((fun item -> item.Price), 1.99) query.Or([ query.LT((fun item -> item.Quantity), 20) query.EQ((fun item -> item.Sale), true) ]) ])
What we are looking for is a solution that matches the brevity of F# code, offers type-safety if desired, and is easy to use from the language.
New features
The main focus of this project is to make writing queries against MongoDB as natural from the F# language as possible.
bson
quotations
We strive to make writing predicates as natural as possible by reusing as many of the existing operators as possible.
A taste
Consider the following query
{ price: 1.99, $or: [ { qty: { $lt: 20 } }, { sale: true } ] }
we could express this with a code quotation
bson x?price = 1.99 && (x?qty
or with type safety
bson x.Price = 1.99 && (x.Quantity
Breaking it down
The quotations are not actually executed, but instead are presented
as an abstract syntax tree (AST), from which an equivalent
BsonDocument
instance is constructed.
The ?
operator
The ?
operator is defined to allow for an unchecked comparison. The
F# language supports the ability to do a dynamic lookup (get) and
assignment (set) via the ?
and ? operators respectively, but does
not actually provide a implementation.
So, the F# driver defines the ?
operator as the value associated with
a field in a document casted to a fresh generic type.
// type signature: BsonDocument -> string -> 'a let (?) (doc : BsonDocument) (field : string) = unbox doc.[field]
and similarly defines the ? operator as the coerced assignment of a
generically typed value to the associated field in the document.
// type signature: BsonDocument -> string -> 'a -> unit let (? ignore
Queries
Unchecked expressions have the type signature
Expr<bsondocument> bool></bsondocument>
.
// $mod bson x?qty % 4 = 0 @>
Checked expressions have the type signature Expr bool>
.
// $mod bson x.Quantity % 4 = 0 @>
Updates
Unchecked expressions have the type signature
Expr<bsondocument> unit list></bsondocument>
. The reason for the list
in the
return type is to perform multiple update operations.
// $set bson [ x?qty // $inc bson [ x?qty
Mmm… sugar
A keen observer would notice that (+) 1
is not an int
, but actually
a function int -> int
. We are abusing the fact that type safety is
not enforced here by assigning the quantity field of the document to a
lambda expression, that takes a single parameter of the current value.
Note that
// $inc bson [ x?qty
is also valid.
Checked expressions either have the type signature
Expr unit list>
or Expr 'DocType>
,
depending on whether the document type has mutable fields (only matters
for record types).
// $set bson [ x.Quantity // $inc bson [ x.Quantity
mongo
expressions
Uses the monadic structure (computation expression) to define a pipeline of operations that are executed on each document in the collection.
Queries
let collection : IMongoCollection = ... mongo { for x in collection do where (x?price = 1.99 && (x?qty <p>or with a typed collection</p> <pre class="brush:php;toolbar:false"> let collection : IMongoCollection = ... mongo { for x in collection do where (x.price = 1.99 && (x.qty <h5 id="Updates">Updates</h5> <pre class="brush:php;toolbar:false"> let collection : IMongoCollection = ... mongo { for x in collection do update set x?price 0.99 inc x?qty 1 }
or with a typed collection
let collection : IMongoCollection = ... mongo { for x in collection do update set x.Price 0.99 inc x.Quantity 1 }
Serialization of F# data types
Now supports
- record types
- option types
- discriminated unions
Conclusion
Resources
The source code is available at GitHub. We absolutely encourage you to experiment with it and provide us feedback on the API, design, and implementation. Bug reports and suggestions for improvements are welcomed, as are pull requests.
Disclaimer. The API and implementation are currently subject to change at any time. You must not use this driver in production, as it is still under development and is in no way supported by MongoDB, Inc.
Acknowledgments
Many thanks to the guidance from the F# community on Twitter, and my mentors: Sridhar Nanjundeswaran, Craig Wilson, and Robert Stam. Also, a special thanks to Stacy Ferranti and Ian Whalen for overseeing the internship program.
原文地址:Enhancing the F# developer experience with MongoDB, 感谢原作者分享。

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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