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데이터 베이스MySQL 튜토리얼Enhancing the F# developer experience with MongoDB

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.

성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.
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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.

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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.

설명에서 임시 상태를 사용하고 피하는 방법은 무엇입니까?설명에서 임시 상태를 사용하고 피하는 방법은 무엇입니까?Apr 15, 2025 am 12:14 AM

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

다른 SQL 트랜잭션 격리 수준 (커밋되지 않은 읽기, 읽기, 커밋 가능한 읽기, 반복 가능한 읽기, 시리얼이즈 가능) 및 MySQL/innoDB에서의 의미를 설명하십시오.다른 SQL 트랜잭션 격리 수준 (커밋되지 않은 읽기, 읽기, 커밋 가능한 읽기, 반복 가능한 읽기, 시리얼이즈 가능) 및 MySQL/innoDB에서의 의미를 설명하십시오.Apr 15, 2025 am 12:11 AM

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.

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