cari
Rumahpangkalan datatutorial mysqlEnhancing 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.

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Terangkan kolam penampan InnoDB dan kepentingannya untuk prestasi.Terangkan kolam penampan InnoDB dan kepentingannya untuk prestasi.Apr 19, 2025 am 12:24 AM

Innodbbufferpool mengurangkan cakera I/O dengan data caching dan halaman pengindeksan, meningkatkan prestasi pangkalan data. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Bacaan Data: Baca data dari Bufferpool; 2. Penulisan Data: Selepas mengubah suai data, tulis kepada Bufferpool dan menyegarkannya ke cakera secara teratur; 3. Pengurusan cache: Gunakan algoritma LRU untuk menguruskan halaman cache; 4. Mekanisme Membaca: Muatkan halaman data bersebelahan terlebih dahulu. Dengan saiz bufferpool dan menggunakan pelbagai contoh, prestasi pangkalan data dapat dioptimumkan.

Mysql vs Bahasa Pengaturcaraan Lain: PerbandinganMysql vs Bahasa Pengaturcaraan Lain: PerbandinganApr 19, 2025 am 12:22 AM

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

Belajar MySQL: Panduan Langkah demi Langkah untuk Pengguna BaruBelajar MySQL: Panduan Langkah demi Langkah untuk Pengguna BaruApr 19, 2025 am 12:19 AM

MySQL bernilai belajar kerana ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan dan analisis. 1) MySQL adalah pangkalan data relasi yang menggunakan SQL untuk mengendalikan data dan sesuai untuk pengurusan data berstruktur. 2) Bahasa SQL adalah kunci untuk berinteraksi dengan MySQL dan menyokong operasi CRUD. 3) Prinsip kerja MySQL termasuk seni bina klien/pelayan, enjin penyimpanan dan pengoptimum pertanyaan. 4) Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, dan penggunaan lanjutan melibatkan menyertai jadual menggunakan Join. 5) Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu kebenaran, dan kemahiran debugging termasuk menyemak sintaks dan menggunakan perintah menjelaskan. 6) Pengoptimuman prestasi melibatkan penggunaan indeks, pengoptimuman penyata SQL dan penyelenggaraan pangkalan data yang tetap.

Mysql: Kemahiran penting untuk pemula untuk menguasaiMysql: Kemahiran penting untuk pemula untuk menguasaiApr 18, 2025 am 12:24 AM

MySQL sesuai untuk pemula untuk mempelajari kemahiran pangkalan data. 1. Pasang alat pelayan dan klien MySQL. 2. Memahami pertanyaan SQL asas, seperti SELECT. 3. Operasi data induk: Buat jadual, masukkan, kemas kini, dan padam data. 4. Belajar Kemahiran Lanjutan: Fungsi Subquery dan Window. 5. Debugging dan Pengoptimuman: Semak sintaks, gunakan indeks, elakkan pilih*, dan gunakan had.

MySQL: Data berstruktur dan pangkalan data hubunganMySQL: Data berstruktur dan pangkalan data hubunganApr 18, 2025 am 12:22 AM

MySQL dengan cekap menguruskan data berstruktur melalui struktur jadual dan pertanyaan SQL, dan melaksanakan hubungan antara meja melalui kunci asing. 1. Tentukan format data dan taip apabila membuat jadual. 2. Gunakan kunci asing untuk mewujudkan hubungan antara jadual. 3. Meningkatkan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan. 4. Secara kerap sandaran dan memantau pangkalan data untuk memastikan pengoptimuman keselamatan data dan prestasi.

MySQL: Ciri dan keupayaan utama dijelaskanMySQL: Ciri dan keupayaan utama dijelaskanApr 18, 2025 am 12:17 AM

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web. Ciri -ciri utamanya termasuk: 1. Menyokong pelbagai enjin penyimpanan, seperti InnoDB dan Myisam, sesuai untuk senario yang berbeza; 2. Menyediakan fungsi replikasi master-hamba untuk memudahkan pengimbangan beban dan sandaran data; 3. Meningkatkan kecekapan pertanyaan melalui pengoptimuman pertanyaan dan penggunaan indeks.

Tujuan SQL: Berinteraksi dengan Pangkalan Data MySQLTujuan SQL: Berinteraksi dengan Pangkalan Data MySQLApr 18, 2025 am 12:12 AM

SQL digunakan untuk berinteraksi dengan pangkalan data MySQL untuk merealisasikan penambahan data, penghapusan, pengubahsuaian, pemeriksaan dan reka bentuk pangkalan data. 1) SQL Melaksanakan operasi data melalui Pilih, Masukkan, Kemas kini, Padam Penyataan; 2) Gunakan pernyataan membuat, mengubah, drop untuk reka bentuk dan pengurusan pangkalan data; 3) Pertanyaan kompleks dan analisis data dilaksanakan melalui SQL untuk meningkatkan kecekapan membuat keputusan perniagaan.

Mysql for Beginners: Bermula dengan Pengurusan Pangkalan DataMysql for Beginners: Bermula dengan Pengurusan Pangkalan DataApr 18, 2025 am 12:10 AM

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa