Home » Как создавать запросы в MongoDB

Как создавать запросы в MongoDB

Работа с MongoDB – это не просто NoSQL-хайп, это реально мощная штука для тех, кто хочет быстро и эффективно работать с данными. Если ты уже имел дело с MySQL или PostgreSQL, то MongoDB откроет для тебя совершенно новые возможности. Сегодня разберём, как правильно создавать запросы в MongoDB, какие есть подводные камни и как не наступить на все грабли сразу. После этого поста ты сможешь уверенно крутить данные, создавать эффективные запросы и понимать, когда MongoDB – это именно то, что тебе нужно.

Как работает система запросов MongoDB

В отличие от привычного SQL, MongoDB использует документо-ориентированный подход. Данные хранятся в формате BSON (Binary JSON), что делает запросы более гибкими, но требует другого мышления.

Основные принципы:

Коллекции вместо таблиц – группы документов
Документы вместо строк – JSON-подобные объекты
Поля вместо столбцов – могут быть вложенными
Гибкая схема – документы в одной коллекции могут иметь разную структуру

Запросы в MongoDB строятся через методы JavaScript-подобного API. Вместо SELECT используется find(), вместо INSERT – insertOne() или insertMany().

Установка и базовая настройка

Начнём с установки MongoDB на сервер. Для продакшена рекомендую использовать VPS или выделенный сервер с достаточным объёмом RAM.

# Ubuntu/Debian
wget -qO - https://www.mongodb.org/static/pgp/server-6.0.asc | sudo apt-key add -
echo "deb [ arch=amd64,arm64 ] https://repo.mongodb.org/apt/ubuntu focal/mongodb-org/6.0 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-6.0.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y mongodb-org

# Запуск и автозагрузка
sudo systemctl start mongod
sudo systemctl enable mongod

# Проверка статуса
sudo systemctl status mongod

Подключение к MongoDB:

# Локальное подключение
mongosh

# Подключение к удалённому серверу
mongosh "mongodb://username:password@your-server:27017/database"

Создание и использование базы данных

В MongoDB базы данных создаются автоматически при первом обращении:

# Выбор/создание базы данных
use myapp

# Просмотр текущей базы
db

# Список всех баз данных
show databases

# Создание коллекции
db.createCollection("users")

# Просмотр коллекций
show collections

Основные типы запросов

Создание документов (CREATE)

# Вставка одного документа
db.users.insertOne({
    name: "John Doe",
    email: "john@example.com",
    age: 30,
    skills: ["JavaScript", "Python", "MongoDB"]
})

# Вставка нескольких документов
db.users.insertMany([
    {
        name: "Jane Smith",
        email: "jane@example.com",
        age: 25,
        department: "Development"
    },
    {
        name: "Bob Johnson",
        email: "bob@example.com",
        age: 35,
        department: "DevOps"
    }
])

Чтение документов (READ)

# Получение всех документов
db.users.find()

# Поиск с условием
db.users.find({name: "John Doe"})

# Поиск с операторами сравнения
db.users.find({age: {$gte: 30}})

# Поиск по массиву
db.users.find({skills: "MongoDB"})

# Поиск с регулярными выражениями
db.users.find({name: /^John/i})

# Ограничение результатов
db.users.find().limit(5)

# Сортировка
db.users.find().sort({age: -1})

# Проекция (выбор полей)
db.users.find({}, {name: 1, email: 1, _id: 0})

Обновление документов (UPDATE)

# Обновление одного документа
db.users.updateOne(
    {name: "John Doe"},
    {$set: {age: 31}}
)

# Обновление нескольких документов
db.users.updateMany(
    {department: "Development"},
    {$set: {bonus: 1000}}
)

# Добавление элемента в массив
db.users.updateOne(
    {name: "John Doe"},
    {$push: {skills: "Docker"}}
)

# Удаление поля
db.users.updateOne(
    {name: "John Doe"},
    {$unset: {bonus: ""}}
)

Удаление документов (DELETE)

# Удаление одного документа
db.users.deleteOne({name: "John Doe"})

# Удаление нескольких документов
db.users.deleteMany({age: {$lt: 25}})

# Удаление всех документов из коллекции
db.users.deleteMany({})

Продвинутые запросы и операторы

Логические операторы

# AND (по умолчанию)
db.users.find({
    age: {$gte: 25},
    department: "Development"
})

# OR
db.users.find({
    $or: [
        {age: {$lt: 25}},
        {department: "DevOps"}
    ]
})

# NOT
db.users.find({
    age: {$not: {$gte: 30}}
})

# NOR
db.users.find({
    $nor: [
        {age: {$lt: 25}},
        {department: "HR"}
    ]
})

Операторы для массивов

# Поиск документов с определённым элементом в массиве
db.users.find({skills: "MongoDB"})

# Поиск по размеру массива
db.users.find({skills: {$size: 3}})

# Поиск всех элементов массива
db.users.find({skills: {$all: ["JavaScript", "MongoDB"]}})

# Поиск по элементам массива с условием
db.users.find({skills: {$elemMatch: {$regex: /Java/}}})

Агрегационные запросы

Агрегация – это мощный инструмент для обработки данных:

# Группировка по полю
db.users.aggregate([
    {$group: {
        _id: "$department",
        count: {$sum: 1},
        avgAge: {$avg: "$age"}
    }}
])

# Фильтрация и сортировка
db.users.aggregate([
    {$match: {age: {$gte: 25}}},
    {$sort: {age: -1}},
    {$limit: 10}
])

# Добавление вычисляемых полей
db.users.aggregate([
    {$addFields: {
        isExperienced: {$gte: ["$age", 30]},
        skillCount: {$size: "$skills"}
    }}
])

# Развёртывание массивов
db.users.aggregate([
    {$unwind: "$skills"},
    {$group: {
        _id: "$skills",
        count: {$sum: 1}
    }}
])

Индексы для оптимизации производительности

Без индексов MongoDB будет сканировать всю коллекцию:

# Создание простого индекса
db.users.createIndex({email: 1})

# Составной индекс
db.users.createIndex({department: 1, age: -1})

# Индекс для текстового поиска
db.users.createIndex({name: "text", email: "text"})

# Уникальный индекс
db.users.createIndex({email: 1}, {unique: true})

# Просмотр индексов
db.users.getIndexes()

# Удаление индекса
db.users.dropIndex({email: 1})

# Анализ производительности
db.users.find({email: "john@example.com"}).explain("executionStats")

Сравнение с другими решениями

Критерий	MongoDB	MySQL	PostgreSQL
Схема данных	Гибкая, документо-ориентированная	Жёсткая, табличная	Гибкая, с поддержкой JSON
Горизонтальное масштабирование	Встроенный шардинг	Требует дополнительных решений	Сложное
Транзакции	Есть (с версии 4.0)	ACID-совместимые	ACID-совместимые
Изучение	Среднее	Простое	Сложное
Производительность на чтение	Высокая	Средняя	Средняя

Практические примеры и кейсы

Система логирования

# Создание коллекции логов
db.logs.insertMany([
    {
        timestamp: new Date(),
        level: "error",
        message: "Database connection failed",
        service: "api-server",
        metadata: {
            userId: "12345",
            endpoint: "/api/users"
        }
    },
    {
        timestamp: new Date(),
        level: "info",
        message: "User logged in",
        service: "auth-service",
        metadata: {
            userId: "67890",
            ip: "192.168.1.100"
        }
    }
])

# Поиск ошибок за последний час
db.logs.find({
    level: "error",
    timestamp: {$gte: new Date(Date.now() - 3600000)}
})

# Группировка по уровню логирования
db.logs.aggregate([
    {$group: {
        _id: "$level",
        count: {$sum: 1}
    }}
])

Каталог товаров

# Создание товаров с различной структурой
db.products.insertMany([
    {
        name: "Laptop",
        price: 999.99,
        category: "Electronics",
        specs: {
            cpu: "Intel i7",
            ram: "16GB",
            storage: "512GB SSD"
        },
        tags: ["computer", "portable", "work"]
    },
    {
        name: "T-Shirt",
        price: 19.99,
        category: "Clothing",
        specs: {
            size: "M",
            color: "Blue",
            material: "Cotton"
        },
        tags: ["casual", "comfortable"]
    }
])

# Поиск товаров по диапазону цен
db.products.find({
    price: {$gte: 10, $lte: 50}
})

# Текстовый поиск
db.products.createIndex({name: "text", tags: "text"})
db.products.find({$text: {$search: "computer portable"}})

Автоматизация и скрипты

MongoDB отлично интегрируется с различными языками программирования:

# Python с pymongo
from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['myapp']
collection = db['users']

# Пакетная вставка
users = [
    {"name": "User1", "email": "user1@example.com"},
    {"name": "User2", "email": "user2@example.com"}
]
collection.insert_many(users)

# Поиск с обработкой
for user in collection.find({"age": {"$gte": 18}}):
    print(f"Adult user: {user['name']}")

# Node.js с официальным драйвером
const { MongoClient } = require('mongodb');

async function main() {
    const client = new MongoClient('mongodb://localhost:27017');
    await client.connect();
    
    const db = client.db('myapp');
    const collection = db.collection('users');
    
    // Создание пользователя
    await collection.insertOne({
        name: 'John Doe',
        email: 'john@example.com',
        createdAt: new Date()
    });
    
    // Поиск пользователей
    const users = await collection.find({}).toArray();
    console.log(users);
    
    await client.close();
}

main().catch(console.error);

Мониторинг и отладка

Для продакшена критично следить за производительностью:

# Просмотр текущих операций
db.currentOp()

# Статистика коллекции
db.users.stats()

# Профилирование медленных запросов
db.setProfilingLevel(1, {slowms: 100})
db.system.profile.find().sort({ts: -1}).limit(5)

# Планы выполнения запросов
db.users.find({email: "john@example.com"}).explain("executionStats")

Безопасность и аутентификация

# Создание административного пользователя
use admin
db.createUser({
    user: "admin",
    pwd: "strongpassword123",
    roles: [{role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin"}]
})

# Создание пользователя для конкретной базы данных
use myapp
db.createUser({
    user: "appuser",
    pwd: "apppassword123",
    roles: [{role: "readWrite", db: "myapp"}]
})

# Включение аутентификации в mongod.conf
# security:
#   authorization: enabled

Резервное копирование и восстановление

# Создание бэкапа
mongodump --db myapp --out /backup/

# Восстановление из бэкапа
mongorestore --db myapp /backup/myapp/

# Экспорт в JSON
mongoexport --db myapp --collection users --out users.json

# Импорт из JSON
mongoimport --db myapp --collection users --file users.json

Интересные факты и нестандартные применения

GridFS для хранения файлов больше 16MB прямо в MongoDB
Геопространственные запросы для поиска объектов по координатам
Change Streams для реакции на изменения в реальном времени
Atlas Search для полнотекстового поиска с поддержкой autocomplete

# Геопространственный запрос
db.places.createIndex({location: "2dsphere"})
db.places.find({
    location: {
        $near: {
            $geometry: {type: "Point", coordinates: [-73.9667, 40.78]},
            $maxDistance: 1000
        }
    }
})

# Change Stream
const changeStream = db.collection('users').watch();
changeStream.on('change', (change) => {
    console.log('Change detected:', change);
});

Альтернативные решения

Если MongoDB не подходит, рассмотри:

CouchDB – документо-ориентированная с HTTP API
Amazon DynamoDB – управляемая NoSQL от AWS
Cassandra – для больших данных с высокой доступностью
Redis – для кеширования и простых структур данных
PostgreSQL с JSONB – гибридное решение

Заключение и рекомендации

MongoDB – отличный выбор для проектов, где требуется гибкость схемы данных и быстрое горизонтальное масштабирование. Особенно хорошо подходит для:

Системы управления контентом
Каталоги товаров с разнообразными характеристиками
Логирование и аналитика
Прототипирование и MVP
Микросервисные архитектуры

Не используй MongoDB для:

Финансовых систем с жёсткими требованиями к консистентности
Сложных отчётов с множественными JOIN
Небольших проектов, где SQL проще

Помни: правильные индексы и понимание агрегации – это 80% успеха в работе с MongoDB. Обязательно тестируй производительность запросов на реальных данных и не забывай про мониторинг.

Полезные ссылки:

В этой статье собрана информация и материалы из различных интернет-источников. Мы признаем и ценим работу всех оригинальных авторов, издателей и веб-сайтов. Несмотря на то, что были приложены все усилия для надлежащего указания исходного материала, любая непреднамеренная оплошность или упущение не являются нарушением авторских прав. Все упомянутые товарные знаки, логотипы и изображения являются собственностью соответствующих владельцев. Если вы считаете, что какой-либо контент, использованный в этой статье, нарушает ваши авторские права, немедленно свяжитесь с нами для рассмотрения и принятия оперативных мер.

Данная статья предназначена исключительно для ознакомительных и образовательных целей и не ущемляет права правообладателей. Если какой-либо материал, защищенный авторским правом, был использован без должного упоминания или с нарушением законов об авторском праве, это непреднамеренно, и мы исправим это незамедлительно после уведомления. Обратите внимание, что переиздание, распространение или воспроизведение части или всего содержимого в любой форме запрещено без письменного разрешения автора и владельца веб-сайта. Для получения разрешений или дополнительных запросов, пожалуйста, свяжитесь с нами.