- Chuyên mục khác :
- Git cơ bản và nâng cao
- ·
- MySQL cơ bản và nâng cao
- ·
- MongoDB cơ bản và nâng cao
- ·
- SQL cơ bản và nâng cao
- ·
- Linux cơ bản và nâng cao
- Cơ bản về MongoDB
- Học MongoDB cơ bản và nâng cao
- Tổng quan về MongoDB
- Lợi thế của MongoDB
- Cài đặt MongoDB
- Mô hình hóa dữ liệu trong MongoDB
- Tạo Database trong MongoDB
- Xóa Database trong MongoDB
- Tạo Collection trong MongoDB
- Xóa Collection trong MongoDB
- Kiểu dữ liệu trong MongoDB
- Chèn Document trong MongoDB
- Truy vấn Document trong MongoDB
- Cập nhật Document trong MongoDB
- Xóa Document trong MongoDB
- Projection trong MongoDB
- Giới hạn bản ghi trong MongoDB
- Sắp xếp bản ghi trong MongoDB
- Chỉ mục (Index) trong MongoDB
- Aggregation trong MongoDB
- Replica Set trong MongoDB
- Shard trong MongoDB
- Tạo Backup trong MongoDB
- MongoDB Deployment
- Hoạt động MongoDB nâng cao
- Relationship trong MongoDB
- Tham chiếu Database trong MongoDB
- Covered Query trong MongoDB
- Phân tích truy vấn trong MongoDB
- Hoạt động nguyên tử (Atomic Operation) trong MongoDB
- Hoạt động chỉ mục nâng cao trong MongoDB
- Hạn chế của chỉ mục trong MongoDB
- ObjectId trong MongoDB
- Map Reduce trong MongoDB
- Text Search trong MongoDB
- Regular Expression trong MongoDB
- Làm việc với Rockmongo
- GridFS trong MongoDB
- Capped Collection trong MongoDB
- Auto-Increment Sequence trong MongoDB
MongoDB không hỗ trợ các Atomic Transaction qua nhiều Document. Tuy nhiên, nó cung cấp các Atomic Operation (hoạt động nguyên tử) trên một Document đơn. Vì thế, nếu một Document có hàng trăm trường, thì lệnh update sẽ hoặc cập nhật tất cả các trường đó hoặc không cập nhật bất cứ trường nào, vì thế duy trì tính Atomicity tại cấp độ Document.
Mô hình hóa dữ liệu cho Atomic Transaction
Phương pháp đề nghị để duy trì tính Atomicity sẽ là để giữ cho tất cả thông tin có liên quan, mà được cập nhật thường xuyên với nhau trong một Document đơn, là sử dụng Embedded Documents. Việc này đảm bảo rằng tất cả các cập nhật cho một Document đơn là Atomic.
Bạn theo dõi products document sau:
{ "_id":1, "product_name": "Samsung S3", "category": "mobiles", "product_total": 5, "product_available": 3, "product_bought_by": [ { "customer": "john", "date": "7-Jan-2014" }, { "customer": "mark", "date": "8-Jan-2014" } ] }
Trong Document này, chúng ta đã nhúng thông tin của khách hàng, người mà mua sản phẩm, vào trường product_bought_by. Bây giờ, bất cứ khi nào có một khách hàng mới mua sản phẩm, thì đầu tiên chúng ta kiểm tra xem sản phẩm đó có có sẵn không bởi sử dụng trường product_available. Nếu có sẵn, chúng ta sẽ giảm giá trị của trường product_available cũng như chèn Embeded Document của khách hàng mới vào trong trường product_bought_by. Chúng ta sẽ sử dụng lệnh findAndModify cho tính năng này bởi vì nó tìm kiếm và cập nhật Document cùng lúc.
>db.products.findAndModify({ query:{_id:2,product_available:{$gt:0}}, update:{ $inc:{product_available:-1}, $push:{product_bought_by:{customer:"rob",date:"9-Jan-2014"}} } })
Phương pháp Embeded Document và việc sử dụng truy vấn findAndModify đảm bảo rằng thông tin mua sản phẩm chỉ được cập nhật nếu sản phẩm đó là có sẵn. Và toàn bộ Transaction này là Atomic.
Ngược lại, giả sử một tình huống, chúng ta có thể đã giữ thông tin về tính có sẵn của sản phẩm và thông tin về ai đã mua sản phẩm một cách riêng rẽ. Trong tình huống này, đầu tiên chúng ta kiểm tra tính có sẵn của sản phẩm bởi sử dụng truy vấn đầu tiên. Sau đó, trong truy vấn thứ hai, chúng ta sẽ cập nhật thông tin mua hàng. Tuy nhiên, điều có thể xảy ra giữa việc thực thi hai truy vấn trên là một số người dùng đã mua sản phẩm và nó không còn có sẵn nữa. Nếu không nhìn vào điều này, truy vấn thứ hai của chúng ta sẽ cập nhật thông tin mua hàng dựa vào kết quả của truy vấn đầu tiên. Điều này tạo ra mâu thuẫn trong cơ sở dữ liệu bởi vì chúng ta đã bán một sản phẩm mà không có sẵn.
Các bài học lập trình MongoDB phổ biến khác tại s2sontech:
Bình luận (0)