2023 iThome 鐵人賽

DAY 8

SideProject30

營養師不開菜單要用 Next.js 13 寫全端系列第 8 篇

營養師不開菜單的第八天 - 為什麼要用 MongoDB

15th鐵人賽 sideproject30 mongodb nosql mongodb atlas

ysl0628

團隊所以隊名要叫什麼

2023-09-23 08:51:46

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食物進入身體後，經過消化系統分解為能量儲存：葡萄糖給予快速能量，而脂肪提供長期儲存。考慮資料庫時，我們也會選擇適合的“能量”來源。像葡萄糖那樣，有些資料庫適合迅速存取；像脂肪那樣，其他資料庫則適合長期儲存。在思考為什麼要用 MongoDB 之前，我們需要先簡單了解資料庫的種類以及特點。

資料庫的種類及特點

依據資料儲存、查詢、結構、擴展性、使用情境等特性可以分為關聯式資料庫(SQL)及非關聯式資料庫(NoSQL)：

關聯式資料庫 (SQL)

產品：MySQL, SQLite, PostgreSQL, Oracle… 等
固定的資料結構：定義好資料的 Table Schema ，有固定的欄位，當 Table 被建立後，若要變更結構需要進行資料庫 Migrate，但可以確保資料的完整性、一致性。
資料間的高度關聯性：輕鬆地聯接多個 Table，解決複雜的資料問題
強大的查詢能力：提供強大的查詢語言，方便地從多個關聯表中取得資料。
提供 ACID 屬性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）和持久性（Durability）。確保資料的可靠性和完整性。
1. 原子性 (Atomicity)：
  - 一個交易（Transaction）的所有操作只有失敗或成功兩個結果。不會出現部分操作成功，部分操作失敗的情況。
    
    例如：假設 A 想要從銀行帳戶轉 100 元到 B 的帳戶，如果轉帳的任何部分失敗(A 扣款失敗或B 轉入失敗)，整個交易都會被取消，不會出現 A 扣款成功 B 卻沒有增加存款的情況
2. 一致性 (Consistency)：
  - 確保了資料庫的完整性，交易前後都必須維持資料的一致性
    
    例如：銀行規定每個帳戶的最低餘額必須是 500 元。A 的銀行帳戶裡有 600 元，他想從帳戶中提取 200 元。如果交易成功，則餘額將降至 400 元，違反了銀行的最低餘額政策，也違反了資料庫的一致性規則，整個交易都會被取消。
3. 隔離性 (Isolation)：
  - 每個交易都像是在其自己的私有環境中運行，不受其他交易的影響
    
    例如：假設同一個帳戶，A 想要提款 500 元，B 想要存款 300 元，確保這兩個交易彼此獨立。可能在提款交易開始，存款交易將被放在等待狀態，等到提款交易完全結束，存款交易才會開始。避免提款交易在重新計算餘額前就被存款交易中斷，而出現非期望的結果。
4. 持久性 (Durability)：
  - 一旦交易被確認，交易的結果就是永久性的，即使系統故障也不會不見。
    
    例如：當 A 在銀行存入 1000 元後收到確認，即使銀行系統突然故障，持久性保證當系統恢復時，她的 1000 元仍安全地存在帳戶中。

非關聯型資料庫 (NoSQL)

NoSQL，意為 "not only SQL"（不僅僅是 SQL）

產品：MongoDB, Cassandra, Redis
彈性的資料結構：可以儲存結構多變的資料，可以簡單的修改資料結構
水平擴展性：通過增加更多的服務器或節點來應對更大的數據負載
快速讀寫操作：高效地處理大量並發請求，滿足現代應用的高流量和即時反應需求。
多種資料模型：有不同種類的 NoSQL 資料庫，文件型資料庫、鍵值存儲、列存儲和圖形資料庫，各自適合不同的應用需求。
1. 鍵-值資料庫（Key-Value）:
  - 例子: Redis, Oracle NoSQL Database
  - 描述: 採用鍵值對方式儲存資料，其中每個鍵均為唯一，與其對應的值可以是任意型態的物件。具有出色的可分割性，並能支持大型的橫向擴展。
2. 文件型資料庫（Document-oriented）:
  - 例子: MongoDB, CouchDB
  - 描述: 以文檔( XML、YAML、JSON 和 BSON )格式儲存於資料庫。讓開發者能使用與應用程式中相同的文件模型來輕易地操作資料。適合目錄、用戶配置和內容管理系統情景。
3. 圖形資料庫（Graph）:
  - 例子: Neo4j, OrientDB
  - 描述: 這類資料庫專為高度互聯的資料結構設計，如社交網絡。可以查詢資料和它的關係，而不僅僅是單一的數據項目。
4. 內存資料庫（In-Memory）:
  - 例子: Redis, Memcached
  - 描述: 直接在記憶體中存儲數據，而非硬碟上，從而確保更快的反應時間且避免了硬碟存取。但在系統故障時，可能存在資料丟失的風險。提供了極快的讀取和寫入速度，適合於需要高速存取，但資料持久性要求較低的場景。
5. 搜尋引擎資料庫（Search-Engine）:
  - 例子: Elasticsearch
  - 描述: 這類資料庫主要提供高效的全文搜尋和分析功能。通常提供先進的查詢語法和資料索引功能，以支持復雜的搜尋需求。

既然關聯式資料庫 (SQL)具有這麼高安全性及資料完整性的特性，並且嚴謹的系統，為什麼我要選擇 NoSQL 又選擇其中的 MongoDB 呢？

抉擇的 Q&A 時間

A. 我的資料結構是否已經固定下來？

Q. 在初期開發階段，需要調整許多資料結構，未來也預計有變動。

A. 我的資料中是否存在很多的關聯性和多表關聯查詢？

Q. 目前皆為由 user schema 與其他 schema 有關聯性，未來不排出新增其他關聯。

A. 我是否需要快速原型和靈活的資料 Schema？

Q. 是！

A. 是否有成本考量？

Q. 是！

A. 是否為 database 使用新手？

Q. 是！

A. 目前專案的規模？

Q. 使用於 Side Project

我選擇的是？

基於以上的考量，我選擇了非關聯式資料庫的 MongoDB 作為專案的資料庫。由於我的專案規模不大，且我使用 Next.js 作為前後端的開發工具，這使得搭配 MongoDB 的開發過程變得直觀，尤其是當 MongoDB 使用類似於 JSON 的 BSON 格式進行資料操作。另外，我希望這個專案能供大眾自由點擊，並考慮未來加入用戶行為分析功能。因此，需要一個既高效又能迅速查詢的資料庫。考量所有這些因素，MongoDB 無疑是我最佳的選擇。

再來，由於我是 database 使用的菜鳥，又有專案的成本考量，這時候我選擇了 MongoDB Atlas

MongoDB Atlas

MongoDB Atlas 是 MongoDB 官方的雲端資料庫服務，支援在 Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform (GCP) 或 Microsoft Azure 上部署，從而提供低延遲的資料存取以增強用戶效能。這項服務同時確保資料的安全性，通過自動化備份。此外，它還裝備了監控和警報工具來維護資料庫的穩定運作。

最重要的是，一個帳號可以申請一個免費 cluster！！

接下來讓我們看看怎麼申請吧！

註冊

網址：https://www.mongodb.com/

設定

設定使用 Atlas 的目的以及主要的程式語言

專案類型選擇，我自己是選擇【探索中】

程式語言選擇【JavaScript】

發佈 database

視專案需求來選方案，免費仔當然是選免費！
Provider：選擇想要部署的供應商，三大供應商任你選
Region：選擇雲服務的地區，離你最近的地點 (GCP 有台灣可以選擇，其他兩者可以選香港)
Name：cluster 的名稱，建立後就不可以更改了！
按下 Create 鍵！

設定 username 及 password

輸入 username 及 password 按下 create user
設定好後要記得牢牢記住，我們在下章節的專案這定中會需要用到他們！

設定 IP Access List

在開發環境時，設定 0.0.0.0/0 允許任何來源以利開發，等待正式上線後再進行調整。

完成

可以在 Database 的頁籤查看建立的 cluster

結語

選擇合適的工具往往比設置本身更具挑戰性。當面臨「我應該選擇 SQL 還是 NoSQL？」這類問題時，背後涉及的不僅是技術選擇，更多的是根據應用程式的具體需求來做決策。有時，為了配合同一應用程式中的不同功能，甚至可以選擇混合使用多種資料庫。這其中的深度與細節遠超過本文所能涵蓋的範疇。但我希望對於初涉此領域、迷惘於選擇之中的讀者，這篇文章能提供一絲引路之光。在明天的章節，我們將了解未來應用程式中有高度關聯性的資料需求，以及如何在實際場景中配置資料庫。

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