Từ những điều cơ bản về mongoDB đến công việc thực tế (feat. Node.js)

MongoDB, cơ sở dữ liệu dựa trên NoSQL được yêu thích nhất!
Tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng MongoDB đúng cách. 😎

Giới thiệu chủ đề 📝

Tên của MongoDB bắt nguồn từ từ "humongous", nghĩa là "khổng lồ". Đây là một cơ sở dữ liệu dựa trên NoSQL được ra mắt vào năm 2009, sau sự bùng nổ của Internet, mở ra sự trỗi dậy của các từ khóa dữ liệu lớn. Cơ sở dữ liệu là nền tảng cốt lõi cho phát triển dịch vụ. Không giống như MongoDB, các cơ sở dữ liệu quan hệ quen thuộc hơn (MySQL, PostgreSQL) đã hơn 20 năm tuổi. Thật thú vị khi trong một hệ sinh thái lập trình, nơi các ngôn ngữ lập trình và công nghệ mới liên tục xuất hiện, lại có một phạm vi thay đổi nhỏ như vậy. Cơ sở dữ liệu là một công nghệ quan trọng và bảo thủ. Bất kỳ thay đổi nào đối với cơ sở dữ liệu đều có thể ảnh hưởng không chỉ đến phần backend mà còn cả phần frontend được xây dựng trên đó. Do đó, nhiều câu hỏi được đặt ra về MongoDB, một công nghệ còn khá xa lạ, và chúng ta thường thấy các ví dụ về việc triển khai thất bại:

• Có nên sử dụng MongoDB tùy theo tình huống không?
• Thương mại điện tử không nhất thiết phải là RDS sao?
• Ban đầu thì nó tốt cho việc phát triển nhanh chóng và đơn giản, nhưng liệu cơ sở dữ liệu quan hệ có tốt hơn về sau không?
• Một cơ sở dữ liệu thậm chí không hỗ trợ JOIN?

Tôi tin rằng những vấn đề này xuất phát từ việc đây là một công nghệ tương đối mới và kiến thức chuyên môn vẫn chưa được biết đến đầy đủ. MongoDB có thể được sử dụng cho các mục đích chung, tương tự như cơ sở dữ liệu quan hệ, và việc phát triển thương mại điện tử chắc chắn có thể được thực hiện với MongoDB (tôi là người dùng có kinh nghiệm). Và khi được sử dụng đúng cách, nó hiệu quả hơn nhiều so với cơ sở dữ liệu quan hệ khi xử lý khối lượng truy cập lớn.

Nguyên nhân đầu tiên gây ra những lỗi ứng dụng này là gì? Đó là do thiếu hiểu biết về triết lý của MongoDB. Chỉ học cách sử dụng thôi là chưa đủ. Và trên hết, bạn không nên tiếp cận nó như một cơ sở dữ liệu quan hệ. Cách tiếp cận giải quyết vấn đề của MongoDB về cơ bản khác biệt ở nhiều khía cạnh. Nếu bạn hiểu những đặc điểm này và sử dụng nó theo cách tương tự MongoDB, MongoDB sẽ mang lại rất nhiều lợi thế.

Tại sao bạn nên học ✒️

1. Cơ sở dữ liệu có thể dễ dàng trở thành nút thắt về lưu lượng truy cập, nhưng MongoDB có thể giải quyết cơ bản vấn đề khả năng mở rộng này.
2. Bạn thực sự có thể học MongoDB đồng thời với việc học phát triển back-end. Phát triển back-end và cơ sở dữ liệu là một!
3. Hầu hết dữ liệu được truyền tải trong phát triển web đều ở định dạng JSON. MongoDB lưu trữ dữ liệu ở định dạng JSON (BSON). Điều này hầu như loại bỏ nhu cầu chuyển đổi dữ liệu backend hoặc ORM, giúp giảm thiểu rào cản gia nhập.
4. Đây là một cơ sở dữ liệu đa năng. Do bản chất của cơ sở dữ liệu NoSQL, các giao dịch ACID thường không được hỗ trợ. Tuy nhiên, MongoDB đã hỗ trợ các giao dịch ACID kể từ phiên bản 4.0, đồng thời vẫn duy trì khả năng mở rộng theo chiều ngang của NoSQL.
5. Chúng ta sẽ tìm hiểu về lập trình bất đồng bộ ở phần đầu khóa học. Đây là một khái niệm thiết yếu để phần backend giao tiếp hiệu quả với cơ sở dữ liệu.

Những gì bạn sẽ học được trong khóa học này ✏️

1. Cách sử dụng cơ bản của MongoDB - CRUD
2. mongoDB Atlas - Triển khai cơ sở dữ liệu đám mây được quản lý
3. Tối đa hóa hiệu quả của Backend với lập trình không đồng bộ
4. Tạo REST API bằng Express Framework
5. Cách đọc dữ liệu liên quan một cách hiệu quả (điền vào)
6. Tối đa hóa hiệu suất đọc bằng cách nhúng tài liệu con vào tài liệu mẹ một cách thích hợp.
7. Tối đa hóa hiệu suất tìm kiếm bằng cách áp dụng chỉ mục
8. Duy trì quản lý dữ liệu nhất quán bằng cách sử dụng giao dịch (Giao dịch đa tài liệu).
9. Triển khai máy chủ phụ trợ trên AWS Lightsail
10. So sánh cơ sở dữ liệu quan hệ với MongoDB

Dưới đây là một số tài liệu được sử dụng trong bài giảng :)

Các kỹ năng được đề cập ở đây 🧰

mongoDB, Node.js, Javascript, Postman, AWS, mongoDB Atlas

Câu hỏi dự kiến Hỏi & Đáp 🙋🏻‍♂️

H. Khóa học này có dành cho nhà phát triển Node.js (Javascript) không?
A. Khóa học này tập trung vào MongoDB. Node.js là một công cụ minh họa quy trình tổng thể về cách các nhà phát triển backend có thể sử dụng MongoDB hiệu quả. Do đó, ngay cả khi bạn đang phát triển backend bằng ngôn ngữ khác, bạn vẫn có thể tham gia khóa học này. Các phần liên quan đến Node.js bao gồm các khái niệm cơ bản, thường dùng (REST API, lập trình bất đồng bộ). Với sự hiểu biết vững chắc về các khái niệm này, bạn sẽ có thể sử dụng MongoDB hiệu quả trong bất kỳ môi trường phát triển nào. :)

H. Có lý do gì khiến chúng ta cùng nhau xử lý phần backend (Node.js) không?
A. Khóa học này hướng dẫn các nhà phát triển backend cách thiết kế và sử dụng cơ sở dữ liệu MongoDB một cách hiệu quả . Do đó, chúng tôi sẽ đề cập đến phần phát triển backend cơ bản ngay từ đầu khóa học để đảm bảo việc sử dụng cơ sở dữ liệu hiệu quả. Hơn nữa, khóa học này không phải là khóa học DevOps. Chúng tôi sẽ không hướng dẫn bạn cách cài đặt cơ sở dữ liệu, xây dựng bộ bản sao hoặc quản lý phân mảnh. Thay vào đó, bạn sẽ sử dụng MongoDB Atlas, một dịch vụ đám mây được quản lý giúp tự động hóa các tác vụ DevOps này.

H. Bạn có học MongoDB Aggregates không?

A. Bài giảng này tập trung vào cách sử dụng MongoDB hiệu quả theo cách tương tự MongoDB cho việc phát triển back-end "thông thường". Việc sử dụng Aggregate trong các API chung, thường dùng có thể gây quá tải cơ sở dữ liệu, vì vậy tôi không khuyến khích điều này. Nói một cách đơn giản, việc sử dụng Aggregate thường xuyên có nghĩa là bạn đang sử dụng MongoDB như một cơ sở dữ liệu quan hệ, thay vì sử dụng nó theo cách tương tự MongoDB. Do đó, bài giảng này không đề cập đến Aggregate. Tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng MongoDB đúng cách mà không cần Aggregate! Điều này không có nghĩa là Aggregate là xấu; chúng chỉ đơn giản là có một trường hợp sử dụng cụ thể. Chúng là một công cụ mạnh mẽ trong kỹ thuật dữ liệu, chẳng hạn như tạo thống kê hoặc xử lý lượng lớn dữ liệu. So với các API chung, các quy trình kỹ thuật dữ liệu này ít được gọi hơn nhiều và có thể chịu được thời gian phản hồi lâu. Ví dụ: nếu bạn muốn trích xuất dữ liệu bán hàng theo quý, bạn có thể chạy một lô tổng hợp mỗi quý một lần, lưu trữ kết quả và sau đó truy xuất chúng nhanh chóng. Tôi dự định sẽ thực hiện một bài giảng về kỹ sư dữ liệu dựa trên MongoDB trong tương lai. Vào thời điểm này, chúng ta sẽ tìm hiểu về MongoDB Aggregate cũng như quản lý dữ liệu lớn với MongoDB Data Lake và trực quan hóa dữ liệu với MongoDB Charts!

H. Xin hãy cho chúng tôi biết lý do nào khiến bạn bắt đầu khóa học này.
A. Tôi không phải là chuyên gia trong lĩnh vực này. Tôi học bằng cách phân tích và áp dụng thông tin rời rạc trên mạng. Việc lặp lại quá trình này cho phép các khái niệm trở nên trừu tượng và có tổ chức. "Trừu tượng hóa" ở đây là một khái niệm quan trọng. Trong quá trình phát triển, bạn có thể chỉ triển khai các hàm đơn giản để một dịch vụ hoạt động. Tuy nhiên, các nhà phát triển giỏi về "trừu tượng hóa" có thể tạo ra các dịch vụ "hoạt động" và "có khả năng mở rộng". Nói cách khác, họ là những nhà phát triển hiểu rõ về "Tại sao". Tuy nhiên, công nghệ càng mới thì sự hiểu biết về "Tại sao" thường càng ít do sự phát triển cộng đồng trước đó. Vì vậy, tôi đã tạo ra một khóa học về MongoDB, một cơ sở dữ liệu tương đối xa lạ. Hãy hiểu "Tại sao" và tạo ra nhiều dịch vụ tuyệt vời!