Introdu��o ao MongoDB: Banco de Dados Orientado a Documentos

MongoDB � uma nova ideia de banco de dados trazendo conceitos de Banco de Dados Orientado a Documentos. No restante do artigo veremos mais sobre o MongoDB, explorando seus conceitos, vantagens, desvantagens, instalaç�o, manipulaç�o e realizaremos um exemplo pr�tico de como manuse�-lo.

Banco de Dados Orientado a Documentos

A definiç�o geral apresentada � que os Bancos de Dados orientados a Documentos utilizam o conceito de dados e documentos autocontidos e auto descritivos, e isso implica que o documento em si j� define como ele deve ser apresentado e qual � o significado dos dados armazenados na sua estrutura.

Banco de Dados Orientados a Documentos tem como caracter�stica conter todas as informaç�es importantes em um �nico documento, ser livre de esquemas, possuir identificadores �nicos universais (UUID), possibilitar a consulta de documentos atrav�s de m�todos avançados de agrupamento e filtragem (MapReduce) e tamb�m permitir redund�ncia e inconsist�ncia.

Esses bancos de dados tamb�m s�o chamados de Bancos NoSQL (Not Only SQL). Esse termo NoSQL � devido � aus�ncia do SQL, mas esse tipo de Banco de Dados n�o se resume apenas a isso, por isso o termo n�o � o mais correto para esse novo tipo de Banco de Dados. No entanto, ele � aceito porque o termo j� se popularizou na comunidade. Alguns chegaram a defender o termo NoREL (Not Relational), mas diferente do anterior este n�o foi muito aceito. De forma resumida esse tipo de Banco de Dados n�o traz consigo as ideias do modelo relacional e nem a linguagem SQL. Uma diferença fundamental entre os dois modelos surge quando precisamos criar relacionamentos nos bancos de dados relacionais, diferente dos bancos orientados a documentos que n�o fornecem relacionamentos entre documentos, o que mant�m seu design sem esquemas. Dessa forma, ao inv�s de armazenar dados relacionados em uma �rea de armazenamento separado, os bancos de dados de documentos integram esses dados ao pr�prio documento. Contudo, ainda assim � poss�vel armazenar dados relacionados de forma separada, isso pode ser feito usando uma coleç�o separada, por�m, � preciso tomar cuidado com isso visto que os ganhos de desempenhos podem ser perdidos.

Existem diversos Banco de Dados NoSQL hoje, os mais conhecidos s�o: MongoDB, DynamoDB, Azure Table Storage, Berkeley DB, Hadoop, Cassandra, Hypertable, Amazon SimpleDB, CouchDB, RavenDB, Neo4J, Infinite Graph, InforGrid, etc.

Caracter�sticas do MongoDB

O MongoDB � um banco de dados orientado a documentos, diferente dos Bancos de dados tradicionais que seguem o modelo relacional.

Dessa forma, j� temos uma primeira diferença entre os dois modelos, onde o Banco orientado a documentos lida com documentos e n�o com registros como no modelo relacional onde tudo � representado usando uma abordagem bidimensional (tabelas representadas atrav�s de duas dimens�es: linhas e colunas).

Este Banco de Dados tem como caracter�stica ser c�digo-fonte aberto licenciado pela GNU AGPL (Affero General Public License) vers�o 3.0, possuir alta performance, n�o possuir esquemas, ser escrito em C++, multiplataforma e ser formado por um conjunto de aplicativos JSON. Apesar do projeto MongoDB ter iniciado em 2007 o Banco de Dados somente foi conclu�do em 2009 lançando assim a primeira vers�o do MongoDB. Diversas linguagens e plataforma j� possuem drivers para o MongoDB, entre elas destacam-se: C, C#, C++, Haskell, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby e Scala. Al�m disso, o MongoDB possui bin�rios para diversas plataformas como Windows, Mac OS X, Linux e Solaris.

Entre as empresas que j� utilizam o MongoDB destacam-se: Globo.com, SourceForge, FourSquare, MailBox (serviço de e-mail do Dropbox), LinkedIn, SAP, MTV, Pearson Education, e muitos outros. Uma lista com todos os serviços em ambiente de produç�o que est�o utilizando o MongoDB pode ser encontrado aqui.

Instalando o MongoDB

Para instalar o MongoDB devemos primeiramente baixa-lo, escolhendo uma vers�o de sistema operacional.

Agora j� podemos descompactar o zip para alguma pasta.

Ap�s isso devemos ir at� a pasta onde descompactamos o MongoDB e ir na pasta �bin�. Por fim executamos o �mongod.exe�.

Agora j� podemos executar o cliente de Shell do MongoDB. O aplicativo de Shell do MongoDB est� inclu�do junto com a distribuiç�o sendo localizado na pasta �bin�. No Windows, est� na forma do aplicativo mongo.exe.

Atrav�s deste Shell podemos criar bancos de dados, documentos e coleç�es. Se em qualquer momento for preciso obter ajuda, basta dar o comando "help" na linha de comando do Shell do Mongo.

Por padr�o, o Shell do Mongo se conecta ao banco de dados "test". Para mudar para outro banco de dados, usamos o comando "use nomeDoBanco". Se o banco de dados n�o existir o MongoDB o criar� assim que forem inclu�dos dados nele. O Shell deve apresentar a mensagem: switched to db meuMongoDB.

Para criar um documento e armazen�-lo em uma nova coleç�o chamada "colors" podemos usar o comando abaixo no Shell:

> db.colors.save({name:"red",value:"FF0000"});

Para verificar se o documento foi armazenado no banco de dados executamos o comando abaixo no Shell:

> db.colors.find();

Visto que o Shell do MongoDB usa JavaScript, � poss�vel escrever construç�es regulares em JavaScript ao interagir com os bancos de dados.

Saiba mais: Curso de Introduç�o ao JavaScript

A Listagem 1 cria uma coleç�o de documentos de caracteres, cada um contendo a representaç�o da cadeia de caractere e seu c�digo ASCII associado.

Listagem 1. Coleç�o de documentos

> var chars = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
  > for(var i =0; i<chars.length; i++) {    
  ... var char = chars.substr(i, 1);          
  ... var doc = {char:char, code: char.charCodeAt(0)};
  ... db.alfabeto.save(doc);
  ... }

Este loop criar� 26 documentos, um para cada letra min�scula do alfabeto, cada documento contendo o caractere em si e seu c�digo de caractere ASCII.

Utilizando MongoDB

O MongoDB utiliza a sintaxe JSON que ret�m os dados usando pares de chave/valor. Segue na Listagem 2 um exemplo criaç�o de um esquema:

Listagem 2. Retendo dados

db.usuarios.insert( {
                     nome: "Higor Medeiros",
                     cidade: "Porto Alegre",
                     estado: "Rio Grande do Sul"
            }
  )

O equivalente em SQL seria como o c�digo da Listagem 3.

Listagem 3. Retendo dados no SQL

CREATE TABLE USUARIOS (

id
MEDIUMINT NOT NULL AUTOINCREMENTS,
nome
Varchar(30),
cidade
Varchar(60),
estado
Varchar(60),
PRIMARY
KEY (id))

Depois ainda ter�amos que criar um INSERT para adicionar as informaç�es referentes ao usu�rio.

No primeiro exemplo acima temos um documento criado no MongoDB que possui tr�s atributos: nome, cidade e estado. Como podemos observar n�o temos nenhuma definiç�o de tipos dos dados, tamanho m�ximo para cada atributo, regras de validaç�o ou restriç�es.

Para armazenar outros dados no banco de dados executamos o c�digo abaixo:

db.meudb.save(MeusDados)

Sendo que o documento MeusDados poderia ter o conte�do da Listagem 4:

Listagem 4. Conte�do de MeusDados


  MeusDados = {
            nome: "Higor Medeiros",
            cidade: "Porto Alegre",
            estado: "Rio Grande do Sul"
  }

No exemplo acima estamos armazenando o documento "MeusDados" no banco "meudb".

Tamb�m podemos criar estruturas diferentes. Segue na Listagem 5 outra forma de armazenar os dados acima:

Listagem 5. Conte�do de MeusDados em outra armazenagem.

MeusDados = {
            nome: "Higor Medeiros",
            endereco: {cidade: "Porto Alegre", estado: "Rio Grande do Sul"}
  }

Tamb�m podemos fazer uma estrutura ainda mais complexa, como a da Listagem 6:

Listagem 6. MeusDados sob outra armazenagem


  MeusDados = {
            nome: "Higor Medeiros",
            endereco: {cidade: "Porto Alegre", estado: {nome:"Rio Grande do Sul", sigla:"RS", pais:"Brasil"}}
  }

Podemos notar que n�o h� regras de validaç�o muito r�gidas, assim podemos armazenar qualquer tipo de documento no banco de dados. Quando precisarmos adicionar um novo atributo no banco de dados podemos incluir este atributo apenas no documento onde ele � necess�rio, diferente do modelo relacional em que uma coluna aplica-se a todos os registros. Obviamente que isso deve ser realizado com cuidado para que a base de dados n�o fique totalmente desorganizada e com diversos atributos perdidos.

O interessante � que por meio de um update o MongoDB permite que possamos acrescentar dados, isso acontece porque n�o existe um esquema dentro das coleç�es, ou seja, as collections podem ser din�micas.

O MongoDB tamb�m permite a exclus�o dos dados que � feito atrav�s do comando abaixo:

db.usuarios.remove( { estado: "Rio Grande do Sul" } )

Utilizando um Banco de Dados Relacional seria o equivale ao c�digo abaixo:

DELETE FROM usuarios WHERE estado = "Rio Grande do Sul"

Outro comando interessante para deleç�o muito utilizado � simplesmente colocarmos o c�digo da Listagem 7:

Listagem 7. Comando Delete


  "DELETE FROM usuarios"
  #Utilizando o MongoDB far�amos semelhante conforme abaixo: 
  db.usuarios.remove()

Para atualizaç�o de dados com SQL temos o c�digo da Listagem 8:

Listagem 8. Comando Update

UPDATE usuarios SET estado = "Rio de Janeiro" WHERE cidade = "Rio de Janeiro"

No MongoDB o equivalente seria conforme o c�digo da Listagem 9.

Listagem 9. Comando Update no Mongo

db.usuarios.update( { cidade: { $eq:"Rio de Janeiro" } },
                           $set:   { estado: "Rio de Janeiro"} },
                           { multi: true }
  )

Outro comando muito utilizado � para fazer consultas. O MongoDB possui uma poderosa linguagem de consulta baseada em documentos, que torna a transiç�o de um banco de dados relacional para o MongoDB bastante f�cil, pois as consultas s�o convertidas com bastante facilidade.

Segue na Listagem 10 uma consulta realizada com SQL:

Listagem 10. Consulta no SQL


  SELECT * FROM usuarios WHERE estado = "Rio de Janeiro"

Utilizando o MongoDB ter�amos o equivalente a Listagem 11:

Listagem 11. Consulta no Mongo


  db.usuarios.find(
                     { estado: { $eq: "Rio de Janeiro" } }
  )

Tamb�m poder�amos ter comparaç�es num�ricas, conforme exemplo abaixo:

SELECT * FROM usuarios WHERE idade > 25 AND idade <= 50

Utilizando o MongoDB ter�amos o equivalente conforme abaixo:

db.usuarios.find(
                     { idade: { $gt: 25, $lte: 50 } }
  )

Tamb�m poder�amos ter o operador "like", que � muito utilizado como mostra a consulta a seguir:

SELECT * FROM usuarios WHERE nome like "Higor%"

Utilizando o MongoDB ter�amos o equivalente conforme demonstrado abaixo:

db.usuarios.find(
            { nome: /^Higor/ }
  )

Outra operaç�o muito comum � a ordenaç�o ascendente e descendente em SQL conforme exemplificado abaixo:

SELECT * FROM usuarios WHERE cidade = "Porto Alegre" ORDER BY nome ASC

Utilizando o MongoDB ter�amos o equivalente conforme abaixo:

db.usuarios.find({cidade : "Porto Alegre"}).sort({nome:1})

Para ordenar de forma descendente ter�amos o SQL:

SELECT * FROM usuarios WHERE cidade = "Porto Alegre" ORDER BY nome desc

Utilizando o MongoDB ter�amos o equivalente conforme abaixo:

db.usuarios.find({cidade : "Porto Alegre"}).sort({nome:-1})

Outro comando muito utilizado nas consultas SQL � o join. Abaixo temos uma consulta SQL usando um join e procurando dentro desta tabela, segue abaixo o c�digo:

SELECT * FROM usuarios u INNER JOIN eventos e ON e.id = u.id
            WHERE e.publicado is not null
            GROUP BY u.email

Utilizando o MongoDB ter�amos o equivalente conforme abaixo:

db.usuarios.find(("eventos.publicado": ($ne: null)))

Fazendo uma analogia com o Banco de Dados Relacional tem-se que o documento JSON seria o registro, a collection seria a tabela, os �ndices s�o os mesmos e o embedding e o linking seria o join.

As vantagens em utilizar o MongoDB começam a aparecer quando podemos representar objetos do mundo real da forma que eles s�o, e caso novos atributos surjam podemos aplica-los somente onde � necess�rio e n�o em todos os casos como ocorria no modelo relacional.

Enquanto no modelo relacional somos obrigados a pensar em evitar o tempo todo a redund�ncia de dados, motivo pelo qual existem os relacionamentos, no MongoDB temos uma situaç�o diferente em que n�o h� relacionamentos e a duplicaç�o por vezes � at� mesmo incentivada como nos casos observados acima onde os dados s�o armazenados do jeito que quisermos.

A ideia do MongoDB � que tenhamos documentos autocontidos obtendo todas as informaç�es que necessitamos sem que seja necess�rio realizarmos v�rios joins, dessa forma fazemos apenas uma consulta e o retorno ser� o documento inteiro com todas as informaç�es resultando num ganho significativo de performance.

Vantagens

Utilizando MongoDB temos uma melhor performance, visto que uma �nica consulta retorna tudo o que precisamos saber sobre o documento.

Os banco de dados NoSQL apresentam vantagens sobre os outros quando precisamos de escalabilidade, flexibilidade, manipulaç�o de quantidade massiva de dados, bom desempenho e facilidade para consultas.

O MongoDB possui consultas bastantes simples de serem realizadas, visto que n�o existem transaç�es e joins. As consultas s�o mais f�ceis de escrever e mais f�ceis de ajustar.

O escalonamento horizontal com Sharding � muito bem implementado no MongoDB. Sharding � utilizado quando temos muitos dados e estamos no limite do disco, dessa forma dividimos esses dados entre v�rias m�quinas, assim temos mais rendimento e maior capacidade de armazenamento em disco. Portanto, quanto mais Shards maior ser� o armazenamento e o desempenho. O MongoDB disponibiliza essa opç�o. Para mais detalhes sobre Sharding podemos consultar a documentaç�o oficial na p�gina oficial do MongoDB. Banco de dados relacionais muito utilizados como o MySQL n�o suportam esse tipo de soluç�o por padr�o, para isso ter�amos que manipular os dados em uma camada acima da base de dados, sendo muito mais trabalhoso.

Como a linguagem de consulta SQL � f�cil de ser convertida para MongoDB temos uma maior facilidade para migraç�o de organizaç�es que atualmente usam bancos de dados relacionais.

Por fim, o MongoDB tamb�m possui a funcionalidade chamada GridFS que � respons�vel por armazenar arquivos de grandes dimens�es. Isso significa que v�deos, arquivos, etc, podem ser armazenados diretamente no banco de dados, diferente do modelo relacional que tinhamos que armazenar tudo no Filesystem e disponibilizar apenas uma refer�ncia para esses arquivos no banco de dados. O tempo de resposta desses arquivos armazenados no MongoDB � comparado ao tempo de resposta dos arquivos em Filesystems.

Desvantagens

Uma desvantagem � quando queremos alterar todos os registros relacionados a uma unidade sem�ntica, nesse caso � preciso tratar um a um.

Uma pergunta a ser respondida ainda � a d�vida que todos os usu�rios possuem em relaç�o ao suporte do MongoDB que todas as grandes empresas e projetos de alto valor necessitam. At� que ponto o MongoDB oferece esse suporte necess�rio? Outro ponto � em relaç�o a disponibilidade do serviço. Essas e outras perguntas ser�o respondidas ao longo do tempo, o fato � que muitas empresas de grande porte tem utilizado em projetos de complexidade m�dia, uma escolha natural devido ao pequeno tempo que essa nova tecnologia est� no mercado e os resultados t�m sido muito satisfat�rios.

Criando uma Aplicaç�o com MongoDB

Para exercitar os conhecimentos adquiridos com MongoDB vamos criar uma aplicaç�o de exemplo para manipular um banco de dados MongoDB.

Primeiramente devemos baixar o MongoDB em www.mongodb.org/downloads escolhendo a vers�o para o nosso sistema operacional.

Ap�s isso, basta descompactar numa pasta ou executar o instalador (se for �.msi�).

Feito isso devemos criar uma pasta �data� e dentro da pasta �data� uma pasta �db� no C:/ do Windows. Nessa pasta o MongoDB colocar� os bancos de dados criados.

Agora j� podemos executar o aplicativo �mongod.exe� que est� dentro da pasta �bin� do MongoDB. Esse aplicativo executa os bancos de dados do MongoDB na porta 27017. Para gerenciar as tabelas podemos utilizar o Shell do MongoDB executando o aplicativo �mongo.exe�.

Tamb�m devemos baixar o arquivo �.jar� para que o nosso projeto Java consiga se comunicar com o Banco de dados. Para isso baixe o arquivo e coloque na raiz do projeto que ser� criado abaixo.

Agora devemos ir at� o Eclipse e criar um novo projeto Java, conforme mostram as Figuras 1 a 3.

Figura 1. Selecionando Other para selecionar o tipo de projeto.

Figura 2. Criando um projeto Java.

Figura 3. Colocando o jar na raiz do projeto.

Agora que j� temos o nosso projeto Java criado vamos fazer um exemplo criando um pacote chamado �com.exemplo� e uma classe ExemploMongoDB.java dentro do pacote criado.

A nossa classe dever� ficar como a da Listagem 12.

Listagem 12. Exemplo de conex�o e manipulaç�o de dados com MongoDB.


package com.exemplo;
   
  import java.net.UnknownHostException;
  import java.util.List;
   
   
  import com.mongodb.BasicDBObject;
  import com.mongodb.DB;
  import com.mongodb.DBCollection;
  import com.mongodb.DBCursor;
  import com.mongodb.Mongo;
  import com.mongodb.MongoException;
   
   
  public class ExemploMongoDB {
   
         public static void main(String args[]) throws UnknownHostException, MongoException {
   
               Mongo mongo = new Mongo("localhost", 27017);
   
               DB db = mongo.getDB("testemongodb");
               
               BasicDBObject doc = new BasicDBObject("username", "higormed").
                             append("nome",   "Higor Medeiros").
                             append("cidade", "Porto Alegre");
                             
             DBCollection collec = db.getCollection("dados");
               
               collec.insert(doc);
             
             //lista as coleç�es
             DBCursor cursor = collec.find();
          int i=1;
          while (cursor.hasNext()) { 
             System.out.println("Documento Inserido: "+i); 
             System.out.println(cursor.next()); 
             i++;
          }
         
          System.out.println("Banco de dados armazenados:");
               List<String> dbs = mongo.getDatabaseNames();
               for(String dbStr : dbs){
                      System.out.println(dbStr);
               }
               
               System.out.println("fim execucao");
             
       }
       
}

O c�digo acima cria um novo banco de dados caso ainda n�o exista um com o nome �testemongodb�, cria um novo documento com o nome �dados� e com os valores definidos, lista os documentos inseridos e por fim lista todos os bancos de dados criados at� o momento.

Com isso j� podemos criar um banco de dados, documentos, valores, listagens, e muitos mais com o MongoDB. Como exerc�cio tente atualizar os dados, list�-los e por fim excluir os dados e list�-los novamente para verificar a remoç�o.

B. Kyle. MongoDB in Action. Manning, 2011.
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Introdu��o ao MongoDB

Veja neste artigo uma introdução ao framework que está sendo cada vez mais utilizados pelos desenvolvedores Java em seus recentes projetos. Também faremos um exemplo práticos, num comparativo com o SQL.

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