Báo cáo đề tài Tìm hiểu MongoDB - Nhập môn công nghệ phần mềm | Trường Đại học CNTT Thành Phố Hồ Chí Minh

Báo cáo đề tài Tìm hiểu MongoDB - Nhập môn công nghệ phần mềm | Trường Đại học CNTT Thành Phố Hồ Chí Minh được được sưu tầm và soạn thảo dưới dạng file PDF để gửi tới các bạn sinh viên cùng tham khảo, ôn tập đầy đủ kiến thức, chuẩn bị cho các buổi học thật tốt. Mời bạn đọc đón xem!

43 22 lượt tải Tải xuống

Chia sẻ Báo cáo tài liệu

lOMoARcPSD| 40659592

BÁO CÁO TÓM TẮT

1. Tiêu ề báo cáo: TÌM HIỂU HỆ QUẢN TRỊ CƠ SỞ DỮ LIỆU MONGODB

2. Danh sách thành viên

MSSV

Họ tên

Ghi chú

20521042

Nguyễn Trí Vũ

20520031

Nguyễn Thanh Tuấn

20520006

Hồ Cảnh Công

3. Nội dung chi tiết

Nội dung 1: Giới thiệu về MongoDB

+ Đề mục 1: Giới thiệu sơ lược về MongoDB

+ Đề mục 2: Một số khái niệm cơ bản trong MongoDB

Nội dung 2: Các tính năng cơ bản

+ Đề mục 1: Các mô hình dữ liệu

+ Đề mục 2: Các phương thức CRUD trong MongoDB

+ Đề mục 3: Aggregation Operation

Nội dung 3: Các tính năng nâng cao

+ Đề mục 1: Phân quyền, xác thực, bảo mật trong MongoDB

+ Đề mục 2: Index

+ Đề mục 3: Replica Set

+ Đề mục 4: Phân tán dữ liệu

+ Đề mục 5: Sao lưu và khôi phục

+ Đề mục 6: Nhập xuất dữ liệu

+ Đề mục 7: Một số tính năng khác trên MongoDB

Nội dung 4: Demo tính năng trên MongoDB

+ Đề mục 1: Kịch bản demo

+ Đề mục 2: Các chức năng sẽ demo

+ Đề mục 3: Kết quả demo

Nội dung 5: Kết luận và hướng phát triển

lOMoARcPSD| 40659592

4. Phân công công việc

MSSV

Họ tên

Nội dung ược phân công

20521042

Nguyễn Trí Vũ

Nội dung 1 mục 1.2, Nội dung

3 mục 3.1 ến 3.4, mục 3.7, Nội

dung 4, Nội dung 5. Tổng hợp

nội dung và quay video

20520031

Nguyễn Thanh Tuấn

Nội dung 2 (tất cả) , Nội dung

20520006

Hồ Cảnh Công

Nội dung 1 mục 1.1, Nội dung

3 mục 3.5, 3.6, Nội dung 4

lOMoARcPSD| 40659592 

MỤC LỤC  
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ MONGODB ............................................................. 6 
1. Giới thiệu sơ lược về hệ quản trị CSDL .............................................................. 6 
2. Một số khái niệm cơ bản trong MongoDB .......................................................... 7 
CHƯƠNG 2: CÁC TÍNH NĂNG CƠ BẢN ................................................................ 8 
1. Các mô hình dữ liệu ........................................................................................... 8 
1.1. Giới thiệu về mô hình dữ liệu ........................................................................ 8 
1.2. Tính mềm do ................................................................................................ 8 
1.3. Các cấu trc ca mô hình dữ liệu................................................................... 9 
1.4. Xác thực mô hình dữ liệu ............................................................................. 10 
1.5. Các mu thiết kế ca mô hình dữ liệu.......................................................... 11 
2. Các phương thức CRUD trong MongoDB .................................................... 14 
2.1. Thêm dữ liệu ................................................................................................ 14 
2.2. Truy vấn dữ liệu ........................................................................................... 15 
2.3. Cập nhật dữ liệu ........................................................................................... 16 
2.4. Xa dữ liệu ................................................................................................... 18 
3. Aggregation Operation .................................................................................... 19 
3.1. Aggregation Pipeline .................................................................................... 20 
3.2. Map-Reduce ................................................................................................. 20 
CHƯƠNG 3: CÁC TÍNH NĂNG NÂNG CAO ........................................................ 21 
1. Phân quyên, xác thực, bảo mật trong MongoDB.......................................... 21 
1.1. Xác thực các kết nối ca người dùng (Authentication) ............................... 22 
1.2. Phân quyền và kiểm soát người dùng truy cập thông qua các role ............. 24 
1.3. Mã ha truyền dữ liệu (TLS/SSL) ............................................................... 27 
1.4. Mã ha và bảo vệ dữ liệu ............................................................................. 27 
1.5. Kiểm tra (Auditing) ...................................................................................... 27 
2. Index................................................................................................................... 28 
2.1. Giới thiệu về Index ...................................................................................... 28 
2.2. Tạo một index .............................................................................................. 28 
2.3. Sử dụng Index ể hỗ trợ truy vấn .................................................................. 28 
3. Replica Set ........................................................................................................ 29 
3.1. Giới thiệu về replica set ............................................................................... 29 
3.2. Cấu trc ca một replica set ......................................................................... 29 
3.3. Các bước thiết lập một replica set ................................................................ 30 

lOMoARcPSD| 40659592 

4. Phân tán dữ liệu ............................................................................................... 31 
4.1. Giới thiệu về Sharding ................................................................................. 31 
4.2. Một số ịnh nghĩa .......................................................................................... 31 
4.3. Phương pháp Sharding ................................................................................. 33 
4.4. Zone trong Sharded Cluster ......................................................................... 33 
4.5. Cách triển khai một Sharded Cluster ........................................................... 34 
5. Sao lưu và khôi phục ........................................................................................ 35 
5.1. Sao lưu cơ sở dữ liệu với mongdump .......................................................... 36 
5.2. Khôi phục cơ sở dữ liệu với mongorestore .................................................. 37 
6. Nhập và xuất dữ liệu......................................................................................... 38 
6.1. Nhập dữ liệu vào Collection ........................................................................ 38 
6.2. Xuất dữ liệu từ một Collection .................................................................... 41 
7. Một số tính năng khác trên MongoDB .......................................................... 43 
CHƯƠNG 4: DEMO TÍNH NĂNG TRÊN MONGODB ........................................ 44 
1. Kịch bản demo ................................................................................................. 44 
2. Các chức năng sẽ demo ................................................................................... 46 
3. Kết quả demo ................................................................................................... 47 
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN .......................................... 55 
1. Kết luận............................................................................................................. 55 
1.1. Ưu iểm ......................................................................................................... 55 
1.2. Nhược iểm .................................................................................................... 56 
2. Hướng phát triển ............................................................................................. 56 
 
DANH MỤC BẢNG  
Bảng 4.1: Thiết lập sharded cluster MongoDB trên localhost ..................................... 

Bảng 4.2: Tạo người dùng và phân quyền .................................................................... 
Bảng 4.3: Các collection kèm các thông tin trong database rangerShop 
..................... 42  
  
DANH MỤC HÌNH VẼ  
Hình 2.1: Ví dụ về tham chiếu trong mô hình dữ liệu ca MongoDB ........................... 

Hình 2.2: Ví dụ thiết lập xác thực bng JSON schema ................................................ 


lOMoARcPSD| 40659592

Hình 2.3: Ví dụ thiết lập xác thực bng toán tử truy vấn .............................................

Hình 2.4: Ví dụ hệ thống danh mục sách ược mô tả theo cấu trc cây ...................... 13

Hình 2.5: Dùng phương thức db.collection.insertOne() ể thêm một sinh viên vào

collection students ........................................................................................................

Hình 2.6: Dùng phương thức db.collection.insertMany() ể thêm các sinh viên vào

collection students ........................................................................................................

Hình 2.7: Dùng phương thức db.collection.find() ể lấy toàn bộ thông tin trong

collection students ........................................................................................................

Hình 2.8: Dùng phương thức db.collection.find() ể tìm sinh viên thỏa iều kiện cho

trước ..............................................................................................................................

Hình 2.9: Dùng db.collection.updateMany()cập nhật thông tin sinh viên, sau  kiểm

tra kết quả .....................................................................................................................

Hình 2.10: Dùng db.collection. replaceOne() thay thế thông tin ca sinh viên c tên

“uit_sv” .........................................................................................................................

Hình 2.11: Dùng phương thức db.collection.deleteMany() xa tất cả document trong

Collection ......................................................................................................................

Hình 2.12: Dùng phương thức db.collection.deleteMany() xa các document trong

Collection theo iều kiện .............................................................................................. 18

Hình 2.13: Dùng phương thức db.collection.deleteOne() xa document ầu tiên trong

Collection thỏa iều kiện .............................................................................................. 18

Hình 3.1: Bật chế ộ kiểm soát người truy cập ca Mongo bng cách sửa file

mongod.conf .................................................................................................................

Hình 3.2: Sử dụng MongoDB Compass và tiến hành ăng nhập ................................. 23

Hình 3.3: Sơ ồ mối quan hệ các thành phần trong Replica Set .................................. 28

Hình 3.4: Sơ ồ mối quan hệ các thành phần trong Sharded Cluster ........................... 30

Hình 3.5: Click “Add Data” chọn Import File .............................................................

Hình 3.6: Chọn vị trí tệp và loại tệp cho loại tệp JSON ...............................................

37 Hình 3.7: Chọn trường muốn thêm và chọn loại dữ liệu cho trường cho loại tệp

CSV

lOMoARcPSD| 40659592

......................................................................................................................................

Hình 3.8: Chọn các options nâng cao cho loại tệp CSV ..............................................

38 Hình 3.9: Màn hình hiển thị các dữ liệu file JSON (bên trái), CSV (bên phải) ã

nhập

vào.................................................................................................................................

38 Hình 3.10: Chọn Export Collection

.............................................................................. 39

Hình 3.11: Hộp thoại chọn lựa cách xuất dữ liệu bng cách query filter hay xuất toàn

bộ ..................................................................................................................................

Hình 3.12: Chọn thêm trường ể xuất hoặc hy bỏ những trường không muốn xuất ra

......................................................................................................................................

Hình 3.13: Chọn Browse ể chọn vị trí ích muốn xuất file ra, sau  nhấn Export ể

tiến hành xuất ................................................................................................................

40 Hình 4.1: Collection products trong cơ sở dữ liệu rangerShop

.................................... 44

Hình 4.2: Collection orders và users trong cơ sở dữ liệu rangerShop ..........................

44 Hình 4.3: Sharded Cluster gồm 2 shard là 2 replica set c tên ịnh danh shard_repl

và

shard2_repl ...................................................................................................................

Hình 4.4: Sharded Cluster chứa các collection ã ược phân tán theo index là orders,

products, users ..............................................................................................................

Hình 4.5: Quy ịnh xác thực dữ liệu trong các collection trong cơ sở dữ liệu

rangerShop ....................................................................................................................

Hình 4.6: Kiểm tra thông tin người dùng và phân quyền trên mongos và trên các shard

thành phần .....................................................................................................................

Hình 4.7: Dùng mongoose.connect() kết nối backend với cơ sở dữ liệu rangerShop

kèm thông tin xác thực .................................................................................................

Hình 4.8: Thiết kế phương thức GET trong productRouter lấy toàn bộ thông tin sản

phẩm trong cơ sở dữ liệu ..............................................................................................

lOMoARcPSD| 40659592

Hình 4.9: Kết quả phản hồi ca backend khi yêu cầu ưa tất thông tin sản phẩm trong

cơ sở dữ liệu, so sánh với kết quả truy vần khi dùng phương thức trong Mongosh ....

Hình 4.10: Hiển thị sản phẩm lên frontend ..................................................................

Hình 4.11: Thiết kế phương thức GET trong orderRouter lấy thông tin tổng quan dữ

liệu trong collection orders ...........................................................................................

Hình 4.12: Sử dụng phương thức db.collections.aggregate() ể xuất thông tin số lượng

ơn hàng và tổng giá trị tính ược trong collection orders .......................................... 50

Hình 4.13: Hiển thị các thông số lên giao diện website ca admin .............................

50 Hình 4.14: Dùng mongodump sao lưu dữ liệu ca cơ sở dữ liệu rangerShop

............. 51

Hình 4.15: Các file sao lưu cơ sở dữ liệu rangerShop ược tạo ra .............................. 51

Hình 4.16: Dùng mongorestore khôi phục lại cơ sở dữ liệu rangerShop từ bản sao lưu

......................................................................................................................................

Hình 4.17: Kết quả khôi phục lại cơ sở dữ liệu bng mongorestore ............................

Hình 4.18: File JSON ca các collection trong cơ sở dữ liệu rangerShop ...................

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ MONGODB

1.1. Giới thiệu sơ lược về hệ quản trị CSDL

MongoDB là một trong những cơ sở dữ liệu NoSQL phổ biến nhất, là một cơ

sở dữ liệu hướng tài liệu c mã nguồn mở. Thuộc loại cơ sở dữ liệu không quan hệ

(NoSQL), MongoDB không dựa trên cấu trc cơ sở dữ liệu quan hệ giống như bảng

mà sẽ lưu trữ và truy xuất dữ liệu ở dạng document. Định dạng dữ liệu mới mà

MongoDB sử dụng là BSON (khá gần giống với ịnh dạng JSON).

MongoDB ược phát hành vào năm 2009 ược viết bng ngôn ngữ C++, C++ là

ngôn ngữ gần với ngôn ngữ máy nên dễ dàng hiểu rng MongoDB c thể tính toán ở

tốc ộ cao hơn hẳn các hệ quản trị cơ sở dữ liệu khác. Đ cũng là lý do mà MongoDB

luôn ược các nhà phát triển ánh giá rất cao.

MongoDB hỗ trợ a nền tảng theo hướng ối tượng dùng lưu trữ dữ liệu c cấu

trc phức tạp. Không như các hệ quản trị cơ sở dữ liệu khác lưu trữ ở dạng bảng,

lOMoARcPSD| 40659592

MongoDB lưu dữ liệu vào collection theo hướng tài liệu JSON. Đây là kiểu dữ liệu

dạng Key-Value truy xuất nhanh và khả năng mở rộng không bị ràng buộc mới tạo

kha ngoại hay kha chính.

1.2. Một số khái niệm cơ bản trong MongoDB

Các thành phần cốt lõi tạo nên MongoDB gồm:

- Mongod: tiến trình lõi ca MongoDB, nơi lưu trữ và quản lý dữ liệu

- Mongos: controller và query router, dùng cho trường hợp phân tán dữ liệu

(sharded cluster)

- Mongosh: giao diện shell ể người dùng c thể tương tác thực hiện lệnh với cơ

sở dữ liệu. C thể dùng Mongosh ể chạy kiểm tra các lệnh truy vần và thao tác

tùy biến dữ liệu lưu trong cơ sở dữ liệu

Để khởi ộng MongoDB mặc ịnh trên localhost, chạy lệnh mongosh trên

command line. Tiến trình mongod khởi ộng, và mongosh sẽ kết nới với mongod và

chạy trên localhost:27017. Lệnh mongosh tương ương với câu lệnh mongosh

"mongodb://localhost:27017"

Document: Trong MongoDB, một bản ghi ược gọi là một document. Mỗi

document chứa một cặp giá trị gồm trường dữ liệu và giá trị tương ứng ca trường 

trong document. Document về hình thức tương tự như dữ liệu kiểu JSON. Giá trị ca

một trường c thể là số, văn bản, mảng, một document khác hoặc một mảng các

document.

Collection: MongoDB lưu trữ các document trong collection. Collection trong

MongoDB tương ương với bảng trong mô hình quan hệ. Để tạo một collection mới

trong cơ sở dữ liệu, sử dụng phương thức db.createCollection()

BSON: là một ịnh dạng dữ liệu tuần tự ha dạng nhị phân ược sử dụng ể lưu

trữ document và thực hiện các cuộc gọi th tục từ xa trong MongoDB. C nhiểu kiểu

dữ liệu BSON, c thể ược sử dụng số hoặc chuỗi ịnh danh ể quy ịnh kiểu dữ liệu cho

một ối tượng.

Database (Cơ sở dữ liệu): Một mongod c thể chứa nhiều cơ sở dữ liệu. Một

cơ sở dữ liệu chứa một hoặc nhiều collection. Để chọn một cơ sở dữ liệu và tiến hành

lOMoARcPSD| 40659592

các thao tác với dữ liệu với cơ sở dữ liệu , trong mongosh dùng lệnh use <tên cơ sở

dữ liệu>.

Để tạo một cơ sở dữ liệu mới trong mongod, trong trường hợp cơ sở dữ liệu

không tồn tại, MongoDB sẽ tự ộng tạo cơ sở dữ liệu mới khi lưu trữ document lần ầu

tiên cho cơ sở dữ liệu . Do , c thể dùng lệnh use ể chuyển sang cơ sở dữ liệu không

tồn tại và thực hiện thao tác thêm document mới trong collection mới trong mongosh.

MongoDB sẽ tạo cơ sở dữ liệu mới kèm theo collection kèm document ược chỉ ịnh. Ví

dụ:

use myNewDB

db.myNewCollection1.insertOne( { x: 1 } )

MongoDB Compass: là một giao diện GUI cho phép người dùng tương tác với

mongod một cách trực quan thay vì dùng giao diện commandline. MongoDB

Compass hiển thị các cơ sở dữ liệu, collection, document một cách trực quan, hỗ trợ

truy vấn, thực hiện aggregating function và phân tích dữ liệu MongoDB.

MongoDB Database Tools: là tập hợp các tiện ích dạng command-line ược

thiết lập sẵn, dùng ể thực hiện các thao tác ặc biệt với MongoDB như nhập xuất, sao

lưu, khôi phục dữ liệu (mongodump và mongorestore),…

CHƯƠNG 2: CÁC TÍNH NĂNG CƠ BẢN

2.1. Các mô hình dữ liệu.

2.1.1. Giới thiệu về mô hình dữ liệu

Thách thức chính trong mô hình ha dữ liệu là cân bng giữa nhu cầu ca ứng

dụng, ặc iểm về hiệu suất ca hệ quản trị cơ sở dữ liệu và các mu truy xuất dữ liệu.

Khi thiết kế mô hình dữ liệu, cần phải luôn cân nhc về việc sử dụng dữ liệu trong ứng

dụng (bao gồm các truy vấn, cập nhật và xử lý dữ liệu) cũng như cấu trc vốn c ca

chính dữ liệu .

2.1.2. Tính mềm do

Khác với các cơ sở dữ liệu SQL, yêu cầu phải xác ịnh và khai báo lược ồ ca

bảng trước khi thêm dữ liệu, các Collection ca MongoDB không yêu cầu các

document phải c cùng một mô hình dữ liệu: không nhất thiết phải c cùng một nhm

lOMoARcPSD| 40659592

các trường, và kiểu dữ liệu cho một trường cũng c thể khác nhau giữa các document

trong bộ dữ liệu. Để thay ổi cấu trc ca document trong Collection, chỉ cần cập nhật

document theo cấu trc dữ liệu mới.

Tính linh hoạt này tạo iều kiện thuận lợi cho việc ánh xạ các document tới một

thực thể hoặc một ối tượng. Mỗi document c thể khớp với các trường dữ liệu ca

thực thể ược ại diện, ngay cả khi bản ghi c sự thay ổi áng kể so với các document

khác trong Collection. Tuy nhiên trong thực tế, các document trong cùng một

Collection thường c cấu trc tương tự nhau. Đồng thời, người ta cũng sử dụng các

quy tc xác thực mô hình dữ liệu ối với quá trình thêm và sửa dữ liệu.

2.1.3. Các cấu trúc ca mô hình dữ liệu

Vấn ề quan trọng trong việc thiết kế mô hình dữ liệu cho các ứng dụng sử dụng

MongoDB xoay quanh cấu trc ca các Collection và cách ứng dụng thể hiện mối

quan hệ giữa các dữ liệu.

- Nhúng dữ liệu: MongoDB cho phép nhng tất cả dữ liệu liên quan trong một

document duy nhất. Dữ liệu ược nhng thể hiện mối quan hệ giữa các dữ liệu

bng cách lưu trữ dữ liệu liên quan trong một cấu trc tài liệu duy nhất.

MongoDB hỗ trợ việc nhng các cấu trc dữ liệu vào một trường hoặc mảng

trong document. Các mô hình dữ liệu không “chuẩn ha” này cho phép

các ứng dụng truy xuất và thao tác dữ liệu liên quan trong một thao tác cơ sở

dữ liệu duy nhất. Ví dụ:

{

}

_id: <user_id_1>,

username: “uit_sv”,

contact: {

phone: “0123456789”,

email: “cntt@uit.edu.vn”,

access: {

group: “CNTT”

}

- Tham chiếu: Cn ược gọi là kiến trc chuẩn ha ca mô hình dữ liệu. Các tham

chiếu lưu trữ các mối quan hệ giữa các dữ liệu bng cách thêm các liên kết hoặc

tham chiếu giữa các document. Các ứng dụng c thể thông qua các tham chiếu

lOMoARcPSD| 40659592

này ể truy cập dữ liệu liên quan. Đây là một dạng mô hình dữ liệu chuẩn ha. Ở

ví dụ dưới ây, trường “user_id” trong bộ dữ liệu “contact” và “access” ược dùng

ể tham chiếu ến user c liên quan.

Hình 2.1: Ví dụ về tham chiếu trong mô hình dữ liệu của MongoDB

2.1.4. Xác thực mô hình dữ liệu

2.1.4.1. Thiết lập xác thực bng JSON schema

Xác thực cấu trc JSON là một phương pháp cho phép ch thích và xác thực

các tài liệu JSON. Thông qua việc sử dụng một lược ồ JSON, ể xây dựng các quy

tc xác thực cho các trường ca document.

Ví dụ dưới ây sử dụng một toán tử $jsonSchema ể thiết lập các quy tc xác

thực ối với việc thêm dữ liệu vào Collection “students”.

Hình 2.2: Ví dụ thiết lp xc thc bng JSON schema

Bng việc sử dụng ịnh dạng JSON ể thiết lập các quy tc xác thực, chng ta c

thể dễ dàng ọc và hiểu ược các quy tc xác thực ược ưa ra với các trường dữ liệu như:

lOMoARcPSD| 40659592

các trường nào là bt buộc, kiểu dữ liệu ca mỗi trường, giá trị min/max, các thông

báo lỗi khi quy tc xác thực bị vi phạm. 2.1.4.2. Thiết lập xác thực bng toán t

truy vấn

Thiết lập quy tc xác thực bng toán tử truy vấn ược sử dụng trong các trường

hợp cần tạo ra các quy tc xác thực ộng ể so sánh giá trị ca các trường trong thời gian

chạy.

Hình 2.3: Ví dụ thiết lp xc thc bng ton t truy vn

Lệnh ở trong ví dụ trên tạo ra một quy tc xác thực khi thêm dữ liệu vào

Collection “orders”: trường “totalWithVAT” phải bng tổng ca 2 trường “total” và

“VAT”. Khi vi phạm sẽ nhận ược thông báo lỗi.

2.1.5. Các mu thiết kế ca mô hình dữ liệu

2.1.5.1. Mô hình quan hệ giữa các document

a) Quan hệ một – một

Xét ví dụ xây dựng sơ ồ mối quan hệ một – một giữa sinh viên và ịa chỉ ca

sinh viên . Trong mô hình dữ liệu chuẩn ha, document “DiaChi” sẽ chứa tham chiếu

ến document “SinhVien”. Nếu việc sử dụng ứng dụng cần thường xuyên truy xuất dữ

liệu ịa chỉ cùng với dữ liệu sinh viên, thì với việc dùng tham chiếu sẽ i hỏi ưa ra

nhiều truy vấn hơn ể giải quyết tham chiếu. Mô hình tốt hơn sẽ là nhng dữ liệu

“DiaChi” vào trong dữ liệu “SinhVien” như sau:

{

_id: "sv_uit_1", name: "Nguyen Van A", address: { city:

"HCM", district: "Thu Duc", ward: “Linh Trung”

}

b) Quan hệ một – nhiều s dụng nhúng dữ liệu

lOMoARcPSD| 40659592

Mô hình dữ liệu quan hệ một – nhiều sử dụng phương pháp nhng dữ liệu ược

sử dụng trong trường hợp cần truy xuất nhiều thực thể ca một dữ liệu nm trong một

dữ liệu khác. Tiếp tục với ví dụ ở trên, ta xét trong trường hợp một sinh viên c thể c

nhiều ịa chỉ liên hệ. Nếu nhu cầu truy xuất thông tin ịa chỉ ồng thời với dữ liệu sinh

viên xảy ra thường xuyên, thì phương pháp tối ưu hơn là nhng các thực thể ca dữ

liệu ịa chỉ vào trong dữ liệu sinh viên.

{

_id: "sv_uit_1", name:

"Nguyen Van A", address:

[ { city:

"HCM", district:

"Thu Duc", ward:

“Linh Trung”

}, {

city: "HCM",

district: "Phu Nhuan",

ward: “Phuong 2”

}

]

}

c) Quan hệ một – nhiều s dụng tham chiếu

Xét ví dụ về mô hình dữ liệu thể hiện quan hệ giữa sinh viên và môn học ã ăng

ký. Vì một môn học c rất nhiều sinh viên ăng ký, nên việc nhng dữ liệu môn học

vào trong dữ liệu sinh viên c thể dn ến việc lặp lại dữ liệu ca môn học, gây lãng phí

tài nguyên hệ thống. Để tránh việc lưu trữ lặp lại dữ liệu ca môn học, c thể tạo ra

một Collection riêng ể chứa dữ liệu môn học. Cần lưu ý trong trường hợp này, một

môn học sẽ c rất nhiều sinh viên ăng ký, nên việc ể tham chiếu từ dữ liệu môn học

sang dữ liệu sinh viên sẽ dn ến lưu trữ một mảng rất lớn:

// MonHoc

{

_id: "mon_hoc_1", name: "Quan ly thong tin", students:

[“sv_uit_1”, “sv_uit_2”, “sv_uit_3” …]

}

Nên cân nhc ể tham chiếu ến dữ liệu môn học từ dữ liệu sinh viên như sau:

lOMoARcPSD| 40659592

// MonHoc

{

_id: "mon_hoc_1",

}

// SinhVien

{

_id: "sv_uit_1",

class_id: “mon_hoc_1”

}

{

_id: "sv_uit_2",

class_id: “mon_hoc_1”

}

2.1.5.2. Mô hình cây

Xét ví dụ về hệ thống danh mục sách ược mô tả trong cấu trc cây như sau:

Hình 2.4: Ví dụ hệ thng danh mục sch ưc mô t theo cu trc cây

a) S dụng tham chiếu cha

{ _id: "MongoDB", parent: "CoSoDuLieu" }

{ _id: "PostgreSQL", parent: "CoSoDuLieu" }

{ _id: "CoSoDuLieu", parent: "CongNgheThongTin" }

{ _id: "NgonNguLapTrinh", parent: "CongNgheThongTin" } { _id:

"CongNgheThongTin", parent: "Sach" }

{ _id: "Sach", parent: null }

b) S dụng tham chiếu con

{ _id: "MongoDB", child: [] }

{ _id: "PostgreSQL", child: [] }

lOMoARcPSD| 40659592

{ _id: "CoSoDuLieu", child: ["MongoDB", "PostgreSQL"] }

{ _id: "NgonNguLapTrinh", child: [] }

{ _id: "CongNgheThongTin", child: ["CoSoDuLieu", "NgonNguLapTrinh"] }

{ _id: "Sach", child: ["CongNgheThongTin"] }

c) S dụng danh sách gốc

{_id: "MongoDB", ancestors: ["Sach", "CongNgheThongTin", "CoSoDuLieu"],

parent: "CoSoDuLieu"}

{_id: "PostgreSQL", ancestors: ["Sach", "CongNgheThongTin","CoSoDuLieu"],

parent: "CoSoDuLieu"}

{_id: "CoSoDuLieu", ancestors: ["Sach","CongNgheThongTin"],

parent:"CongNgheThongTin"}

{_id:"NgonNguLapTrinh", ancestors: ["Sach","CongNgheThongTin"],

parent:"CongNgheThongTin"}

{_id:"CongNgheThongTin", ancestors: ["Sach"], parent: "Sach"}

{_id: "Sach", ancestors: [], parent: null}

d) S dụng ưng dn

{_id: "MongoDB", path: ",Sach,CongNgheThongTin,CoSoDuLieu,"}

{_id: "PostgreSQL", path: ",Sach,CongNgheThongTin,CoSoDuLieu,"}

{_id: "CoSoDuLieu", path: ",Sach,CongNgheThongTin,"}

{_id:"NgonNguLapTrinh", path: ",Sach,CongNgheThongTin"}

{_id:"CongNgheThongTin", path: ",Sach,"}

{_id: "Sach", path: null}

2.2. Các phương thức CRUD trong MongoDB

2.2.1. Thêm dữ liệu

C pháp db.collection.insertOne() ược sử dụng ể thêm một document vào

Collection.

Hình 2.5: Dùng phương thức db.collection.insertOne() ể thêm một sinh viên vào collection students

Câu lệnh trong ví dụ trên ã thêm thông tin ca một sinh viên mới vào

Collection “students”. Vì trong document không khai báo trường “_id”, MongoDB sẽ

tự ộng gán một giá trị ObjectId cho trường này. Hàm insertOne() trả về kết quả thực

thi thêm dữ liệu và giá trị ca trường “_id” ca document vừa ược thêm vào.

Khi cần thêm nhiều document cùng một lc, sử dụng c pháp

lOMoARcPSD| 40659592

db.collection.insertMany() và truyền vào một mảng gồm các document.

Hình 2.6: Dùng phương thức db.collection.insertMany() ể thêm cc sinh viên vào collection students

Khi sử dụng câu lệnh insert ể thêm dữ liệu, nếu thêm dữ liệu vào một

Collection không tồn tại, thao tác thêm dữ liệu sẽ tự ộng tạo mới Collection.

MongoDB cũng yêu cầu mỗi document cần c trường “_id” làm kha chính. Nếu

trong câu lệnh insert chưa khai báo trường này, thao tác thêm dữ liệu sẽ tự ộng tạo ra

một giá trị ObjectId ể gán cho “_id”, và trả về sau khi thêm dữ liệu thành công.

Ngoài ra, việc thêm dữ liệu cũng c thể ược thực hiện bởi hàm

db.collection.bulkWrite() hoặc một số hàm cập nhật, chỉnh sửa dữ liệu với tùy chọn

upsert=true:

- db.collection.updateOne()

- db.collection.updateMany()

- db.collection.findAndModify()

- db.collection.findOneAndUpdate()

- db.collection.findOneAndReplace()

2.2.2. Truy vấn dữ liệu

Truy vấn tất cả document trong Collection: Sử dụng c pháp

db.collection.find() và truyền vào tham số là một ối tượng JSON rỗng {}.

lOMoARcPSD| 40659592

Hình 2.7: Dùng phương thức db.collection.find() ể ly toàn bộ thông tin trong collection students

Sử dụng iều kiện bng: Xác ịnh các iều kiện tìm kiếm dưới dạng các cặp

<field>:<value>, thể hiện dưới ịnh dạng JSON và truyền vào hàm

db.collection.find()

Sử dụng toán tử truy vấn: MongoDB hỗ trợ tìm kiếm và lọc dữ liệu bng các

toán tử so sánh, logic, iều kiện, ...

Sử dụng iều kiện “AND” hoặc “OR: Ví dụ tìm kiếm tất cả sinh viên khoa

CNTT c GPA > 3.7 hoặc < 3.6

Hình 2.8: Dùng phương thức db.collection.find() ể tìm sinh viên thỏa iều kiện cho trước

2.2.3. Cập nhật dữ liệu

Cập nhật dữ liệu trên MongoDB ược thực hiện thông qua các câu lệnh:

- db.collection.updateOne(<filter>, <update>, <options>)

- db.collection.updateMany(<filter>, <update>, <options>)

lOMoARcPSD| 40659592

- db.collection.replaceOne(<filter>, <update>, <options>)

Trong , <filter> là iều kiện lọc document ể thực hiện cập nhật, <update> là

c pháp cập nhật dữ liệu, với <options> là một số iều kiện ược thêm vào.

Cập nhật trên một document: Sử dụng c pháp db.collection.updateOne() ể

lấy ra sinh viên ầu tiên c tên“uit_sv_2”, cập nhật chuyên ngành thành “KHMT” và

niên kha thành 2022. Dùng toán tử $currentDate ể cập nhật trường lastModified

thành ngày hiện tại; nếu chưa c sẽ ược toán tử $currentDate tạo ra.

Cập nhật trên nhiều document: Sử dụng db.collection.updateMany() ể sửa ịa

chỉ thành phố ca các sinh viên kha 2020 từ“HCM” thành “TP.HCM”.

Hình 2.9: Dùng db.collection.updateMany()cp nht thông tin sinh viên, sau ó kiểm tra kết qu

lOMoARcPSD| 40659592

Thay thế giá tr trên một document: Sử dụng db.collection.replaceOne() ể

thay thế thông tin ca sinh viên c tên “uit_sv”.

Hình 2.10: Dùng db.collection. replaceOne() thay thế thông tin của sinh viên có tên “uit_sv”

2.2.4. Xa dữ liệu

Xa tt cả document trong Collection: Sử dụng db.collection.deleteMany(),

truyền vào tham số là một ối tượng JSON rỗng.

Hình 2.11: Dùng phương thức db.collection.deleteMany() xóa tt c document trong Collection

Xa tt cả document tha mn iều kiện: Sử dụng db.collection.deleteMany(),

với tham số truyền vào thể hiện iều kiện ể tìm kiếm document thực thi lệnh xa. Ví dụ

xa dữ liệu các sinh viên c GPA < 3.7 ra khỏi Collection students.

lOMoARcPSD| 40659592

Hình 2.12: Dùng phương thức db.collection.deleteMany() xóa cc document trong Collection theo iều kiện

Xa một document tha iều kiện: Sử dụng c pháp db.collection.deleteOne(),

với tham số truyền vào là iều kiện tìm kiếm, lệnh này sẽ xa document ầu tiên tìm thấy

thỏa mãn iều kiện ã cho. Ví dụ, xa dữ liệu sinh viên ầu tiên niên kha 2020.

Hình 2.13: Dùng phương thức db.collection.deleteOne() xóa document ầu tiên trong Collection thỏa iều kiện

2.3. Aggregation Operation

Aggregation Operations xử lý nhiều tài liệu và trả về kết quả ã tính toán. Bạn

c thể sử dụng các phép toán tổng hợp ể: Nhm các giá trị từ nhiều document với

nhau; Thực hiện các thao tác trên dữ liệu ược nhm ể trả về một kết quả duy nhất;

Phân tích sự thay ổi ca dữ liệu theo thời gian

Aggregation Operations c thể ược thực hiện phổ biến bng các phương thức

như Aggregation Pipeline, Map-Reduce

lOMoARcPSD| 40659592

2.3.1. Aggregation Pipeline

Aggregation Pipeline bao gồm nhiều giai oạn xử lý tài liệu:

- Mỗi giai oạn thực hiện một thao tác trên các document ầu vào. Ví dụ: một giai

oạn c thể lọc document, nhm document và tính toán giá trị.

- Các document ược trả ra từ một giai oạn xử lý sẽ ược chuyển vào cho giai oạn

xử lý tiếp theo

- Một Aggregation Pipeline c thể trả về kết quả cho các nhm tài liệu. Ví dụ: trả

về giá trị tổng, trung bình, lớn nhất, nhỏ nhất.

Ví dụ về Aggregation Pipeline dưới ây gồm c hai giai oạn và trả về tổng số

lượng ặt hàng ca các mặt hàng c c medium và ược nhm theo tên mặt hàng:

db.orders.aggregate( [

// Giai on 1: Lc ra cc ơn hng c c l “medium”

{

$match: { size: "medium" }

// Giai on 2: T cc ơn hng ã lc, nhm theo tên mt hng v tnh tng

{

$group: { _id: "$name", totalQuantity: { $sum: "$quantity" } }

}] )

Ví dụ trên minh họa một Aggregation Pipeline với 2 giai oạn:

- Giai oạn $match: Lọc ra các document ơn hàng c kích c là medium, sau 

chuyển các document vừa lọc ược ến giai oạn $group

- Giai oạn $group: Nhm các document nhận ược theo tên mặt hàng. Sau  sử

dụng $sum ể tính toán tổng ơn hàng từ $quantity ca mỗi ơn hàng. Tổng vừa

tính ược lưu trữ trong totalQuantity và ược trả về bởi Aggregation

Pipeline.

2.3.2. Map-Reduce

Map-Reduce là một mô hình xử lý dữ liệu ể nhm và mô hình ha khối lượng

lớn dữ liệu thô thành các kết quả tổng hợp hữu ích. Để thực hiện các thao tác map-

reduce, MongoDB cung cấp lệnh mapReduce.

lOMoARcPSD| 40659592

db.orders.mapReduce( function() { emit(

this.cust_id, this.amount ); }, function(key,

value) { return Array.sum( values) },

{ query: { status:

“A” }, out:

“order_totals”

}

)

Trong thao tác map-reduce ở ví dụ trên, MongoDB áp dụng giai oạn map cho

mỗi document ầu vào (nghĩa là các document trong Collection thỏa mãn iều kiện truy

vấn). Quá trình map tạo ra ánh xạ các cặp kha-giá trị (key-value). Đối với những

kha c nhiều giá trị, MongoDB áp dụng reduce, phương thức này thu thập và rt gọn

dữ liệu tổng hợp. MongoDB sau  lưu trữ các kết quả trong một Collection. Theo tùy

chọn, ầu ra ca quá trình reduce c thể chuyển qua một hàm cuối cùng ể rt gọn thêm

hoặc xử lý kết quả ca Aggregation Operation.

Tất cả các hàm phục vụ map-reduce trong MongoDB ều dùng JavaScript và

chạy trong tiến trình mongod. Thao tác map-reduce lấy các tài liệu ca một Collection

duy nhất làm ầu vào và c thể thực hiện bất kỳ thao tác phân loại và lọc nào trước khi

bt ầu giai oạn map. mapReduce c thể trả về kết quả ca thao tác dưới dạng

document hoặc c thể ghi kết quả vào Collection.

CHƯƠNG 3: CÁC TÍNH NĂNG NÂNG CAO

3.1. Phân quyên, xác thực, bảo mật trong MongoDB

Để ảm bảo an toàn bảo mật cho cơ sở dữ liệu, MongoDB cung cấp các tính

năng gip người sử dụng thực hiện các biện pháp an ninh cần c như sau:

- Xác thực các kết nối ca người dùng (Authentication)

- Phân quyền (Authorization)/ kiểm soát người dùng truy cập thông qua các role

(Role-Based access control.)

- Mã ha mạng (Network Encryption)/ mã ha các thông tin ược truyền i

(Transport Encryption)

- Mã ha kho dữ liệu (Storage Encryption)/ Mã ha dữ liệu lc hệ thống ang ở

lOMoARcPSD| 40659592

trạng thái nghỉ (Encryption-at-rest)

- Kiểm tra (Auditing)

3.1.1. Xác thực các kết nối ca ngưi dùng (Authentication)

Tính năng xác thực yêu cầu máy khách cung cấp bng chứng rng tài khoản là

hợp lệ ể c thể truy cập cơ sở dữ liệu. MongoDB cung cấp 3 loại cơ chế xác thực:

- Xác thực dựa trên mật khẩu – máy khách xác minh danh tính bng cách chứng

minh việc c sở hữu một giá trị bí mật ược xác ịnh trước. Cơ chế này ở

MongoDB sử dụng SCRAM-SHA-1 và SCRAM-SHA-256

- Xác thực dựa trên chứng chỉ - ứng dụng khách xác minh danh tính bng chứng

chỉ x.509 ược ký bởi Tổ chức Phát hành Chứng chỉ (Certificate Authority) áng

tin cậy.

- Xác thực bên ngoài - máy khách xác minh danh tính bng dịch vụ bên ngoài,

chẳng hạn như Kerberos hoặc LDAP.

MongoDB Community hỗ trợ xác thực kiểu SCRAM, x.509, cn với phiên bản

MongoDB Atlas và MongoDB Enterprise sẽ hỗ trợ thêm các cơ chế xác thực bên

ngoài: xác thực dùng LDAP proxy, xác thực Kerberos.

3.1.1.1. S dụng SCRAM ể xác thực các kết nối ca ngưi dùng

a) Giới thiệu về SCRAM

Salted Challenge Response Authentication Mechanism (SCRAM) là cơ chế xác

thực người dùng mặc ịnh cho MongoDB. Khi một người dùng xác thực vào server,

MongoDB sẽ dùng SCRAM ể xác thực các thông tin ược người dùng cung cấp về tên

ăng nhập, mật khẩu và cơ sở dữ liệu muốn ược xác thực ể truy cập

b) Tính năng ặc trưng khi triển khai bảo mật kiểu SCRAM

- Các hệ số công việc c thể iều chỉnh. Ví dụ như số lần lặp (iteration count)

trong phương thức dn xuất kha (Key derivation function).

- Mật mã Salt ngu nhiên cho mỗi người dùng.

- Xác thực danh tính hai chiều giữa máy ch và máy khách

c) Cách bật tính năng kiểm soát ngưi dùng và tạo tài khoản với mongod

lOMoARcPSD| 40659592

- Bước 1: Khởi ộng MongoDB ở chế ộ không kiểm soát người truy cập

- Bước 2: Kết nối mongosh tới mongod cần thiết lập

- Bước 3: Tạo user quản trị (administrator) bng cách dùng collection admin và

chạy phương thức db.createUser(). Ví dụ

db.createUser(

{

user: "vunguyen",

pwd: "vunguyen",

roles: [

{ role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin" },

{ role: "readWriteAnyDatabase", db: "admin" }

]})

- Bước 4: Bật chế ộ kiểm soát người truy cập ca mongod. Mở file config

mongod.conf và chỉnh sửa phần security thêm authorization: enabled

Hình 3.1: Bt chế ộ kiểm sot người truy cp của Mongo bng cch sa file mongod.conf

- Bước 5: Kết nối lại MongoDB và xác thực dùng tài khoản admin vừa tạo

lOMoARcPSD| 40659592

Hình 3.2: S dụng MongoDB Compass và tiến hành ăng nhp

- Bước 6: Tạo một người dùng mới bng tài khoản admin db.createUser(

{

user: "user1",

pwd: "user1",

roles: [ { role: "readWrite", db: "quan_ly_sach_2" }]})

- Bước 7: Kết nối lại MongoDB và xác thực bng tài khoản mới tạo

3.1.2. Phân quyền và kiểm soát ngưi dùng truy cập thông qua các role

MongoDB sử dụng Kiểm soát truy cập dựa trên các role (Role-Based Access

Control - RBAC) ể quản lý quyền truy cập vào hệ thống MongoDB. Người dùng ược

cấp một hoặc nhiều role xác ịnh quyền truy cập ca người dùng vào các hoạt ộng và

tài nguyên cơ sở dữ liệu. người dùng không c quyền truy cập vào hệ thống ngoài

các role ược gán 3.1.2.1. Một số ịnh nghĩa

Resource: Một resource (tài nguyên) trong MongoDB c thể là một cơ sở dữ

liệu, một collection, một bộ các collection hoặc một cluster. Nếu tài nguyên là cluster,

các hành ộng liên kết ảnh hưởng ến trạng thái ca hệ thống hơn là một cơ sở dữ liệu

hoặc collection cụ thể.

Privilege: Privilege (Đặc quyền) bao gồm một resource cụ thể và các hành ộng

ược phép trên resource. Một role cấp privilege ( ặc quyền) ể thực hiện các hành ộng

ược chỉ ịnh trên một resource. Mỗi privilege hoặc ược chỉ ịnh rõ ràng trong role hoặc

ược kế thừa từ một role khác hoặc cả hai.

lOMoARcPSD| 40659592

3.1.2.2. Role ược thiết lập sẵn và Role do ngưi dùng ịnh nghĩa

a) Các role ược thiết lập sẵn

- Các role cho người dùng cơ sở dữ liệu: read, readWrite

- Các role cho người quản trị cơ sở dữ liệu: dbAdmin, dbOwner, userAdmin

- Các role cho người quản trị Cluster: Cơ sở dữ liệu admin c ịnh nghĩa thêm các

role ể quản trị toàn bộ hệ thống thay vì một cơ sở dữ liệu riêng l:

clusterAdmin, clusterManager, clusterMonitor, và hostManager

- Các role cho sao lưu và phục hồi: Cơ sở dữ liệu admin ịnh nghĩa sẵn các role

backup, restore

- Các role áp dụng lên toàn bộ các cơ sở dữ liệu trừ local và config:

readAnyDatabase, readWriteAnyDatabase, userAdminAnyDatabase,

dbAdminAnyDatabase

- Các role Superuser: Một số role trực tiếp hay gián tiếp c quyền truy cập tới

toàn bộ hệ thống. Các role sau ây c thể gán bất kì privilge nào ở bất kì cơ sở

dữ liệu nào: dbOwner, userAdmin, userAdminAnyDatabase, root

- Role nội bộ hệ thống: __system

b) Role do ngưi dùng ịnh nghĩa

- Để tạo một role mới trong MongoDB, sử dụng phương thức db.createRole().

- MongoDB cũng cung cấp các phương thức ể tiến hành chỉnh sửa các role người

dùng ã ịnh nghĩa trước 

3.1.2.3. Các thao tác trên role

a) Hiển thị role ca ngưi dùng: Sử dụng phương thức db.getUser() b) Hiển thị

privilege ca một role

- Để xem thông tin ca một role, người dùng phải ược cấp role , hoặc ược phép

thực thi viewRole trên cơ sở dữ liệu hiện tại

- Sử dụng phương thức db.getRole() hoặc lệnh rolesInfo, với thiết lập

showPrivileges: true

c) Xa role khỏi ngưi dùng: Dùng phương thức db.revokeRolesFromUser().

d) Gán role cho ngưi dùng: Dùng phương thức db.grantRolesToUser().

lOMoARcPSD| 40659592

3.1.2.4. Thay ổi mật khẩu và dữ liệu tùy chỉnh

Để sửa ổi mật khẩu và dữ liệu tùy chỉnh phải c privilege ược cấp cho các hành

ộng changeOwnPassword và changeOwnCustomData tương ứng trên cơ sở dữ liệu

ca người dùng. C 2 cách thay ổi mật khẩu và dữ liệu tùy chỉnh:

- Dùng phương thức db.updateUser() ể cập nhật mật khẩu và dữ liệu tùy chỉnh.

- Dùng phương thức passwordPrompt () kết hợp với các phương thức người

dùng khác nhau ể nhc nhập mật khẩu thay vì chỉ ịnh mật khẩu trực tiếp trong

phương thức

3.1.2.5. Kiểm soát quyền truy cập mức ộ Collection

Bng cách chỉ ịnh cơ sở dữ liệu và collection trong phần ịnh nghĩa tài nguyên

ca một privilege, quản trị viên c thể giới hạn các hành ộng chỉ trong một collection

cụ thể trong một cơ sở dữ liệu cụ thể. Mỗi hành ộng privilege trong một

role c thể ược xác ịnh phạm vi cho một collection khác. Ví dụ:

privileges: [

{ resource: { db: "products", collection: "inventory" }, actions: [ "find",

"update", "insert" ] },

{ resource: { db: "products", collection: "orders" }, actions: [ "find" ] }]

3.1.2.6. Các bước tiến hành thiết lập các role hỗ trợ phân quyền và kiểm soát truy

cập ngưi dùng

- Bước 1: Tạo tài khoản user administartor

- Bước 2: Từ tài khoản admin, tạo thêm những tài khoản duy nhất cho từng

người /ứng dụng truy cập vào server

- Bước 3: Tạo các role ịnh nghĩa các quyền truy cập cần c ca một nhm người

dùng

- Bước 4: Tạo các tài khoản người dùng và gán cho họ những role mà họ cần ể

thực hiện chức năng vai tr ca họ

lOMoARcPSD| 40659592

3.1.3. Mã ha truyền dữ liệu (TLS/SSL)

Mã ha truyền dữ liệu c tác dụng ngăn chặn người lạ không cho sao chép dữ

liệu trong khi dữ liệu ang ược truyền i MongoDB hỗ trợ TLS / SSL (Transport

Layer Security/Secure Sockets Layer) ể mã ha tất cả lưu lượng mạng ca MongoDB.

TLS / SSL ảm bảo rng lưu lượng mạng MongoDB chỉ c thể ọc ược bởi ng máy

khách ược nhm tới

3.1.4. Mã ha và bảo vệ dữ liệu

Mã ha dữ liệu lưu trữ là công việc cần thiết ể phng trường hợp các tệp chứa

cơ sở dữ liệu bị sao chép bất hợp pháp. Việc sao chép các tệp cơ sở dữ liệu c thể xảy

ra khi c người ột nhập vào trung tâm dữ liệu (data center) và ánh cp ĩa cứng ca

máy ch. Tiến hành mã ha dữ liệu trong lớp lưu trữ với tính năng Encryption at Rest

(mã ha ở trạng thái nghỉ) ca ca công cụ lưu trữ WiredTiger, hoặc sử dụng mã ha

hệ thống tệp, mã ha thiết bị hoặc mã ha vật lý (ví dụ: dm-crypt). Ngoài ra cũng nên

bảo vệ dữ liệu MongoDB bng cách sử dụng các quyền tệp hệ thống. C thể sử dụng

Mã ha c thể truy vấn (Queryable Encryption) hoặc Mã ha các trường dữ liệu phía

máy khách (Client-Side Field Level Encryption) ể mã ha các trường dữ liệu trong

document phía ứng dụng trước khi truyền dữ liệu ến máy ch.

3.1.5. Kiểm tra (Auditing)

Kiểm tra gip theo dõi người dùng cơ sở dữ liệu, ngay cả khi người  xa dấu

vết ca họ sau khi thay ổi hoặc thay ổi dữ liệu cơ sở dữ liệu, cho phép theo dõi quyền

truy cập và thay ổi cấu hình cơ sở dữ liệu và dữ liệu. MongoDB Enterprise c một cơ

sở hệ thống kiểm tra c thể ghi lại các sự kiện hệ thống như hoạt ộng ca người dùng

và các sự kiện kết nối trên một phiên bản MongoDB.

MongoDB tập hợp các log nhật ký vào một chỗ trung tâm. Các nhật ký này

chứa các nỗ lực xác thực cơ sở dữ liệu, bao gồm ịa chỉ IP nguồn. Các hồ sơ kiểm tra

này gip cho việc phân tích iều tra và cho phép quản trị viên xác minh các biện pháp

kiểm soát thích hợp.

lOMoARcPSD| 40659592

3.2. Index

3.2.1. Giới thiệu về Index

Index là một cấu trc dữ liệu ặc biệt, ứng dụng cây nhị phân ể lưu trữ một phần

ca dữ liệu theo cách dễ duyệt và tìm kiếm. Index chứa dữ liệu ca một trường hoặc

một nhm các trường cụ thể, và sp xếp theo giá trị trong các trường . Việc sp xếp

các giá trị trong index gip cho các truy vấn liên quan ến khoảng giá trị hoặc tìm giá

trị khớp ược hiệu quả hơn. Ngoài ra, MongoDB c thể trả về kết quả ược sp xếp sẵn

khi dùng trình tự sp xếp trong index. MongoDB c thể tận dụng index ể giới hạn số

lượng document cần kiểm tra

Các loại index: MongoDB cung cấp các loại index khác nhau ể phục vụ cho

từng loại dữ liệu và câu truy vấn: Single Field, Compound Index, Multikey Index,

Geospatial Index, Text Index, Hashed Index, Clustered Index

Các thuộc tính ca Index: Unique Index, Partial Index, Sparse Index, TTL

Index, Hidden Index

3.2.2. Tạo một index

Để tạo một index trong Mongo shell, dùng lệnh db.collection.createIndex()

theo c pháp sau: db.collection.createIndex( <tên trường dữ liệu và kiểu index kèm

thông s>,

<cc tùy chọn khc> )

Ví dụ: tạo ra một index trên trường name, sp xếp giá trị theo thứ tự giảm dần:

db.collection.createIndex( { name: -1 } )

3.2.3. S dụng Index ể hỗ trợ truy vấn

Index c thể gip cải thiện tốc ộ truy vấn trong cơ sở dữ liệu. Khi truy vấn dữ

liệu kèm theo chỉ ịnh vùng cần tìm kiếm mà tương ứng với một index ã thiết lập,

MongoDB sẽ trả về kết quả từ các giá trị trong index thay vì quét từng document hay

ưa document vào vùng nhớ

Ngoải ra, MongoDB c thể thực hiện Index Intersection bng cách kết hợp các

index ã thiết lập khác nhau ể xử lý truy vấn nếu cho kết quả phù hợp với yêu cầu

lOMoARcPSD| 40659592

3.3. Replica Set

3.3.1. Giới thiệu về replica set

Replica set là một nhm các trình mongod cùng quản lý một bộ dữ liệu. Replica

set gip dữ liệu tồn tại ở nhiều nơi và luôn sẵn sàng cung cấp thông tin cho các ứng

dụng, gp phần tránh gián oạn dịch vụ khi c sự cố server; gip tăng khả năng máy

khách ọc ược dữ liệu, dữ liệu phân bố cục bộ và tập trung hơn theo khu vực. Ngoài ra,

replica set cn hỗ trợ việc sao lưu, khôi phục dữ liệu, báo cáo, …

3.3.2. Cấu trúc ca một replica set

Một replica set bao gồm nhiều node (tức server), trong  c một Primary node

duy nhất, các node cn lại là các Secondary node, ngoài ra c thể chứa thêm arbiter

node ể hỗ trợ chọn primary node khi một server gặp sự cố. Primary node và

Secondary node ều phụ trách chứa dữ liệu, cn Arbiter node thì không

Primary node phụ trách toàn bộ việc ghi dữ liệu, lưu các thay ổi và chỉnh sửa

trong dữ liệu vào collection tên oplog. Các secondary node sẽ sao chép collection

oplog ca primary node, dựa vào  thực hiện các thao tác trên dữ liệu lưu ở server ca

chính n, làm sao ể dữ liệu trên server giống dữ liệu trên primary node. Việc sao chép

collection oplog và thực hiện lại thao tác ghi trong  diễn ra ồng thời với nhau, ảm bảo

dữ liệu trên các secondary node giống như dữ liệu trên primary node, gip replica set

c thể hoạt ộng và cung cấp dữ liệu ngay cả khi c node không hoạt ộng

Dưới ây là sơ ồ ặc trưng cho Replication trong MongoDB, trong  ứng dụng ở

Client luôn luôn tương tác với primary node và primary node này sau  tái tạo dữ liệu

cho secondary node

lOMoARcPSD| 40659592

Hình 3.3: Sơ ồ mi quan hệ cc thành phần trong Replica Set

Mỗi node trong trong replica set sẽ gửi tín hiệu ping (heartbeat) tới các node

khác mỗi 2 giây. Nếu một node không c tín hiệu ping trả về trong vng 10 giây, các

node khác sẽ ánh dấu node  là không truy cập ược. Trong trường hợp , một

secondary node bất kì sẽ tiến hành tổ chức cuộc bình chọn ể các node c thể chọn ra

một secondary node trở thành primary node mới.

Cấu hình ca một replica set khuyến nghị tối thiểu nên c 3 node phụ trách

chứa dữ liệu: một primary node và hai secondary node. Trong một số trường hợp,

chẳng hạn replica set c hai (02) node, một primary node và một secondary node, c

thể thêm một mongod ng vai tr arbiter node. Arbiter node này không chứa dữ liệu

mà chỉ tham gia bình chọn ể phá thế ha gip chọn ra node nào là primary node.

3.3.3. Các bước thiết lập một replica set

Các bước sau ây sẽ mô tả cách tạo ra replica set gồm 3 node từ 3 mongod c

sẵn, trường hợp không cần xác thực

Bước 1: Khởi ộng từng server mongod ca replica set theo c pháp sau:

mongod --replSet "rs0" --bind_ip localhost,<hostname| ịa chỉ ip >

Trong  mục <hostname| ịa chỉ ip > chỉ ịnh tên miền và/hoặc ịa chỉ IP ca

mongod mà các máy khách từ xa (bao gồm cả các mongod khác trong cùng replica

set) c thể kết nối và sử dụng.

Bước 2: Kết nối mongosh tới một trong các node mongod

lOMoARcPSD| 40659592

Bước 3: Khởi tạo replica set. Trong mongosh chạy phương thức rs.initiate().

Thiết lập ối số ca phương thức theo mu như sau:

rs.initiate( { _id

: "rs0",

members: [

{ _id: 0, host: "mongodb0.example.net:27017" },

{ _id: 1, host: "mongodb1.example.net:27017" },

{ _id: 2, host: "mongodb2.example.net:27017" }

]})

Khi  MongoDB sẽ khởi tạo ra một replica set dùng các giá trị ã thiết lập

Bước 4: Xem các thông số cài ặt ca replica set thông qua lệnh rs.conf()

Bước 5: Kiểm tra trạng thái replica set hiện tại thông qua lệnh rs.status()

3.4. Phân tán dữ liệu

3.4.1. Giới thiệu về Sharding

Sharding là một phương thức dùng ể phân phối dữ liệu trên nhiều máy khác

nhau. MongoDB sử dụng sharding ể hỗ trợ triển khai các ứng dụng c các tập dữ liệu

rất lớn và c các hoạt ộng trên dữ liệu mà cần thông lượng cao, hỗ trợ horizontal

scaling (mở rộng theo chiều ngang) gip tài nguyên hệ thống bt kịp yêu cầu khả năng

xử lý bng cách phân chia tập dữ liệu hệ thống và tải trên nhiều máy ch khác nhau,

thêm các máy ch bổ sung ể tăng dung lượng theo yêu cầu.

3.4.2. Một số ịnh nghĩa

3.4.2.1. Sharded Cluster

Một sharded cluster trong MongoDB chứa các thành phần sau:

- Shard: mỗi shard chứa một tập hợp con ca dữ liệu ược chia nhỏ. Mỗi shard c

thể ược triển khai cài ặt như một tập bản sao ca dữ liệu gốc (replica set)

- Mongos: ng vai tr là query router, là lớp interface trung gian giữa các ứng

dụng bên máy khách và sharded cluster.

- Config servers: thiết lập cấu hình máy ch lưu trữ các thông tin metadata và

các cài ặt cho cluster

lOMoARcPSD| 40659592

MongoDB phân oạn dữ liệu tới mức ộ collection, phân phối dữ liệu ca

collection trên các shard khác nhau trong cluster.

Hình 3.4: Sơ ồ mi quan hệ cc thành phần trong Sharded Cluster

3.4.2.2. Shard Key và Chunk

Shard Key: MongoDB sử dụng shard key ể phân phối document ca collection

trên các shard. Giá trị ca shard key bao gồm giá trị ca một trường hoặc nhiều trường

dữ liệu trong các document. Khi phân mảnh một collection ra nhiều shard cần tiến

hành chọn các shard key. Giá trị shard key ca một document sẽ quyết ịnh cách n sẽ

ược phân oạn như thế nào trên các shard khác nhau

Chỉ số Shard Key: Để phân oạn một collection lên các shard khác nhau,

collection  phải c một chỉ số (index) bt ầu bng giá trị shard key. Khi phân oạn một

collection trống, MongoDB sẽ hỗ trợ tạo chỉ số nếu collection  chưa c chỉ số phù

hợp cho shard key. Việc lựa chọn kha shard key ảnh hưởng ến hiệu suất, hiệu quả và

khả năng mở rộng ca một sharded cluster

Chunk: MongoDB phân dữ liệu trong shard thành các các chunk. Mỗi chunk

c khoảng giới hạn giá trị dựa trên shard key

3.4.2.3. Collection ược chia nhỏ và không ược chia nhỏ

Một cơ sở dữ liệu c thể c một hỗn hợp các collection ược phân oạn và

collection không ược phân oạn. Các collection ã ược phân oạn sẽ ược chia vùng và

phân phối trên các shard trong cluster. collection không ược phân oạn ược lưu trữ trên

shard chính. Mỗi cơ sở dữ liệu c một shard chính ca riêng n.

lOMoARcPSD| 40659592

3.4.3. Phương pháp Sharding

3.4.3.1. Sharding theo giá trị băm (Hashed Sharding)

Hashed Sharding liên quan ến việc tính toán một hàm băm dựa trên giá trị ca

trường shard key. Sau khi tính toán các giá trị ca shard key và c ược một tập hợp các

giá trị băm, mỗi chunk ược gán một khoảng giá trị dựa trên các giá trị băm . Khi 

các shard key c thể c giá trị sát nhau, nhưng các giá trị băm sau khi tính toán ca

chng sẽ cách nhau dn ến shard key sẽ không nm trên cùng một chunk. Phân phối

dữ liệu dựa trên các giá trị băm tạo iều kiện phân phối dữ liệu ồng ều hơn, ặc biệt là

trong các tập dữ liệu mà shard key thay ổi theo một hàm ơn iệu.

Tuy nhiên phân phối dữ liệu kiểu hàm băm khiến cho việc truy xuất và thao tác

dữ liệu dựa theo các khoảng giá trị ca shard key c khả năng sẽ nhm tới nhiều shard

thay vì một shard nhất ịnh, do  việc xử lý c thể diễn ra trên quy mô cluster liên quan

ến nhiều shard thay vì chỉ một shard nhất ịnh. 3.4.3.2. Sharding theo khoảng giá trị

(Ranged Sharding)

Sharding theo khoảng giá trị là phân chia dữ liệu thành các khoảng giá trị dựa

trên chính các giá trị ca shard key. Mỗi chunk ược gán một phạm vi chứa giá trị dựa

trên các giá trị ca shard key. Khi , các shard key c giá trị sát nhau c nhiều khả

năng nm trên cùng một chunk, cho phép việc truy xuất và thao tác dữ liệu dựa theo

các khoảng giá trị ca shard key sẽ chỉ nhm tới một shard nhất ịnh

Hiệu quả ca Ranged Sharding phụ thuộc vào giá trị shard key ược chọn. Hệ

thông các shard key không ược tổ chức cẩn thận c thể khiến việc phân phối dữ liệu

không ồng ều, dn ến không tận dụng ược một số lợi ích ca việc sharding hoặc c thể

gây ra tc nghẽn khi xử lý dữ liệu

3.4.4. Zone trong Sharded Cluster

Zone c thể hỗ trợ việc khoanh vùng dữ liệu cho các shared cluster mà các

phân oạn  tồn tại trên nhiều trung tâm dữ liệu khác nhau. Trong các cluster phân

oạn, c thể tạo các vùng (zone) chứa các phân oạn dữ liệu dựa trên shard key. Mỗi

zone bao gồm một hoặc nhiều khoảng giá trị shard key. Đồng thới, zone c thể liên

kết với một hoặc nhiều shard trong cluster. Một shard c thể liên kết với một hay

lOMoARcPSD| 40659592

nhiều zone. Trong một cluster, MongoDB chỉ di chuyển các chunk chứa trong một

zone ến các shard ược liên kết với zone .

3.4.5. Cách triển khai một Sharded Cluster

Mỗi thành phần trong sharded cluster phải ảm bảo c thể kết nối với tất cả các

thành phần khác trong cluster, bao gồm tất cả các shard và config server. Quy trình

tổng quát ể triển khai một Sharded Cluster gồm các bước sau: Tạo config server

replica set, Tạo các shard replica set, Khởi ộng mongos ể khởi ộng Sharded

Cluster, Kết nối với Sharded Cluster, và Phân mảnh một Collection

3.4.5.1. Tạo config server replica

Bước 1: Với mỗi một mongod, tiến hành thiết lập các giá trị cài ặt mongod

thông qua file configuaration hoặc qua câu lệnh command line mongod --configsvr

--replSet <replica set name> --dbpath <path> --bind_ip

localhost,<hostname(s)|ip address(es)>

Bước 2: Kết nối mongosh tới một trong các config server

mongosh --host <hostname> --port <port>

Bước 3: Khởi chạy replica set. Trong mongosh, chạy phương thức rs.initiate()

rs.initiate() nhận ối số là các thông số cài ặt replica set. Các thông số gồm:

- _id: tên ịnh danh ca replica set (lấy từ replication.replSetName hoặc – replSet)

- configsvr: ể giá trị true

- members: mảng chứa các thành phần mongod ca replica set

3.4.5.2. Tạo các shard replica

Khi triển khai sharded cluster trong thực tế, dùng replica set với ít nhất 3 thành

phần mongod

Bước 1: Khởi ộng từng shard. Thiết lập các thông số khởi ộng ca mongod

thông qua file config hoặc câu lệnh command line mongod --shardsvr --replSet

<replSetname> --dbpath <path> --bind_ip

localhost,<hostname(s)|ip address(es)>

Bước 2: Kết nối mongosh tới một trong các shard ã khởi ộng mongosh --

host <hostname> --port <port>

lOMoARcPSD| 40659592

Bước 3: Khởi tạo replica set. Trong mongosh, chạy phương thức rs.initiate()

rs.initiate() nhận ối số là các thông số cài ặt replica set. Các thông số gồm:

- _id: tên ịnh danh replica set (lấy từ replication.replSetName hoặc –replSet)

- members: mảng chứa các thành phần mongod ca replica set

3.4.5.3. Khởi ộng mongos ể khởi ộng Sharded Cluster

Khởi ộng mongos kèm theo thiết lập các thông số khởi ộng ca mongod

thông qua file config hoặc câu lệnh command line mongos

--configdb

<configReplSetName>/cfg1.example.net:27019,cfg2.example.net:27019,cfg3.example

.net:27019 --bind_ip localhost,<hostname(s)|ip address(es)>

3.4.5.4. Kết nối với Sharded Cluster

Kết nối mongosh tới mongos vừa tạo, chỉ rõ mongos chạy trên host và port nào

mongosh --host <hostname> --port <port>

3.4.5.5. Thêm shard vào cluster

Trong một phiên mongosh ang kết nối tới mongos, dùng phương thức

sh.addShard() ể thêm shard vào cluster sh.addShard( "<replSetName>/s1-

mongo1.example.net:27018,s1-

mongo2.example.net:27018,s1-mongo3.example.net:27018")

3.4.5.6. Phân mảnh một Collection

Để phân mảnh một collection, kết nối mongosh tới mongos và dùng phương

thức sh.shardCollection().C 2 phương pháp phân mảnh một collection:

- Sharding theo giá trị băm (hashed Sharding):

sh.shardCollection("<database>.<collection>", { <shard key field> : "hashed"

} )

- Sharding theo khoảng giá trị (Ranged Sharding):

sh.shardCollection("<database>.<collection>", { <shard key field> : 1, ... } )

3.5. Sao lưu và khôi phục

Các mongodump và mongorestore tận dụng việc xuất dữ liệu BSON ể tạo bản

sao lưu các triển khai cơ sở dữ liệu nhỏ. Do mongodump và mongorestore hoạt ộng

lOMoARcPSD| 40659592

bng cách tương tác với một phiên bản mongod ang chạy, chng c thể ảnh hưởng ến

hiệu suất ca cơ sở dữ liệu ang chạy. Sử dụng sao lưu thay thế như Filesystem

Snapshots hoặc MongoDB Cloud Manager nếu tác ộng hiệu suất ca mongodump và

mongorestore là không thể chấp nhận.

3.5.1. Sao lưu cơ sở dữ liệu với mongdump

3.5.1.1. Tạo bản sao lưu cho mongod chạy trên local

Loại trừ cơ sở dữ liệu cục bộ: mongodump loại trừ nội dung ca cơ sở dữ liệu

cục bộ trong ầu ra ca n.

Quyền truy cp bắt buộc: phải c ặc quyền cấp hành ộng tìm kiếm cho mỗi cơ

sở dữ liệu ể sao lưu. Vai tr sao lưu tích hợp cung cấp các ặc quyền cần thiết ể thực

hiện sao lưu bất kỳ và tất cả các cơ sở dữ liệu.

Các mongodump sao lưu dữ liệu bng cách kết nối với mongod ang chạy. Tiện

ích này c thể tạo bản sao lưu cho toàn bộ máy ch, cơ sở dữ liệu hoặc collection

hoặc c thể sử dụng truy vấn ể sao lưu một phần ca collection Cc

thao tc mongodump cơ bn:

- Khi chạy mongodump mà không c bất kỳ ối số nào, lệnh sẽ tiến hành kết nối

với MongoDB trên hệ thống cục bộ (ví dụ: localhost) trên cổng 27017 và tạo

bản sao lưu cơ sở dữ liệu c tên là dump / trong thư mục hiện tại.

- C thể dùng ối số --host và --port ể chỉ ra MongoDB nên kết nối tới.

- Để tùy chỉnh thư mục ầu ra, sử dụng ối số --out hoặc -o

- Nếu chỉ muốn sao lưu một phần cơ sở dữ liệu, sử dụng các ối số --db và -

collection ể chỉ ra cơ sở dữ liệu hay collection nào muốn sao lưu

Ví dụ: mongodump --username=uit --password=uit1 -

authenticationDatabase=admin --db=rangerShop --out=D:\backup

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le

(seungyeoncho735@gmail.com)

Tạo bản sao lưu bng Oplog:

Các --oplog tùy chọn với mongodump thu thập các mục oplog và cho phép thực

hiện sao lưu trên cơ sở dữ liệu trực tiếp. Nếu sau  khôi phục cơ sở dữ liệu từ bản sao

lưu này, cơ sở dữ liệu sẽ giống như khi quá trình sao lưu hoàn tất. Với --oplog,

mongodump sao chép tất cả dữ liệu từ cơ sở dữ liệu nguồn cũng như tất cả các mục

oplog từ ầu ến cuối quy trình sao lưu. Hoạt ộng này kết hợp với mongorestore -

oplogReplay cho phép khôi phục bản sao lưu phản ánh thời iểm cụ thể tương ứng với

thời iểm mongodump hoàn thành tạo tệp xuất.

3.5.1.2. Tạo bản sao lưu từ các phiên bản Non-Local mongod

Các --host và --port cho mongodump cho phép bạn kết nối và sao lưu host từ

xa, như ví dụ sau: “mongodump --host=mongodb1.example.net --port=3017 -

username=user --password="pass" --out=/opt/backup/mongodump-2013-10-24”

Bất cứ lệnh mongodump sử dụng sẽ liên quan ến phân quyền username

password trên database

3.5.2. Khôi phục cơ sở dữ liệu với mongorestore

Để khôi phục dữ liệu một triển khai MongoDB c kiểm soát truy cập, cần c

role cung cấp các ặc quyền cần thiết ể khôi phục dữ liệu từ các bản sao lưu nếu dữ liệu

không bao gồm dữ liệu thu thập system.profile và chạy mongorestore không c –

oplogReplay.

Nếu dữ liệu sao lưu bao gồm dữ liệu thu thập system.profile hoặc chạy với –

oplogReplay và cơ sở dữ liệu ích không chứa tập hợp system.profile thì cần phải c

các ặc quyền sau:

- Mongorestore cố gng tạo collection mặc dù chương trình không thực sự khôi

phục tài liệu system.profile. Do , người dùng cần các ặc quyền bổ sung ể thực

hiện các hành ộng createCollection và convertToCapped trên system.profile

cho cơ sở dữ liệu.

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com)

- Cả hai vai tr tích hợp dbAdmin và dbAdminAnyDatabase ều cung cấp các ặc

quyền bổ sung.

3.5.2.1. Các thao tác cơ bản với mongorestore

Các mongorestore khôi phục bản sao lưu nhị phân ược tạo bởi mongodump.

Theo mặc ịnh, mongorestore tìm kiếm một bản sao lưu cơ sở dữ liệu trong thư mục

dump / directory. Các mongorestore tiện ích khôi phục dữ liệu bng cách kết nối trực

tiếp với mongod ang chạy, mongorestore c thể khôi phục toàn bộ bản sao lưu cơ sở

dữ liệu hoặc một tập hợp con ca bản sao lưu.

Để sử dụng “mongorestore” giao tiếp với “mongod” sử dụng lệnh dưới ây

“mongorestore --port=<port number> <path to the backup>”

3.6. Nhập và xuất dữ liệu

MongoDB Compass hỗ trợ nhập và xuất dữ liệu JSON ln CSV

3.6.1. Nhập dữ liệu vào Collection

Một số hạn chế khi nhập dữ liệu thông qua MongoDB Compass bao gồm chức

năng nhập dữ liệu không ược hỗ trợ ở phiên bản Read Only ca MongoDB Compass,

và chức năng này sẽ không hoạt ộng nếu ang kết nối ến Data Lake

Trước khi nhập data vào MongoDB Compass phải chc rng dữ liệu ã ược ịnh

dạng ng ển Compass hiểu ược

- Với ịnh dạng file JSON: Mỗi dng là một dữ liệu thông tin. Dấu phẩy ngăn

cách dữ liệu trong một mảng (không ngt dng giữa các phần tử trong mảng)

- Đối với ịnh dạng file CSV: Dng ầu tiên ca file là tên cột phải ược ngăn cách

bng các dấu phẩy, những dng tiếp theo là các giá trị ca cột theo thứ tự.

Quy trình:

- Bước 1: Kết nối với bộ tài liệu mà bạn muốn nhập dữ liệu

- Bước 2: Điều hướng ến bộ tài liệu muốn nhập

- Bước 3: Chọn “Add Data” và chọn “Import File”

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le

(seungyeoncho735@gmail.com)

Hình 3.5: Click “Add Data” chọn Import File

Bước 4: Chọn vị trí ca tệp trong “Import File”, chọn loại tệp thích hợp với tệp

muốn thêm vào bao gồm JSON hoặc CSV

Hình 3.6: Chọn vị trí tệp và loại tệp cho loại tệp JSON

Giả sử nếu như chọn loại tệp là CSV thì sẽ c thể chỉ ịnh các loại trường ể nhập

và loại dữ liệu ca các trường . Kiểu dữ liệu cho tất cả các trường mặc ịnh là kiểu

chuỗi. Để loại trừ một trường khỏi tệp CSV thì hãy bỏ chọn họp checkbox bên cạnh.

Để chọn loại cho một trường thì sử dụng drop-down menu phía dưới trường .

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com)

Hình 3.7: Chọn trường mun thêm và chọn loại dữ liệu cho trường cho loại tệp CSV

- Bước 5: Định cấu hình các tùy chọn nhập trong “Options”

Nếu ang nhập tệp CSV c thể chọn cách phân tách dữ liệu ca mình. Đối với cả

nhập tệp JSON và CSV, c thể chuyển ổi “bỏ qua chuỗi trống” (Ignore empty

Strings) và “dừng khi c lỗi” (Stop on errors)

Hình 3.8: Chọn cc options nâng cao cho loại tệp CSV

- Bước 6: Chọn Import

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le

(seungyeoncho735@gmail.com)

Hình 3.9: Màn hình hiển thị cc dữ liệu file JSON (bên tri), CSV (bên phi) ã nhp vào

3.6.2. Xuất dữ liệu từ một Collection

MongoDB Compass c thể xuất dữ liệu dưới dạng tệp JSON hoặc CSV. Chỉ ịnh

bộ lọc hoặc ường dn tổng hợp cho nơi chứa dữ liệu ca mình, Compass sẽ xuất các

tài liệu phù hợp với kết quả truy vấn hoặc ường dn ã chỉ ịnh. Cần lưu ý là

không thể ịnh hình lại tài liệu ã xuất bng tài liệu dự án.

Để xuất toàn bộ bộ sưu tập sang một tệp:

- Bước 1: Kết nối với triển khai c chứa Collection muốn truy xuất

Bước 2: Nhấp vào Collection trên thanh menu và chọn “Export Collection”

Hình 3.10: Chọn Export Collection Compass

sẽ xuất hiện hộp thoại như sau:

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com)

Hình 3.11: Hộp thoại chọn la cch xut dữ liệu bng cch query filter hay xut toàn bộ

Hộp thoại hiển thị truy vấn mặc ịnh sẽ ược sử dụng ể xuất dữ liệu. Nếu không

c chỉnh sửa câu truy vấn, thao tác sẽ trả về tất cả các tài liệu trong collection. Nếu

muốn bỏ qua bộ lọc và xuất toàn bộ dữ liệu thì chọn “Export Full Collection” và nhấp

vào “Select Fields”

- Bước 3: Chọn các trường tài liệu ưa vào tệp sẽ xuất. Thêm các trường khác

bng nt “Add Field” nếu trường  không ược chương trình tự ộng phát hiện.

Hình 3.12: Chọn thêm trường ể xut hoặc hủy bỏ những trường không mun xut ra

- Bước 5: Chọn loại tệp và vị trí xuất: Trong Chọn loại tệp xuất, chọn JSON

hoặc CSV. Nếu chọn JSON, dữ liệu sẽ ược xuất sang tệp ích dưới dạng một

mảng. Sau  chọn “Select Output”, chọn nơi xuất tệp sang.

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le

(seungyeoncho735@gmail.com)

Hình 3.13: Chọn Browse ể chọn vị trí ích mun xut file ra, sau ó nhn Export ể tiến hành xut

- Bước 6: Nhấp vào Export. Thanh tiến trình hiển thị trạng thái ca quá trình

xuất. Nếu xảy ra lỗi, thanh tiến trình sẽ chuyển sang màu ỏ và thông báo lỗi

xuất hiện trong hộp thoại. Sau khi xuất thành công, hộp thoại sẽ ng.

3.7. Một số tính năng khác trên MongoDB

Change stream: Change stream cho phép các ứng dụng tiếp cận thông tin về

các thay ổi trong dữ liệu theo thời gian thực thay vì phải theo dõi oplog. Các ứng dụng

kết nối với cơ sở dữ liệu MongoDB c thể dùng change strams ể c ược các thay ổi về

dữ liệu lưu trên một collection ơn l, một cơ sở dữ liệu hay nguyên cả dự

án, và dựa trên  c thể ngay lập tức c các thao tác phản ứng lại với các thay ổi .

Time Series: Time series data (dữ liệu theo thời gian) là một chuỗi các dữ liệu

thay ổi theo thời gian, từ sự thay ổi ca dữ liệu c thể phân tích, nghiên cứu, ưa ra các

nhận xét về dữ liệu, ngoài ra cn gip cải thiện việc truy vấn và tối ưu vùng nhớ lưu

trữ dữ liệu và các index. Collection time series c thể thực hiện các thao tác như thêm

và truy vấn như các collection bình thường

Thực hiện một transaction trên nhiều document: Trong MongoDB, một

thao tác lên một document c tính nguyên tử. Tuy nhiên, ối với các trường hợp cần

tính nguyên tử trên thao tác ọc và ghi cùng lc trên nhiều document (c thể trên một

hoặc nhiều collection), MongoDB hỗ trợ thực hiện transaction trên nhiều document.

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com)

CHƯƠNG 4: DEMO TÍNH NĂNG TRÊN MONGODB

4.1. Kịch bản demo

Tạo ứng dụng website bán quần áo rangerShop bng cách tạo và lưu dữ liệu trên

Sharded Cluster ca MongoDB, cung cấp các tính năng cơ bản truy xuất, thêm, xa,

sửa người dùng, sản phẩm, ơn hàng. Backend sử dụng NodeJS và framework

ExpressJS, truy vấn cơ sở dữ liệu sử dụng thư viện Mongoose. Frontend sử dụng

ReactJS. Tiến hành sao lưu, khôi phục, xuất và nhập dữ liệu từ file JSON

Bng 4.1: Thiết lp sharded cluster MongoDB trên localhost

Các thành phần

Tên replica set

Hostname, port mongod ca replica set

Config Server

Replica Set

config_repl

localhost:28041, localhost:28042,

localhost:28043

Shard Replica Set (1)

shard_repl

localhost:28081, localhost:28082,

localhost:28083

Shard Replica Set (2)

shard2_repl

localhost:29081, localhost:29082,

localhost:29083

Mongos

localhost:27017

Bng 4.2: Tạo người dùng và phân quyền

Host

Username

Role trong database admin

localhost:28081

shard_repl_admin

userAdminAnyDatabase,

readWriteAnyDatabase, clusterAdmin

adminRangerShopShard1

readWriteAnyDatabase

localhost:29081

shard2_repl_admin

userAdminAnyDatabase,

readWriteAnyDatabase, clusterAdmin

adminRangerShopShard2

readWriteAnyDatabase

localhost:27017

vunguyen

userAdminAnyDatabase,

readWriteAnyDatabase, clusterAdmin

nguoidung

readWriteAnyDatabase

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le

(seungyeoncho735@gmail.com)

Database tạo thêm trong Sharded Cluster: rangerShop

Bng 4.3: Cc collection kèm cc thông tin trong database rangerShop

*Trường dữ liệu in nghiêng không bắt buộc phi có trong collection

Collection

Shard Keys

Kiểu dữ liệu trong collection

Trưng

dữ liệu

Kiểu BSON và yêu cầu dữ liệu

users

{_id:1}

name

string

password

string

isAdmin

bool

products

{_id:”hashed”}

name

string

slug

string

image

string

brand

string

category

string

description

string

price

number, minimum: 0

countInStock

number, minimum: 0

rating

number, minimum: 0

numReviews

number, minimum: 0

reviews

array, chứa các object

Object trong mảng c các thuộc tính

sau: name (string), comment

(string), rating (number)

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com)

orders

{_id:”hashed”}

orderItems

array, chứa các object

Object trong mảng c thuộc tính:

name (string), slug (string), image

(string), price (number, minimum:0),

quantity (number, minimum:0),

product (objectId)

shippingAddress

object; c các thuộc tính sau:

fullName (string), address (string),

city (string), postalCode (string),

country (string), location (object)

location chứa các thuộc tính: lat

(number), lng (number), address

(string), name (string), vicinity

(string), googleAddressId (string)

paymentMethod

string

paymentResult

object; c các thuộc tính sau:

id(string), status(string),

update_time(string)

itemsPrice

number, minimum: 0

shippingPrice

number, minimum: 0

taxPrice

number, minimum: 0

totalPrice

number, minimum: 0

user

objectId

isDelivered

bool

deliveredAt

date

4.2. Các chức năng sẽ demo

- Tạo sharded cluster và thiết lập xác thực, tạo tài khoản, phân quyền

- Tạo cơ sở dữ liệu, thêm xác thực dữ liệu

- Nhập dữ liệu từ file JSON

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le

(seungyeoncho735@gmail.com)

- Thiết kế ứng dụng (truy xuất, thêm, xa, sửa các collection users, products,

orders)

- Xuất và backup dữ liệu

4.3. Kết quả demo

Link Demo:

https://drive.google.com/file/d/1PM7t07qmx4JeJPenqGWfoaYh6uFThohR/view?usp

=sharing

Chi tiết các collection và document ca cơ sở dữ liệu rangerShop trong sharded

cluster:

Hình 4.1: Collection products trong cơ sở dữ liệu rangerShop

Hình 4.2: Collection orders và users trong cơ sở dữ liệu rangerShop

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com)

Sử dụng phương thức rs.status() ể xem thông tin sharded cluster và các shard ược

kết nối trong sharded cluster

Hình 4.3: Sharded Cluster gồm 2 shard là 2 replica set có tên ịnh danh shard_repl và shard2_repl

Hình 4.4: Sharded Cluster chứa cc collection ã ưc phân tn theo index là orders, products, users

Dùng tính năng xác thực dữ liệu (validation) trên các collection bng JSON

schema ể gip cấu trc dữ liệu ược thống nhất. Kiểm tra thông tin xác thực mô hình dữ

liệu hông qua tab Validation ca từng collection trong MonggoDB Compass

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le

(seungyeoncho735@gmail.com)

Hình 4.5: Quy ịnh xc thc dữ liệu trong cc collection trong cơ sở dữ liệu rangerShop

Dùng phương thức db.getUSers() ể lấy thông tin người dùng và phân quyền trên

mongos và trên các shard thành phần

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com)

Hình 4.6: Kiểm tra thông tin người dùng và phân quyền trên mongos và trên cc shard thành phần

Xây dựng backend ứng dụng website rangerShop kết nối với cơ sở dữ liệu. Kết

nối backend với shard cluster thông qua URI kèm thông tin xác thực

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le

(seungyeoncho735@gmail.com)

Hình 4.7: Dùng mongoose.connect() kết ni backend với cơ sở dữ liệu rangerShop kèm thông tin xc thc

Lập trình backend (productRoutes.js) lấy thông tin sản phẩm từ MongoDB cho

ra kết quả giống như khi chạy lệnh truy vấn trong MongoShell. Frontend lấy dữ liệu 

hiển thị thông tin lên website

Hình 4.8: Thiết kế phương thức GET trong productRouter ly toàn bộ thông tin sn phẩm trong cơ sở dữ liệu

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com)

Hình 4.9: Kết qu phn hồi của backend khi yêu cầu ưa tt thông tin sn phẩm trong cơ sở dữ liệu, so snh với

kết qu truy vần khi dùng phương thức trong Mongosh

Hình 4.10: Hiển thị sn phẩm lên frontend

Sử dụng tính năng Aggregation Operations ca MongoDB: Lập trình backend

(file productRoutes.js ) lấy thông tin tổng quan về số lượng và tổng tiền từ các ơn hàng

bng cách dùng Aggregation Operation ca MongoDB

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le

(seungyeoncho735@gmail.com)

Hình 4.11: Thiết kế phương thức GET trong orderRouter ly thông tin tổng quan dữ liệu trong collection orders

Hình 4.12: S dụng phương thức db.collections.aggregate() ể xut thông tin s lưng ơn hàng và tổng gi trị tính

ưc trong collection orders

Hình 4.13: Hiển thị cc thông s lên giao diện website của admin

Sao lưu và khôi phục dữ liệu ca cơ sở dữ liệu rangerShop

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com)

Hình 4.14: Dùng mongodump sao lưu dữ liệu của cơ sở dữ liệu rangerShop

Hình 4.15: Cc file sao lưu cơ sở dữ liệu rangerShop ưc tạo ra

Khôi phục lại cơ sở dữ liệu rangerShop, ặt tên mới là rangerShopBackup.

Toàn bộ dữ liệu và các xác thực dữ liệu ược khôi phục.

Hình 4.16: Dùng mongorestore khôi phục lại cơ sở dữ liệu rangerShop từ bn sao lưu

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le

(seungyeoncho735@gmail.com)

Hình 4.17: Kết qu khôi phục lại cơ sở dữ liệu bng mongorestore

Xuất dữ liệu ca cơ sở dữ liệu rangerShop ra file JSON

Hình 4.18: File JSON của cc collection trong cơ sở dữ liệu rangerShop

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.1. Kết luận

5.1.1. Ưu iểm

- Đã nêu các thông tin cơ bản về MongoDB

- Đề cập các tính năng cơ bản: mô hình và cấu trc dữ liệu, các phương thức

lOMoARcPSD| 40659592

Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com)

CRUD trong MongoDB, tính năng Aggregation Operation

- Tìm hiểu ược một số tính năng nâng cao: Phân quyền xác thực, bảo mật,

Index, Replica Set, Sharded Cluster, sao lưu và khôi phục, nhập xuất dữ liệu

- Sử dụng các tính năng tìm hiểu ược trên một ứng dụng trên môi trường localhost

5.1.2. Nhược iểm

- Chưa tìm hiểu các phương thức bảo mật khác như x509, TLS/SSL. Chưa i sâu vào

một số tính năng trên MongoDB như change streams, time series, transactions

- Demo cần chỉnh sửa về tổ chức dữ liệu và hoàn thiện hơn về giao diện

- Chưa i sâu vào các phương pháp sao lưu như Filesystem Snapshots hoặc

MongoDB Cloud Manager

5.2. Hướng phát triển

- Khc phục các nhược iểm ề cập ở trên trên

- Tiến hành triển khai sharded cluster trên các máy ch khác nhau thay vì tổ chức

trên local

- Nghiên cứu cài ặt index ể tối ưu xử lý khi phân tán dữ liệu cho các shard trong

sharded cluster.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] MongoDB Manual: https://www.mongodb.com/docs/manual/ [2] Demo:

https://drive.google.com/file/d/1PM7t07qmx4JeJPenqGWfoaYh6uFThohR/view?usp

=sharing

Bấm Tải xuống để xem toàn bộ.

| 1/58

| | Tải xuống

Preview text:

lOMoAR cPSD| 40659592 lOMoAR cPSD| 40659592 BÁO CÁO TÓM TẮT
1. Tiêu ề báo cáo: TÌM HIỂU HỆ QUẢN TRỊ CƠ SỞ DỮ LIỆU MONGODB
2. Danh sách thành viên MSSV Họ tên Ghi chú 20521042 Nguyễn Trí Vũ 20520031 Nguyễn Thanh Tuấn 20520006 Hồ Cảnh Công
3. Nội dung chi tiết
Nội dung 1: Giới thiệu về MongoDB
+ Đề mục 1: Giới thiệu sơ lược về MongoDB
+ Đề mục 2: Một số khái niệm cơ bản trong MongoDB
Nội dung 2: Các tính năng cơ bản
+ Đề mục 1: Các mô hình dữ liệu
+ Đề mục 2: Các phương thức CRUD trong MongoDB
+ Đề mục 3: Aggregation Operation
Nội dung 3: Các tính năng nâng cao
+ Đề mục 1: Phân quyền, xác thực, bảo mật trong MongoDB + Đề mục 2: Index + Đề mục 3: Replica Set
+ Đề mục 4: Phân tán dữ liệu
+ Đề mục 5: Sao lưu và khôi phục
+ Đề mục 6: Nhập xuất dữ liệu
+ Đề mục 7: Một số tính năng khác trên MongoDB
Nội dung 4: Demo tính năng trên MongoDB
+ Đề mục 1: Kịch bản demo
+ Đề mục 2: Các chức năng sẽ demo
+ Đề mục 3: Kết quả demo
Nội dung 5: Kết luận và hướng phát triển lOMoAR cPSD| 40659592
4. Phân công công việc MSSV Họ tên
Nội dung ược phân công 20521042 Nguyễn Trí Vũ
Nội dung 1 mục 1.2, Nội dung
3 mục 3.1 ến 3.4, mục 3.7, Nội
dung 4, Nội dung 5. Tổng hợp nội dung và quay video 20520031 Nguyễn Thanh Tuấn
Nội dung 2 (tất cả) , Nội dung 4 20520006 Hồ Cảnh Công
Nội dung 1 mục 1.1, Nội dung
3 mục 3.5, 3.6, Nội dung 4 1 lOMoAR cPSD| 40659592 MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ MONGODB ............................................................. 6
1.1. Giới thiệu sơ lược về hệ quản trị CSDL .............................................................. 6
1.2. Một số khái niệm cơ bản trong MongoDB .......................................................... 7
CHƯƠNG 2: CÁC TÍNH NĂNG CƠ BẢN ................................................................ 8
2.1. Các mô hình dữ liệu ........................................................................................... 8
2.1.1. Giới thiệu về mô hình dữ liệu ........................................................................ 8
2.1.2. Tính mềm dẻo ................................................................................................ 8
2.1.3. Các cấu trúc của mô hình dữ liệu................................................................... 9
2.1.4. Xác thực mô hình dữ liệu ............................................................................. 10
2.1.5. Các mẫu thiết kế của mô hình dữ liệu.......................................................... 11
2.2. Các phương thức CRUD trong MongoDB .................................................... 14
2.2.1. Thêm dữ liệu ................................................................................................ 14
2.2.2. Truy vấn dữ liệu ........................................................................................... 15
2.2.3. Cập nhật dữ liệu ........................................................................................... 16
2.2.4. Xóa dữ liệu ................................................................................................... 18
2.3. Aggregation Operation .................................................................................... 19
2.3.1. Aggregation Pipeline .................................................................................... 20
2.3.2. Map-Reduce ................................................................................................. 20
CHƯƠNG 3: CÁC TÍNH NĂNG NÂNG CAO ........................................................ 21
3.1. Phân quyên, xác thực, bảo mật trong MongoDB.......................................... 21
3.1.1. Xác thực các kết nối của người dùng (Authentication) ............................... 22
3.1.2. Phân quyền và kiểm soát người dùng truy cập thông qua các role ............. 24
3.1.3. Mã hóa truyền dữ liệu (TLS/SSL) ............................................................... 27
3.1.4. Mã hóa và bảo vệ dữ liệu ............................................................................. 27
3.1.5. Kiểm tra (Auditing) ...................................................................................... 27
3.2. Index................................................................................................................... 28
3.2.1. Giới thiệu về Index ...................................................................................... 28
3.2.2. Tạo một index .............................................................................................. 28
3.2.3. Sử dụng Index ể hỗ trợ truy vấn .................................................................. 28
3.3. Replica Set ........................................................................................................ 29
3.3.1. Giới thiệu về replica set ............................................................................... 29
3.3.2. Cấu trúc của một replica set ......................................................................... 29
3.3.3. Các bước thiết lập một replica set ................................................................ 30 2 lOMoAR cPSD| 40659592
3.4. Phân tán dữ liệu ............................................................................................... 31
3.4.1. Giới thiệu về Sharding ................................................................................. 31
3.4.2. Một số ịnh nghĩa .......................................................................................... 31
3.4.3. Phương pháp Sharding ................................................................................. 33
3.4.4. Zone trong Sharded Cluster ......................................................................... 33
3.4.5. Cách triển khai một Sharded Cluster ........................................................... 34
3.5. Sao lưu và khôi phục ........................................................................................ 35
3.5.1. Sao lưu cơ sở dữ liệu với mongdump .......................................................... 36
3.5.2. Khôi phục cơ sở dữ liệu với mongorestore .................................................. 37
3.6. Nhập và xuất dữ liệu......................................................................................... 38
3.6.1. Nhập dữ liệu vào Collection ........................................................................ 38
3.6.2. Xuất dữ liệu từ một Collection .................................................................... 41
3.7. Một số tính năng khác trên MongoDB .......................................................... 43
CHƯƠNG 4: DEMO TÍNH NĂNG TRÊN MONGODB ........................................ 44
4.1. Kịch bản demo ................................................................................................. 44
4.2. Các chức năng sẽ demo ................................................................................... 46
4.3. Kết quả demo ................................................................................................... 47
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN .......................................... 55
5.1. Kết luận............................................................................................................. 55
5.1.1. Ưu iểm ......................................................................................................... 55
5.1.2. Nhược iểm .................................................................................................... 56
5.2. Hướng phát triển ............................................................................................. 56 DANH MỤC BẢNG
Bảng 4.1: Thiết lập sharded cluster MongoDB trên localhost ..................................... 41
Bảng 4.2: Tạo người dùng và phân quyền ....................................................................
41 Bảng 4.3: Các collection kèm các thông tin trong database rangerShop ..................... 42 DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 2.1: Ví dụ về tham chiếu trong mô hình dữ liệu của MongoDB ........................... 9
Hình 2.2: Ví dụ thiết lập xác thực bằng JSON schema ................................................ 10 3 lOMoAR cPSD| 40659592
Hình 2.3: Ví dụ thiết lập xác thực bằng toán tử truy vấn ............................................. 10
Hình 2.4: Ví dụ hệ thống danh mục sách ược mô tả theo cấu trúc cây ...................... 13
Hình 2.5: Dùng phương thức db.collection.insertOne() ể thêm một sinh viên vào
collection students ........................................................................................................ 14
Hình 2.6: Dùng phương thức db.collection.insertMany() ể thêm các sinh viên vào
collection students ........................................................................................................ 14
Hình 2.7: Dùng phương thức db.collection.find() ể lấy toàn bộ thông tin trong
collection students ........................................................................................................ 15
Hình 2.8: Dùng phương thức db.collection.find() ể tìm sinh viên thỏa iều kiện cho
trước .............................................................................................................................. 16
Hình 2.9: Dùng db.collection.updateMany()cập nhật thông tin sinh viên, sau ó kiểm
tra kết quả ..................................................................................................................... 17
Hình 2.10: Dùng db.collection. replaceOne() thay thế thông tin của sinh viên có tên
“uit_sv” ......................................................................................................................... 17
Hình 2.11: Dùng phương thức db.collection.deleteMany() xóa tất cả document trong
Collection ...................................................................................................................... 18
Hình 2.12: Dùng phương thức db.collection.deleteMany() xóa các document trong
Collection theo iều kiện .............................................................................................. 18
Hình 2.13: Dùng phương thức db.collection.deleteOne() xóa document ầu tiên trong
Collection thỏa iều kiện .............................................................................................. 18
Hình 3.1: Bật chế ộ kiểm soát người truy cập của Mongo bằng cách sửa file
mongod.conf ................................................................................................................. 22
Hình 3.2: Sử dụng MongoDB Compass và tiến hành ăng nhập ................................. 23
Hình 3.3: Sơ ồ mối quan hệ các thành phần trong Replica Set .................................. 28
Hình 3.4: Sơ ồ mối quan hệ các thành phần trong Sharded Cluster ........................... 30
Hình 3.5: Click “Add Data” chọn Import File ............................................................. 36
Hình 3.6: Chọn vị trí tệp và loại tệp cho loại tệp JSON ...............................................
37 Hình 3.7: Chọn trường muốn thêm và chọn loại dữ liệu cho trường cho loại tệp CSV 4 lOMoAR cPSD| 40659592
...................................................................................................................................... 37
Hình 3.8: Chọn các options nâng cao cho loại tệp CSV ..............................................
38 Hình 3.9: Màn hình hiển thị các dữ liệu file JSON (bên trái), CSV (bên phải) ã nhập
vào.................................................................................................................................
38 Hình 3.10: Chọn Export Collection
.............................................................................. 39
Hình 3.11: Hộp thoại chọn lựa cách xuất dữ liệu bằng cách query filter hay xuất toàn
bộ .................................................................................................................................. 39
Hình 3.12: Chọn thêm trường ể xuất hoặc hủy bỏ những trường không muốn xuất ra
...................................................................................................................................... 39
Hình 3.13: Chọn Browse ể chọn vị trí ích muốn xuất file ra, sau ó nhấn Export ể
tiến hành xuất ................................................................................................................
40 Hình 4.1: Collection products trong cơ sở dữ liệu rangerShop
.................................... 44
Hình 4.2: Collection orders và users trong cơ sở dữ liệu rangerShop ..........................
44 Hình 4.3: Sharded Cluster gồm 2 shard là 2 replica set có tên ịnh danh shard_repl và
shard2_repl ................................................................................................................... 45
Hình 4.4: Sharded Cluster chứa các collection ã ược phân tán theo index là orders,
products, users .............................................................................................................. 45
Hình 4.5: Quy ịnh xác thực dữ liệu trong các collection trong cơ sở dữ liệu
rangerShop .................................................................................................................... 46
Hình 4.6: Kiểm tra thông tin người dùng và phân quyền trên mongos và trên các shard
thành phần ..................................................................................................................... 47
Hình 4.7: Dùng mongoose.connect() kết nối backend với cơ sở dữ liệu rangerShop
kèm thông tin xác thực ................................................................................................. 48
Hình 4.8: Thiết kế phương thức GET trong productRouter lấy toàn bộ thông tin sản
phẩm trong cơ sở dữ liệu .............................................................................................. 48 5 lOMoAR cPSD| 40659592
Hình 4.9: Kết quả phản hồi của backend khi yêu cầu ưa tất thông tin sản phẩm trong
cơ sở dữ liệu, so sánh với kết quả truy vần khi dùng phương thức trong Mongosh .... 49
Hình 4.10: Hiển thị sản phẩm lên frontend .................................................................. 49
Hình 4.11: Thiết kế phương thức GET trong orderRouter lấy thông tin tổng quan dữ
liệu trong collection orders ........................................................................................... 50
Hình 4.12: Sử dụng phương thức db.collections.aggregate() ể xuất thông tin số lượng
ơn hàng và tổng giá trị tính ược trong collection orders .......................................... 50
Hình 4.13: Hiển thị các thông số lên giao diện website của admin .............................
50 Hình 4.14: Dùng mongodump sao lưu dữ liệu của cơ sở dữ liệu rangerShop ............. 51
Hình 4.15: Các file sao lưu cơ sở dữ liệu rangerShop ược tạo ra .............................. 51
Hình 4.16: Dùng mongorestore khôi phục lại cơ sở dữ liệu rangerShop từ bản sao lưu
...................................................................................................................................... 51
Hình 4.17: Kết quả khôi phục lại cơ sở dữ liệu bằng mongorestore ............................ 52
Hình 4.18: File JSON của các collection trong cơ sở dữ liệu rangerShop ................... 52
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ MONGODB
1.1. Giới thiệu sơ lược về hệ quản trị CSDL
MongoDB là một trong những cơ sở dữ liệu NoSQL phổ biến nhất, là một cơ
sở dữ liệu hướng tài liệu có mã nguồn mở. Thuộc loại cơ sở dữ liệu không quan hệ
(NoSQL), MongoDB không dựa trên cấu trúc cơ sở dữ liệu quan hệ giống như bảng
mà sẽ lưu trữ và truy xuất dữ liệu ở dạng document. Định dạng dữ liệu mới mà
MongoDB sử dụng là BSON (khá gần giống với ịnh dạng JSON).
MongoDB ược phát hành vào năm 2009 ược viết bằng ngôn ngữ C++, C++ là
ngôn ngữ gần với ngôn ngữ máy nên dễ dàng hiểu rằng MongoDB có thể tính toán ở
tốc ộ cao hơn hẳn các hệ quản trị cơ sở dữ liệu khác. Đó cũng là lý do mà MongoDB
luôn ược các nhà phát triển ánh giá rất cao.
MongoDB hỗ trợ a nền tảng theo hướng ối tượng dùng lưu trữ dữ liệu có cấu
trúc phức tạp. Không như các hệ quản trị cơ sở dữ liệu khác lưu trữ ở dạng bảng, 6 lOMoAR cPSD| 40659592
MongoDB lưu dữ liệu vào collection theo hướng tài liệu JSON. Đây là kiểu dữ liệu
dạng Key-Value truy xuất nhanh và khả năng mở rộng không bị ràng buộc mới tạo
khóa ngoại hay khóa chính.
1.2. Một số khái niệm cơ bản trong MongoDB
Các thành phần cốt lõi tạo nên MongoDB gồm:
- Mongod: tiến trình lõi của MongoDB, nơi lưu trữ và quản lý dữ liệu
- Mongos: controller và query router, dùng cho trường hợp phân tán dữ liệu (sharded cluster)
- Mongosh: giao diện shell ể người dùng có thể tương tác thực hiện lệnh với cơ
sở dữ liệu. Có thể dùng Mongosh ể chạy kiểm tra các lệnh truy vần và thao tác
tùy biến dữ liệu lưu trong cơ sở dữ liệu
Để khởi ộng MongoDB mặc ịnh trên localhost, chạy lệnh mongosh trên
command line. Tiến trình mongod khởi ộng, và mongosh sẽ kết nới với mongod và
chạy trên localhost:27017. Lệnh mongosh tương ương với câu lệnh mongosh
"mongodb://localhost:27017"
Document: Trong MongoDB, một bản ghi ược gọi là một document. Mỗi
document chứa một cặp giá trị gồm trường dữ liệu và giá trị tương ứng của trường ó
trong document. Document về hình thức tương tự như dữ liệu kiểu JSON. Giá trị của
một trường có thể là số, văn bản, mảng, một document khác hoặc một mảng các document.
Collection: MongoDB lưu trữ các document trong collection. Collection trong
MongoDB tương ương với bảng trong mô hình quan hệ. Để tạo một collection mới
trong cơ sở dữ liệu, sử dụng phương thức db.createCollection()
BSON: là một ịnh dạng dữ liệu tuần tự hóa dạng nhị phân ược sử dụng ể lưu
trữ document và thực hiện các cuộc gọi thủ tục từ xa trong MongoDB. Có nhiểu kiểu
dữ liệu BSON, có thể ược sử dụng số hoặc chuỗi ịnh danh ể quy ịnh kiểu dữ liệu cho một ối tượng.
Database (Cơ sở dữ liệu): Một mongod có thể chứa nhiều cơ sở dữ liệu. Một
cơ sở dữ liệu chứa một hoặc nhiều collection. Để chọn một cơ sở dữ liệu và tiến hành 7 lOMoAR cPSD| 40659592
các thao tác với dữ liệu với cơ sở dữ liệu ó, trong mongosh dùng lệnh use dữ liệu>.
Để tạo một cơ sở dữ liệu mới trong mongod, trong trường hợp cơ sở dữ liệu
không tồn tại, MongoDB sẽ tự ộng tạo cơ sở dữ liệu mới khi lưu trữ document lần ầu
tiên cho cơ sở dữ liệu ó. Do ó, có thể dùng lệnh use ể chuyển sang cơ sở dữ liệu không
tồn tại và thực hiện thao tác thêm document mới trong collection mới trong mongosh.
MongoDB sẽ tạo cơ sở dữ liệu mới kèm theo collection kèm document ược chỉ ịnh. Ví dụ: use myNewDB
db.myNewCollection1.insertOne( { x: 1 } )
MongoDB Compass: là một giao diện GUI cho phép người dùng tương tác với
mongod một cách trực quan thay vì dùng giao diện commandline. MongoDB
Compass hiển thị các cơ sở dữ liệu, collection, document một cách trực quan, hỗ trợ
truy vấn, thực hiện aggregating function và phân tích dữ liệu MongoDB.
MongoDB Database Tools: là tập hợp các tiện ích dạng command-line ược
thiết lập sẵn, dùng ể thực hiện các thao tác ặc biệt với MongoDB như nhập xuất, sao
lưu, khôi phục dữ liệu (mongodump và mongorestore),…
CHƯƠNG 2: CÁC TÍNH NĂNG CƠ BẢN
2.1. Các mô hình dữ liệu.
2.1.1. Giới thiệu về mô hình dữ liệu
Thách thức chính trong mô hình hóa dữ liệu là cân bằng giữa nhu cầu của ứng
dụng, ặc iểm về hiệu suất của hệ quản trị cơ sở dữ liệu và các mẫu truy xuất dữ liệu.
Khi thiết kế mô hình dữ liệu, cần phải luôn cân nhắc về việc sử dụng dữ liệu trong ứng
dụng (bao gồm các truy vấn, cập nhật và xử lý dữ liệu) cũng như cấu trúc vốn có của chính dữ liệu ó.
2.1.2. Tính mềm dẻo
Khác với các cơ sở dữ liệu SQL, yêu cầu phải xác ịnh và khai báo lược ồ của
bảng trước khi thêm dữ liệu, các Collection của MongoDB không yêu cầu các
document phải có cùng một mô hình dữ liệu: không nhất thiết phải có cùng một nhóm 8 lOMoAR cPSD| 40659592
các trường, và kiểu dữ liệu cho một trường cũng có thể khác nhau giữa các document
trong bộ dữ liệu. Để thay ổi cấu trúc của document trong Collection, chỉ cần cập nhật
document theo cấu trúc dữ liệu mới.
Tính linh hoạt này tạo iều kiện thuận lợi cho việc ánh xạ các document tới một
thực thể hoặc một ối tượng. Mỗi document có thể khớp với các trường dữ liệu của
thực thể ược ại diện, ngay cả khi bản ghi có sự thay ổi áng kể so với các document
khác trong Collection. Tuy nhiên trong thực tế, các document trong cùng một
Collection thường có cấu trúc tương tự nhau. Đồng thời, người ta cũng sử dụng các
quy tắc xác thực mô hình dữ liệu ối với quá trình thêm và sửa dữ liệu.
2.1.3. Các cấu trúc của mô hình dữ liệu
Vấn ề quan trọng trong việc thiết kế mô hình dữ liệu cho các ứng dụng sử dụng
MongoDB xoay quanh cấu trúc của các Collection và cách ứng dụng thể hiện mối
quan hệ giữa các dữ liệu.
- Nhúng dữ liệu: MongoDB cho phép nhúng tất cả dữ liệu liên quan trong một
document duy nhất. Dữ liệu ược nhúng thể hiện mối quan hệ giữa các dữ liệu
bằng cách lưu trữ dữ liệu liên quan trong một cấu trúc tài liệu duy nhất.
MongoDB hỗ trợ việc nhúng các cấu trúc dữ liệu vào một trường hoặc mảng
trong document. Các mô hình dữ liệu không “chuẩn hóa” này cho phép
các ứng dụng truy xuất và thao tác dữ liệu liên quan trong một thao tác cơ sở
dữ liệu duy nhất. Ví dụ: { _id: , username: “uit_sv”, contact: { phone: “0123456789”, email: “cntt@uit.edu.vn”, }, access: { class: “VB2”, group: “CNTT” } }
- Tham chiếu: Còn ược gọi là kiến trúc chuẩn hóa của mô hình dữ liệu. Các tham
chiếu lưu trữ các mối quan hệ giữa các dữ liệu bằng cách thêm các liên kết hoặc
tham chiếu giữa các document. Các ứng dụng có thể thông qua các tham chiếu 9 lOMoAR cPSD| 40659592
này ể truy cập dữ liệu liên quan. Đây là một dạng mô hình dữ liệu chuẩn hóa. Ở
ví dụ dưới ây, trường “user_id” trong bộ dữ liệu “contact” và “access” ược dùng
ể tham chiếu ến user có liên quan.
Hình 2.1: Ví dụ về tham chiếu trong mô hình dữ liệu của MongoDB
2.1.4. Xác thực mô hình dữ liệu
2.1.4.1. Thiết lập xác thực bằng JSON schema
Xác thực cấu trúc JSON là một phương pháp cho phép chú thích và xác thực
các tài liệu JSON. Thông qua việc sử dụng một lược ồ JSON, ể xây dựng các quy
tắc xác thực cho các trường của document.
Ví dụ dưới ây sử dụng một toán tử $jsonSchema ể thiết lập các quy tắc xác
thực ối với việc thêm dữ liệu vào Collection “students”.
Hình 2.2: Ví dụ thiết lập xác thực bằng JSON schema
Bằng việc sử dụng ịnh dạng JSON ể thiết lập các quy tắc xác thực, chúng ta có
thể dễ dàng ọc và hiểu ược các quy tắc xác thực ược ưa ra với các trường dữ liệu như: 10 lOMoAR cPSD| 40659592
các trường nào là bắt buộc, kiểu dữ liệu của mỗi trường, giá trị min/max, các thông
báo lỗi khi quy tắc xác thực bị vi phạm. 2.1.4.2. Thiết lập xác thực bằng toán tử truy vấn
Thiết lập quy tắc xác thực bằng toán tử truy vấn ược sử dụng trong các trường
hợp cần tạo ra các quy tắc xác thực ộng ể so sánh giá trị của các trường trong thời gian chạy.
Hình 2.3: Ví dụ thiết lập xác thực bằng toán tử truy vấn
Lệnh ở trong ví dụ trên tạo ra một quy tắc xác thực khi thêm dữ liệu vào
Collection “orders”: trường “totalWithVAT” phải bằng tổng của 2 trường “total” và
“VAT”. Khi vi phạm sẽ nhận ược thông báo lỗi.
2.1.5. Các mẫu thiết kế của mô hình dữ liệu
2.1.5.1. Mô hình quan hệ giữa các document
a) Quan hệ một – một
Xét ví dụ xây dựng sơ ồ mối quan hệ một – một giữa sinh viên và ịa chỉ của
sinh viên ó. Trong mô hình dữ liệu chuẩn hóa, document “DiaChi” sẽ chứa tham chiếu
ến document “SinhVien”. Nếu việc sử dụng ứng dụng cần thường xuyên truy xuất dữ
liệu ịa chỉ cùng với dữ liệu sinh viên, thì với việc dùng tham chiếu sẽ òi hỏi ưa ra
nhiều truy vấn hơn ể giải quyết tham chiếu. Mô hình tốt hơn sẽ là nhúng dữ liệu
“DiaChi” vào trong dữ liệu “SinhVien” như sau: {
_id: "sv_uit_1", name: "Nguyen Van A", address: { city:
"HCM", district: "Thu Duc", ward: “Linh Trung” } }
b) Quan hệ một – nhiều sử dụng nhúng dữ liệu 11 lOMoAR cPSD| 40659592
Mô hình dữ liệu quan hệ một – nhiều sử dụng phương pháp nhúng dữ liệu ược
sử dụng trong trường hợp cần truy xuất nhiều thực thể của một dữ liệu nằm trong một
dữ liệu khác. Tiếp tục với ví dụ ở trên, ta xét trong trường hợp một sinh viên có thể có
nhiều ịa chỉ liên hệ. Nếu nhu cầu truy xuất thông tin ịa chỉ ồng thời với dữ liệu sinh
viên xảy ra thường xuyên, thì phương pháp tối ưu hơn là nhúng các thực thể của dữ
liệu ịa chỉ vào trong dữ liệu sinh viên. { _id: "sv_uit_1", name: "Nguyen Van A", address: [ { city: "HCM", district: "Thu Duc", ward: “Linh Trung” }, { city: "HCM", district: "Phu Nhuan", ward: “Phuong 2” } ] }
c) Quan hệ một – nhiều sử dụng tham chiếu
Xét ví dụ về mô hình dữ liệu thể hiện quan hệ giữa sinh viên và môn học ã ăng
ký. Vì một môn học có rất nhiều sinh viên ăng ký, nên việc nhúng dữ liệu môn học
vào trong dữ liệu sinh viên có thể dẫn ến việc lặp lại dữ liệu của môn học, gây lãng phí
tài nguyên hệ thống. Để tránh việc lưu trữ lặp lại dữ liệu của môn học, có thể tạo ra
một Collection riêng ể chứa dữ liệu môn học. Cần lưu ý trong trường hợp này, một
môn học sẽ có rất nhiều sinh viên ăng ký, nên việc ể tham chiếu từ dữ liệu môn học
sang dữ liệu sinh viên sẽ dẫn ến lưu trữ một mảng rất lớn: // MonHoc {
_id: "mon_hoc_1", name: "Quan ly thong tin", students:
[“sv_uit_1”, “sv_uit_2”, “sv_uit_3” …] }
Nên cân nhắc ể tham chiếu ến dữ liệu môn học từ dữ liệu sinh viên như sau: 12 lOMoAR cPSD| 40659592 // MonHoc { _id: "mon_hoc_1", name: "Quan ly thong tin", } // SinhVien { _id: "sv_uit_1", name: "Nguyen Van A", class_id: “mon_hoc_1” } { _id: "sv_uit_2", name: "Nguyen Van B", class_id: “mon_hoc_1” }
2.1.5.2. Mô hình cây
Xét ví dụ về hệ thống danh mục sách ược mô tả trong cấu trúc cây như sau:
Hình 2.4: Ví dụ hệ thống danh mục sách ược mô tả theo cấu trúc cây
a) Sử dụng tham chiếu cha
{ _id: "MongoDB", parent: "CoSoDuLieu" }
{ _id: "PostgreSQL", parent: "CoSoDuLieu" }
{ _id: "CoSoDuLieu", parent: "CongNgheThongTin" }
{ _id: "NgonNguLapTrinh", parent: "CongNgheThongTin" } { _id:
"CongNgheThongTin", parent: "Sach" } { _id: "Sach", parent: null }
b) Sử dụng tham chiếu con { _id: "MongoDB", child: [] }
{ _id: "PostgreSQL", child: [] } 13 lOMoAR cPSD| 40659592
{ _id: "CoSoDuLieu", child: ["MongoDB", "PostgreSQL"] }
{ _id: "NgonNguLapTrinh", child: [] }
{ _id: "CongNgheThongTin", child: ["CoSoDuLieu", "NgonNguLapTrinh"] }
{ _id: "Sach", child: ["CongNgheThongTin"] }
c) Sử dụng danh sách gốc
{_id: "MongoDB", ancestors: ["Sach", "CongNgheThongTin", "CoSoDuLieu"], parent: "CoSoDuLieu"}
{_id: "PostgreSQL", ancestors: ["Sach", "CongNgheThongTin","CoSoDuLieu"], parent: "CoSoDuLieu"}
{_id: "CoSoDuLieu", ancestors: ["Sach","CongNgheThongTin"], parent:"CongNgheThongTin"}
{_id:"NgonNguLapTrinh", ancestors: ["Sach","CongNgheThongTin"], parent:"CongNgheThongTin"}
{_id:"CongNgheThongTin", ancestors: ["Sach"], parent: "Sach"}
{_id: "Sach", ancestors: [], parent: null}
d) Sử dụng ường dẫn
{_id: "MongoDB", path: ",Sach,CongNgheThongTin,CoSoDuLieu,"}
{_id: "PostgreSQL", path: ",Sach,CongNgheThongTin,CoSoDuLieu,"}
{_id: "CoSoDuLieu", path: ",Sach,CongNgheThongTin,"}
{_id:"NgonNguLapTrinh", path: ",Sach,CongNgheThongTin"}
{_id:"CongNgheThongTin", path: ",Sach,"} {_id: "Sach", path: null}
2.2. Các phương thức CRUD trong MongoDB
2.2.1. Thêm dữ liệu
Cú pháp db.collection.insertOne() ược sử dụng ể thêm một document vào Collection.
Hình 2.5: Dùng phương thức db.collection.insertOne() ể thêm một sinh viên vào collection students
Câu lệnh trong ví dụ trên ã thêm thông tin của một sinh viên mới vào
Collection “students”. Vì trong document không khai báo trường “_id”, MongoDB sẽ
tự ộng gán một giá trị ObjectId cho trường này. Hàm insertOne() trả về kết quả thực
thi thêm dữ liệu và giá trị của trường “_id” của document vừa ược thêm vào.
Khi cần thêm nhiều document cùng một lúc, sử dụng cú pháp 14 lOMoAR cPSD| 40659592
db.collection.insertMany() và truyền vào một mảng gồm các document.
Hình 2.6: Dùng phương thức db.collection.insertMany() ể thêm các sinh viên vào collection students
Khi sử dụng câu lệnh insert ể thêm dữ liệu, nếu thêm dữ liệu vào một
Collection không tồn tại, thao tác thêm dữ liệu sẽ tự ộng tạo mới Collection.
MongoDB cũng yêu cầu mỗi document cần có trường “_id” làm khóa chính. Nếu
trong câu lệnh insert chưa khai báo trường này, thao tác thêm dữ liệu sẽ tự ộng tạo ra
một giá trị ObjectId ể gán cho “_id”, và trả về sau khi thêm dữ liệu thành công.
Ngoài ra, việc thêm dữ liệu cũng có thể ược thực hiện bởi hàm
db.collection.bulkWrite() hoặc một số hàm cập nhật, chỉnh sửa dữ liệu với tùy chọn upsert=true:
- db.collection.updateOne()
- db.collection.updateMany()
- db.collection.findAndModify()
- db.collection.findOneAndUpdate()
- db.collection.findOneAndReplace()
2.2.2. Truy vấn dữ liệu
Truy vấn tất cả document trong Collection: Sử dụng cú pháp
db.collection.find() và truyền vào tham số là một ối tượng JSON rỗng {}. 15 lOMoAR cPSD| 40659592
Hình 2.7: Dùng phương thức db.collection.find() ể lấy toàn bộ thông tin trong collection students
Sử dụng iều kiện bằng: Xác ịnh các iều kiện tìm kiếm dưới dạng các cặp
:, thể hiện dưới ịnh dạng JSON và truyền vào hàm
db.collection.find()
Sử dụng toán tử truy vấn: MongoDB hỗ trợ tìm kiếm và lọc dữ liệu bằng các
toán tử so sánh, logic, iều kiện, ...
Sử dụng iều kiện “AND” hoặc “OR: Ví dụ tìm kiếm tất cả sinh viên khoa
CNTT có GPA > 3.7 hoặc < 3.6
Hình 2.8: Dùng phương thức db.collection.find() ể tìm sinh viên thỏa iều kiện cho trước
2.2.3. Cập nhật dữ liệu
Cập nhật dữ liệu trên MongoDB ược thực hiện thông qua các câu lệnh:
- db.collection.updateOne(, , )
- db.collection.updateMany(, , ) 16 lOMoAR cPSD| 40659592
- db.collection.replaceOne(, , )
Trong ó, là iều kiện lọc document ể thực hiện cập nhật, là
cú pháp cập nhật dữ liệu, với là một số iều kiện ược thêm vào.
Cập nhật trên một document: Sử dụng cú pháp db.collection.updateOne() ể
lấy ra sinh viên ầu tiên có tên“uit_sv_2”, cập nhật chuyên ngành thành “KHMT” và
niên khóa thành 2022. Dùng toán tử $currentDate ể cập nhật trường lastModified
thành ngày hiện tại; nếu chưa có sẽ ược toán tử $currentDate tạo ra.
Cập nhật trên nhiều document: Sử dụng db.collection.updateMany() ể sửa ịa
chỉ thành phố của các sinh viên khóa 2020 từ“HCM” thành “TP.HCM”.
Hình 2.9: Dùng db.collection.updateMany()cập nhật thông tin sinh viên, sau ó kiểm tra kết quả 17 lOMoAR cPSD| 40659592
Thay thế giá trị trên một document: Sử dụng db.collection.replaceOne() ể
thay thế thông tin của sinh viên có tên “uit_sv”.
Hình 2.10: Dùng db.collection. replaceOne() thay thế thông tin của sinh viên có tên “uit_sv”
2.2.4. Xóa dữ liệu
Xóa tất cả document trong Collection: Sử dụng db.collection.deleteMany(),
truyền vào tham số là một ối tượng JSON rỗng.
Hình 2.11: Dùng phương thức db.collection.deleteMany() xóa tất cả document trong Collection
Xóa tất cả document thỏa mãn iều kiện: Sử dụng db.collection.deleteMany(),
với tham số truyền vào thể hiện iều kiện ể tìm kiếm document thực thi lệnh xóa. Ví dụ
xóa dữ liệu các sinh viên có GPA < 3.7 ra khỏi Collection students. 18 lOMoAR cPSD| 40659592
Hình 2.12: Dùng phương thức db.collection.deleteMany() xóa các document trong Collection theo iều kiện
Xóa một document thỏa iều kiện: Sử dụng cú pháp db.collection.deleteOne(),
với tham số truyền vào là iều kiện tìm kiếm, lệnh này sẽ xóa document ầu tiên tìm thấy
thỏa mãn iều kiện ã cho. Ví dụ, xóa dữ liệu sinh viên ầu tiên niên khóa 2020.
Hình 2.13: Dùng phương thức db.collection.deleteOne() xóa document ầu tiên trong Collection thỏa iều kiện
2.3. Aggregation Operation
Aggregation Operations xử lý nhiều tài liệu và trả về kết quả ã tính toán. Bạn
có thể sử dụng các phép toán tổng hợp ể: Nhóm các giá trị từ nhiều document với
nhau; Thực hiện các thao tác trên dữ liệu ược nhóm ể trả về một kết quả duy nhất;
Phân tích sự thay ổi của dữ liệu theo thời gian
Aggregation Operations có thể ược thực hiện phổ biến bằng các phương thức
như Aggregation Pipeline, Map-Reduce 19 lOMoAR cPSD| 40659592
2.3.1. Aggregation Pipeline
Aggregation Pipeline bao gồm nhiều giai oạn xử lý tài liệu:
- Mỗi giai oạn thực hiện một thao tác trên các document ầu vào. Ví dụ: một giai
oạn có thể lọc document, nhóm document và tính toán giá trị.
- Các document ược trả ra từ một giai oạn xử lý sẽ ược chuyển vào cho giai oạn xử lý tiếp theo
- Một Aggregation Pipeline có thể trả về kết quả cho các nhóm tài liệu. Ví dụ: trả
về giá trị tổng, trung bình, lớn nhất, nhỏ nhất.
Ví dụ về Aggregation Pipeline dưới ây gồm có hai giai oạn và trả về tổng số
lượng ặt hàng của các mặt hàng có cỡ medium và ược nhóm theo tên mặt hàng: db.orders.aggregate( [
// Giai oạn 1: Lọc ra các ơn hàng có cỡ là “medium” { $match: { size: "medium" } },
// Giai oạn 2: Từ các ơn hàng ã lọc, nhóm theo tên mặt hàng và tính tổng {
$group: { _id: "$name", totalQuantity: { $sum: "$quantity" } } }] )
Ví dụ trên minh họa một Aggregation Pipeline với 2 giai oạn:
- Giai oạn $match: Lọc ra các document ơn hàng có kích cỡ là medium, sau ó
chuyển các document vừa lọc ược ến giai oạn $group
- Giai oạn $group: Nhóm các document nhận ược theo tên mặt hàng. Sau ó sử
dụng $sum ể tính toán tổng ơn hàng từ $quantity của mỗi ơn hàng. Tổng vừa
tính ược lưu trữ trong totalQuantity và ược trả về bởi Aggregation Pipeline. 2.3.2. Map-Reduce
Map-Reduce là một mô hình xử lý dữ liệu ể nhóm và mô hình hóa khối lượng
lớn dữ liệu thô thành các kết quả tổng hợp hữu ích. Để thực hiện các thao tác map-
reduce, MongoDB cung cấp lệnh mapReduce. 20 lOMoAR cPSD| 40659592
db.orders.mapReduce( function() { emit(
this.cust_id, this.amount ); }, function(key,
value) { return Array.sum( values) }, { query: { status: “A” }, out: “order_totals” } )
Trong thao tác map-reduce ở ví dụ trên, MongoDB áp dụng giai oạn map cho
mỗi document ầu vào (nghĩa là các document trong Collection thỏa mãn iều kiện truy
vấn). Quá trình map tạo ra ánh xạ các cặp khóa-giá trị (key-value). Đối với những
khóa có nhiều giá trị, MongoDB áp dụng reduce, phương thức này thu thập và rút gọn
dữ liệu tổng hợp. MongoDB sau ó lưu trữ các kết quả trong một Collection. Theo tùy
chọn, ầu ra của quá trình reduce có thể chuyển qua một hàm cuối cùng ể rút gọn thêm
hoặc xử lý kết quả của Aggregation Operation.
Tất cả các hàm phục vụ map-reduce trong MongoDB ều dùng JavaScript và
chạy trong tiến trình mongod. Thao tác map-reduce lấy các tài liệu của một Collection
duy nhất làm ầu vào và có thể thực hiện bất kỳ thao tác phân loại và lọc nào trước khi
bắt ầu giai oạn map. mapReduce có thể trả về kết quả của thao tác dưới dạng
document hoặc có thể ghi kết quả vào Collection.
CHƯƠNG 3: CÁC TÍNH NĂNG NÂNG CAO
3.1. Phân quyên, xác thực, bảo mật trong MongoDB
Để ảm bảo an toàn bảo mật cho cơ sở dữ liệu, MongoDB cung cấp các tính
năng giúp người sử dụng thực hiện các biện pháp an ninh cần có như sau:
- Xác thực các kết nối của người dùng (Authentication)
- Phân quyền (Authorization)/ kiểm soát người dùng truy cập thông qua các role (Role-Based access control.)
- Mã hóa mạng (Network Encryption)/ mã hóa các thông tin ược truyền i (Transport Encryption)
- Mã hóa kho dữ liệu (Storage Encryption)/ Mã hóa dữ liệu lúc hệ thống ang ở 21 lOMoAR cPSD| 40659592
trạng thái nghỉ (Encryption-at-rest) - Kiểm tra (Auditing)
3.1.1. Xác thực các kết nối của người dùng (Authentication)
Tính năng xác thực yêu cầu máy khách cung cấp bằng chứng rằng tài khoản là
hợp lệ ể có thể truy cập cơ sở dữ liệu. MongoDB cung cấp 3 loại cơ chế xác thực:
- Xác thực dựa trên mật khẩu – máy khách xác minh danh tính bằng cách chứng
minh việc có sở hữu một giá trị bí mật ược xác ịnh trước. Cơ chế này ở
MongoDB sử dụng SCRAM-SHA-1 và SCRAM-SHA-256
- Xác thực dựa trên chứng chỉ - ứng dụng khách xác minh danh tính bằng chứng
chỉ x.509 ược ký bởi Tổ chức Phát hành Chứng chỉ (Certificate Authority) áng tin cậy.
- Xác thực bên ngoài - máy khách xác minh danh tính bằng dịch vụ bên ngoài,
chẳng hạn như Kerberos hoặc LDAP.
MongoDB Community hỗ trợ xác thực kiểu SCRAM, x.509, còn với phiên bản
MongoDB Atlas và MongoDB Enterprise sẽ hỗ trợ thêm các cơ chế xác thực bên
ngoài: xác thực dùng LDAP proxy, xác thực Kerberos.
3.1.1.1. Sử dụng SCRAM ể xác thực các kết nối của người dùng
a) Giới thiệu về SCRAM
Salted Challenge Response Authentication Mechanism (SCRAM) là cơ chế xác
thực người dùng mặc ịnh cho MongoDB. Khi một người dùng xác thực vào server,
MongoDB sẽ dùng SCRAM ể xác thực các thông tin ược người dùng cung cấp về tên
ăng nhập, mật khẩu và cơ sở dữ liệu muốn ược xác thực ể truy cập
b) Tính năng ặc trưng khi triển khai bảo mật kiểu SCRAM
- Các hệ số công việc có thể iều chỉnh. Ví dụ như số lần lặp (iteration count)
trong phương thức dẫn xuất khóa (Key derivation function).
- Mật mã Salt ngẫu nhiên cho mỗi người dùng.
- Xác thực danh tính hai chiều giữa máy chủ và máy khách
c) Cách bật tính năng kiểm soát người dùng và tạo tài khoản với mongod 22 lOMoAR cPSD| 40659592
- Bước 1: Khởi ộng MongoDB ở chế ộ không kiểm soát người truy cập
- Bước 2: Kết nối mongosh tới mongod cần thiết lập
- Bước 3: Tạo user quản trị (administrator) bằng cách dùng collection admin và
chạy phương thức db.createUser(). Ví dụ db.createUser( { user: "vunguyen", pwd: "vunguyen", roles: [
{ role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin" },
{ role: "readWriteAnyDatabase", db: "admin" } ]})
- Bước 4: Bật chế ộ kiểm soát người truy cập của mongod. Mở file config
mongod.conf và chỉnh sửa phần security thêm authorization: enabled -
Hình 3.1: Bật chế ộ kiểm soát người truy cập của Mongo bằng cách sửa file mongod.conf
- Bước 5: Kết nối lại MongoDB và xác thực dùng tài khoản admin vừa tạo 23 lOMoAR cPSD| 40659592
Hình 3.2: Sử dụng MongoDB Compass và tiến hành ăng nhập
- Bước 6: Tạo một người dùng mới bằng tài khoản admin db.createUser( { user: "user1", pwd: "user1",
roles: [ { role: "readWrite", db: "quan_ly_sach_2" }]})
- Bước 7: Kết nối lại MongoDB và xác thực bằng tài khoản mới tạo
3.1.2. Phân quyền và kiểm soát người dùng truy cập thông qua các role
MongoDB sử dụng Kiểm soát truy cập dựa trên các role (Role-Based Access
Control - RBAC) ể quản lý quyền truy cập vào hệ thống MongoDB. Người dùng ược
cấp một hoặc nhiều role xác ịnh quyền truy cập của người dùng vào các hoạt ộng và
tài nguyên cơ sở dữ liệu. người dùng không có quyền truy cập vào hệ thống ngoài
các role ược gán 3.1.2.1. Một số ịnh nghĩa
Resource: Một resource (tài nguyên) trong MongoDB có thể là một cơ sở dữ
liệu, một collection, một bộ các collection hoặc một cluster. Nếu tài nguyên là cluster,
các hành ộng liên kết ảnh hưởng ến trạng thái của hệ thống hơn là một cơ sở dữ liệu hoặc collection cụ thể.
Privilege: Privilege (Đặc quyền) bao gồm một resource cụ thể và các hành ộng
ược phép trên resource. Một role cấp privilege ( ặc quyền) ể thực hiện các hành ộng
ược chỉ ịnh trên một resource. Mỗi privilege hoặc ược chỉ ịnh rõ ràng trong role hoặc
ược kế thừa từ một role khác hoặc cả hai. 24 lOMoAR cPSD| 40659592
3.1.2.2. Role ược thiết lập sẵn và Role do người dùng ịnh nghĩa
a) Các role ược thiết lập sẵn
- Các role cho người dùng cơ sở dữ liệu: read, readWrite
- Các role cho người quản trị cơ sở dữ liệu: dbAdmin, dbOwner, userAdmin
- Các role cho người quản trị Cluster: Cơ sở dữ liệu admin có ịnh nghĩa thêm các
role ể quản trị toàn bộ hệ thống thay vì một cơ sở dữ liệu riêng lẻ:
clusterAdmin, clusterManager, clusterMonitor, và hostManager
- Các role cho sao lưu và phục hồi: Cơ sở dữ liệu admin ịnh nghĩa sẵn các role backup, restore
- Các role áp dụng lên toàn bộ các cơ sở dữ liệu trừ local và config:
readAnyDatabase, readWriteAnyDatabase, userAdminAnyDatabase, dbAdminAnyDatabase
- Các role Superuser: Một số role trực tiếp hay gián tiếp có quyền truy cập tới
toàn bộ hệ thống. Các role sau ây có thể gán bất kì privilge nào ở bất kì cơ sở
dữ liệu nào: dbOwner, userAdmin, userAdminAnyDatabase, root
- Role nội bộ hệ thống: __system
b) Role do người dùng ịnh nghĩa
- Để tạo một role mới trong MongoDB, sử dụng phương thức db.createRole().
- MongoDB cũng cung cấp các phương thức ể tiến hành chỉnh sửa các role người
dùng ã ịnh nghĩa trước ó
3.1.2.3. Các thao tác trên role
a) Hiển thị role của người dùng: Sử dụng phương thức db.getUser() b) Hiển thị
privilege của một role
- Để xem thông tin của một role, người dùng phải ược cấp role ó, hoặc ược phép
thực thi viewRole trên cơ sở dữ liệu hiện tại
- Sử dụng phương thức db.getRole() hoặc lệnh rolesInfo, với thiết lập showPrivileges: true
c) Xóa role khỏi người dùng: Dùng phương thức db.revokeRolesFromUser().
d) Gán role cho người dùng: Dùng phương thức db.grantRolesToUser(). 25 lOMoAR cPSD| 40659592
3.1.2.4. Thay ổi mật khẩu và dữ liệu tùy chỉnh
Để sửa ổi mật khẩu và dữ liệu tùy chỉnh phải có privilege ược cấp cho các hành
ộng changeOwnPassword và changeOwnCustomData tương ứng trên cơ sở dữ liệu
của người dùng. Có 2 cách thay ổi mật khẩu và dữ liệu tùy chỉnh:
- Dùng phương thức db.updateUser() ể cập nhật mật khẩu và dữ liệu tùy chỉnh.
- Dùng phương thức passwordPrompt () kết hợp với các phương thức người
dùng khác nhau ể nhắc nhập mật khẩu thay vì chỉ ịnh mật khẩu trực tiếp trong phương thức
3.1.2.5. Kiểm soát quyền truy cập mức ộ Collection
Bằng cách chỉ ịnh cơ sở dữ liệu và collection trong phần ịnh nghĩa tài nguyên
của một privilege, quản trị viên có thể giới hạn các hành ộng chỉ trong một collection
cụ thể trong một cơ sở dữ liệu cụ thể. Mỗi hành ộng privilege trong một
role có thể ược xác ịnh phạm vi cho một collection khác. Ví dụ: privileges: [
{ resource: { db: "products", collection: "inventory" }, actions: [ "find", "update", "insert" ] },
{ resource: { db: "products", collection: "orders" }, actions: [ "find" ] }]
3.1.2.6. Các bước tiến hành thiết lập các role hỗ trợ phân quyền và kiểm soát truy cập người dùng
- Bước 1: Tạo tài khoản user administartor
- Bước 2: Từ tài khoản admin, tạo thêm những tài khoản duy nhất cho từng
người /ứng dụng truy cập vào server
- Bước 3: Tạo các role ịnh nghĩa các quyền truy cập cần có của một nhóm người dùng
- Bước 4: Tạo các tài khoản người dùng và gán cho họ những role mà họ cần ể
thực hiện chức năng vai trò của họ 26 lOMoAR cPSD| 40659592
3.1.3. Mã hóa truyền dữ liệu (TLS/SSL)
Mã hóa truyền dữ liệu có tác dụng ngăn chặn người lạ không cho sao chép dữ
liệu trong khi dữ liệu ang ược truyền i MongoDB hỗ trợ TLS / SSL (Transport
Layer Security/Secure Sockets Layer) ể mã hóa tất cả lưu lượng mạng của MongoDB.
TLS / SSL ảm bảo rằng lưu lượng mạng MongoDB chỉ có thể ọc ược bởi úng máy khách ược nhắm tới
3.1.4. Mã hóa và bảo vệ dữ liệu
Mã hóa dữ liệu lưu trữ là công việc cần thiết ể phòng trường hợp các tệp chứa
cơ sở dữ liệu bị sao chép bất hợp pháp. Việc sao chép các tệp cơ sở dữ liệu có thể xảy
ra khi có người ột nhập vào trung tâm dữ liệu (data center) và ánh cắp ĩa cứng của
máy chủ. Tiến hành mã hóa dữ liệu trong lớp lưu trữ với tính năng Encryption at Rest
(mã hóa ở trạng thái nghỉ) của của công cụ lưu trữ WiredTiger, hoặc sử dụng mã hóa
hệ thống tệp, mã hóa thiết bị hoặc mã hóa vật lý (ví dụ: dm-crypt). Ngoài ra cũng nên
bảo vệ dữ liệu MongoDB bằng cách sử dụng các quyền tệp hệ thống. Có thể sử dụng
Mã hóa có thể truy vấn (Queryable Encryption) hoặc Mã hóa các trường dữ liệu phía
máy khách (Client-Side Field Level Encryption) ể mã hóa các trường dữ liệu trong
document phía ứng dụng trước khi truyền dữ liệu ến máy chủ.
3.1.5. Kiểm tra (Auditing)
Kiểm tra giúp theo dõi người dùng cơ sở dữ liệu, ngay cả khi người ó xóa dấu
vết của họ sau khi thay ổi hoặc thay ổi dữ liệu cơ sở dữ liệu, cho phép theo dõi quyền
truy cập và thay ổi cấu hình cơ sở dữ liệu và dữ liệu. MongoDB Enterprise có một cơ
sở hệ thống kiểm tra có thể ghi lại các sự kiện hệ thống như hoạt ộng của người dùng
và các sự kiện kết nối trên một phiên bản MongoDB.
MongoDB tập hợp các log nhật ký vào một chỗ trung tâm. Các nhật ký này
chứa các nỗ lực xác thực cơ sở dữ liệu, bao gồm ịa chỉ IP nguồn. Các hồ sơ kiểm tra
này giúp cho việc phân tích iều tra và cho phép quản trị viên xác minh các biện pháp kiểm soát thích hợp. 27 lOMoAR cPSD| 40659592 3.2. Index
3.2.1. Giới thiệu về Index
Index là một cấu trúc dữ liệu ặc biệt, ứng dụng cây nhị phân ể lưu trữ một phần
của dữ liệu theo cách dễ duyệt và tìm kiếm. Index chứa dữ liệu của một trường hoặc
một nhóm các trường cụ thể, và sắp xếp theo giá trị trong các trường ó. Việc sắp xếp
các giá trị trong index giúp cho các truy vấn liên quan ến khoảng giá trị hoặc tìm giá
trị khớp ược hiệu quả hơn. Ngoài ra, MongoDB có thể trả về kết quả ược sắp xếp sẵn
khi dùng trình tự sắp xếp trong index. MongoDB có thể tận dụng index ể giới hạn số
lượng document cần kiểm tra
Các loại index: MongoDB cung cấp các loại index khác nhau ể phục vụ cho
từng loại dữ liệu và câu truy vấn: Single Field, Compound Index, Multikey Index,
Geospatial Index, Text Index, Hashed Index, Clustered Index
Các thuộc tính của Index: Unique Index, Partial Index, Sparse Index, TTL Index, Hidden Index
3.2.2. Tạo một index
Để tạo một index trong Mongo shell, dùng lệnh db.collection.createIndex()
theo cú pháp sau: db.collection.createIndex( thông số>, )
Ví dụ: tạo ra một index trên trường name, sắp xếp giá trị theo thứ tự giảm dần:
db.collection.createIndex( { name: -1 } )
3.2.3. Sử dụng Index ể hỗ trợ truy vấn
Index có thể giúp cải thiện tốc ộ truy vấn trong cơ sở dữ liệu. Khi truy vấn dữ
liệu kèm theo chỉ ịnh vùng cần tìm kiếm mà tương ứng với một index ã thiết lập,
MongoDB sẽ trả về kết quả từ các giá trị trong index thay vì quét từng document hay ưa document vào vùng nhớ
Ngoải ra, MongoDB có thể thực hiện Index Intersection bằng cách kết hợp các
index ã thiết lập khác nhau ể xử lý truy vấn nếu cho kết quả phù hợp với yêu cầu 28 lOMoAR cPSD| 40659592 3.3. Replica Set
3.3.1. Giới thiệu về replica set
Replica set là một nhóm các trình mongod cùng quản lý một bộ dữ liệu. Replica
set giúp dữ liệu tồn tại ở nhiều nơi và luôn sẵn sàng cung cấp thông tin cho các ứng
dụng, góp phần tránh gián oạn dịch vụ khi có sự cố server; giúp tăng khả năng máy
khách ọc ược dữ liệu, dữ liệu phân bố cục bộ và tập trung hơn theo khu vực. Ngoài ra,
replica set còn hỗ trợ việc sao lưu, khôi phục dữ liệu, báo cáo, …
3.3.2. Cấu trúc của một replica set
Một replica set bao gồm nhiều node (tức server), trong ó có một Primary node
duy nhất, các node còn lại là các Secondary node, ngoài ra có thể chứa thêm arbiter
node ể hỗ trợ chọn primary node khi một server gặp sự cố. Primary node và
Secondary node ều phụ trách chứa dữ liệu, còn Arbiter node thì không
Primary node phụ trách toàn bộ việc ghi dữ liệu, lưu các thay ổi và chỉnh sửa
trong dữ liệu vào collection tên oplog. Các secondary node sẽ sao chép collection
oplog của primary node, dựa vào ó thực hiện các thao tác trên dữ liệu lưu ở server của
chính nó, làm sao ể dữ liệu trên server giống dữ liệu trên primary node. Việc sao chép
collection oplog và thực hiện lại thao tác ghi trong ó diễn ra ồng thời với nhau, ảm bảo
dữ liệu trên các secondary node giống như dữ liệu trên primary node, giúp replica set
có thể hoạt ộng và cung cấp dữ liệu ngay cả khi có node không hoạt ộng
Dưới ây là sơ ồ ặc trưng cho Replication trong MongoDB, trong ó ứng dụng ở
Client luôn luôn tương tác với primary node và primary node này sau ó tái tạo dữ liệu cho secondary node 29 lOMoAR cPSD| 40659592
Hình 3.3: Sơ ồ mối quan hệ các thành phần trong Replica Set
Mỗi node trong trong replica set sẽ gửi tín hiệu ping (heartbeat) tới các node
khác mỗi 2 giây. Nếu một node không có tín hiệu ping trả về trong vòng 10 giây, các
node khác sẽ ánh dấu node ó là không truy cập ược. Trong trường hợp ó, một
secondary node bất kì sẽ tiến hành tổ chức cuộc bình chọn ể các node có thể chọn ra
một secondary node trở thành primary node mới.
Cấu hình của một replica set khuyến nghị tối thiểu nên có 3 node phụ trách
chứa dữ liệu: một primary node và hai secondary node. Trong một số trường hợp,
chẳng hạn replica set có hai (02) node, một primary node và một secondary node, có
thể thêm một mongod óng vai trò arbiter node. Arbiter node này không chứa dữ liệu
mà chỉ tham gia bình chọn ể phá thế hòa giúp chọn ra node nào là primary node.
3.3.3. Các bước thiết lập một replica set
Các bước sau ây sẽ mô tả cách tạo ra replica set gồm 3 node từ 3 mongod có
sẵn, trường hợp không cần xác thực
Bước 1: Khởi ộng từng server mongod của replica set theo cú pháp sau:
mongod --replSet "rs0" --bind_ip localhost,
Trong ó mục chỉ ịnh tên miền và/hoặc ịa chỉ IP của
mongod mà các máy khách từ xa (bao gồm cả các mongod khác trong cùng replica
set) có thể kết nối và sử dụng.
Bước 2: Kết nối mongosh tới một trong các node mongod 30 lOMoAR cPSD| 40659592
Bước 3: Khởi tạo replica set. Trong mongosh chạy phương thức rs.initiate().
Thiết lập ối số của phương thức theo mẫu như sau: rs.initiate( { _id : "rs0", members: [
{ _id: 0, host: "mongodb0.example.net:27017" },
{ _id: 1, host: "mongodb1.example.net:27017" },
{ _id: 2, host: "mongodb2.example.net:27017" } ]})
Khi ó MongoDB sẽ khởi tạo ra một replica set dùng các giá trị ã thiết lập
Bước 4: Xem các thông số cài ặt của replica set thông qua lệnh rs.conf()
Bước 5: Kiểm tra trạng thái replica set hiện tại thông qua lệnh rs.status()
3.4. Phân tán dữ liệu
3.4.1. Giới thiệu về Sharding
Sharding là một phương thức dùng ể phân phối dữ liệu trên nhiều máy khác
nhau. MongoDB sử dụng sharding ể hỗ trợ triển khai các ứng dụng có các tập dữ liệu
rất lớn và có các hoạt ộng trên dữ liệu mà cần thông lượng cao, hỗ trợ horizontal
scaling (mở rộng theo chiều ngang) giúp tài nguyên hệ thống bắt kịp yêu cầu khả năng
xử lý bằng cách phân chia tập dữ liệu hệ thống và tải trên nhiều máy chủ khác nhau,
thêm các máy chủ bổ sung ể tăng dung lượng theo yêu cầu.
3.4.2. Một số ịnh nghĩa
3.4.2.1. Sharded Cluster
Một sharded cluster trong MongoDB chứa các thành phần sau:
- Shard: mỗi shard chứa một tập hợp con của dữ liệu ược chia nhỏ. Mỗi shard có
thể ược triển khai cài ặt như một tập bản sao của dữ liệu gốc (replica set)
- Mongos: óng vai trò là query router, là lớp interface trung gian giữa các ứng
dụng bên máy khách và sharded cluster.
- Config servers: thiết lập cấu hình máy chủ lưu trữ các thông tin metadata và các cài ặt cho cluster 31 lOMoAR cPSD| 40659592
MongoDB phân oạn dữ liệu tới mức ộ collection, phân phối dữ liệu của
collection trên các shard khác nhau trong cluster.
Hình 3.4: Sơ ồ mối quan hệ các thành phần trong Sharded Cluster
3.4.2.2. Shard Key và Chunk
Shard Key: MongoDB sử dụng shard key ể phân phối document của collection
trên các shard. Giá trị của shard key bao gồm giá trị của một trường hoặc nhiều trường
dữ liệu trong các document. Khi phân mảnh một collection ra nhiều shard cần tiến
hành chọn các shard key. Giá trị shard key của một document sẽ quyết ịnh cách nó sẽ
ược phân oạn như thế nào trên các shard khác nhau
Chỉ số Shard Key: Để phân oạn một collection lên các shard khác nhau,
collection ó phải có một chỉ số (index) bắt ầu bằng giá trị shard key. Khi phân oạn một
collection trống, MongoDB sẽ hỗ trợ tạo chỉ số nếu collection ó chưa có chỉ số phù
hợp cho shard key. Việc lựa chọn khóa shard key ảnh hưởng ến hiệu suất, hiệu quả và
khả năng mở rộng của một sharded cluster
Chunk: MongoDB phân dữ liệu trong shard thành các các chunk. Mỗi chunk
có khoảng giới hạn giá trị dựa trên shard key
3.4.2.3. Collection ược chia nhỏ và không ược chia nhỏ
Một cơ sở dữ liệu có thể có một hỗn hợp các collection ược phân oạn và
collection không ược phân oạn. Các collection ã ược phân oạn sẽ ược chia vùng và
phân phối trên các shard trong cluster. collection không ược phân oạn ược lưu trữ trên
shard chính. Mỗi cơ sở dữ liệu có một shard chính của riêng nó. 32 lOMoAR cPSD| 40659592
3.4.3. Phương pháp Sharding
3.4.3.1. Sharding theo giá trị băm (Hashed Sharding)
Hashed Sharding liên quan ến việc tính toán một hàm băm dựa trên giá trị của
trường shard key. Sau khi tính toán các giá trị của shard key và có ược một tập hợp các
giá trị băm, mỗi chunk ược gán một khoảng giá trị dựa trên các giá trị băm ó. Khi ó
các shard key có thể có giá trị sát nhau, nhưng các giá trị băm sau khi tính toán của
chúng sẽ cách nhau dẫn ến shard key sẽ không nằm trên cùng một chunk. Phân phối
dữ liệu dựa trên các giá trị băm tạo iều kiện phân phối dữ liệu ồng ều hơn, ặc biệt là
trong các tập dữ liệu mà shard key thay ổi theo một hàm ơn iệu.
Tuy nhiên phân phối dữ liệu kiểu hàm băm khiến cho việc truy xuất và thao tác
dữ liệu dựa theo các khoảng giá trị của shard key có khả năng sẽ nhắm tới nhiều shard
thay vì một shard nhất ịnh, do ó việc xử lý có thể diễn ra trên quy mô cluster liên quan
ến nhiều shard thay vì chỉ một shard nhất ịnh. 3.4.3.2. Sharding theo khoảng giá trị (Ranged Sharding)
Sharding theo khoảng giá trị là phân chia dữ liệu thành các khoảng giá trị dựa
trên chính các giá trị của shard key. Mỗi chunk ược gán một phạm vi chứa giá trị dựa
trên các giá trị của shard key. Khi ó, các shard key có giá trị sát nhau có nhiều khả
năng nằm trên cùng một chunk, cho phép việc truy xuất và thao tác dữ liệu dựa theo
các khoảng giá trị của shard key sẽ chỉ nhắm tới một shard nhất ịnh
Hiệu quả của Ranged Sharding phụ thuộc vào giá trị shard key ược chọn. Hệ
thông các shard key không ược tổ chức cẩn thận có thể khiến việc phân phối dữ liệu
không ồng ều, dẫn ến không tận dụng ược một số lợi ích của việc sharding hoặc có thể
gây ra tắc nghẽn khi xử lý dữ liệu
3.4.4. Zone trong Sharded Cluster
Zone có thể hỗ trợ việc khoanh vùng dữ liệu cho các shared cluster mà các
phân oạn ó tồn tại trên nhiều trung tâm dữ liệu khác nhau. Trong các cluster phân
oạn, có thể tạo các vùng (zone) chứa các phân oạn dữ liệu dựa trên shard key. Mỗi
zone bao gồm một hoặc nhiều khoảng giá trị shard key. Đồng thới, zone có thể liên
kết với một hoặc nhiều shard trong cluster. Một shard có thể liên kết với một hay 33 lOMoAR cPSD| 40659592
nhiều zone. Trong một cluster, MongoDB chỉ di chuyển các chunk chứa trong một
zone ến các shard ược liên kết với zone ó.
3.4.5. Cách triển khai một Sharded Cluster
Mỗi thành phần trong sharded cluster phải ảm bảo có thể kết nối với tất cả các
thành phần khác trong cluster, bao gồm tất cả các shard và config server. Quy trình
tổng quát ể triển khai một Sharded Cluster gồm các bước sau: Tạo config server
replica set, Tạo các shard replica set, Khởi ộng mongos ể khởi ộng Sharded
Cluster, Kết nối với Sharded Cluster, và Phân mảnh một Collection
3.4.5.1. Tạo config server replica
Bước 1: Với mỗi một mongod, tiến hành thiết lập các giá trị cài ặt mongod
thông qua file configuaration hoặc qua câu lệnh command line mongod --configsvr
--replSet --dbpath --bind_ip localhost,
Bước 2: Kết nối mongosh tới một trong các config server mongosh --host --port
Bước 3: Khởi chạy replica set. Trong mongosh, chạy phương thức rs.initiate()
rs.initiate() nhận ối số là các thông số cài ặt replica set. Các thông số gồm:
- _id: tên ịnh danh của replica set (lấy từ replication.replSetName hoặc – replSet)
- configsvr: ể giá trị true
- members: mảng chứa các thành phần mongod của replica set
3.4.5.2. Tạo các shard replica
Khi triển khai sharded cluster trong thực tế, dùng replica set với ít nhất 3 thành phần mongod
Bước 1: Khởi ộng từng shard. Thiết lập các thông số khởi ộng của mongod
thông qua file config hoặc câu lệnh command line mongod --shardsvr --replSet --dbpath --bind_ip localhost,
Bước 2: Kết nối mongosh tới một trong các shard ã khởi ộng mongosh -- host --port 34 lOMoAR cPSD| 40659592
Bước 3: Khởi tạo replica set. Trong mongosh, chạy phương thức rs.initiate()
rs.initiate() nhận ối số là các thông số cài ặt replica set. Các thông số gồm:
- _id: tên ịnh danh replica set (lấy từ replication.replSetName hoặc –replSet)
- members: mảng chứa các thành phần mongod của replica set
3.4.5.3. Khởi ộng mongos ể khởi ộng Sharded Cluster
Khởi ộng mongos kèm theo thiết lập các thông số khởi ộng của mongod
thông qua file config hoặc câu lệnh command line mongos --configdb
/cfg1.example.net:27019,cfg2.example.net:27019,cfg3.example
.net:27019 --bind_ip localhost,
3.4.5.4. Kết nối với Sharded Cluster
Kết nối mongosh tới mongos vừa tạo, chỉ rõ mongos chạy trên host và port nào mongosh --host --port
3.4.5.5. Thêm shard vào cluster
Trong một phiên mongosh ang kết nối tới mongos, dùng phương thức
sh.addShard() ể thêm shard vào cluster sh.addShard( "/s1-
mongo1.example.net:27018,s1-
mongo2.example.net:27018,s1-mongo3.example.net:27018")
3.4.5.6. Phân mảnh một Collection
Để phân mảnh một collection, kết nối mongosh tới mongos và dùng phương
thức sh.shardCollection().Có 2 phương pháp phân mảnh một collection:
- Sharding theo giá trị băm (hashed Sharding):
sh.shardCollection(".", { : "hashed" } )
- Sharding theo khoảng giá trị (Ranged Sharding):
sh.shardCollection(".", { : 1, ... } )
3.5. Sao lưu và khôi phục
Các mongodump và mongorestore tận dụng việc xuất dữ liệu BSON ể tạo bản
sao lưu các triển khai cơ sở dữ liệu nhỏ. Do mongodump và mongorestore hoạt ộng 35 lOMoAR cPSD| 40659592
bằng cách tương tác với một phiên bản mongod ang chạy, chúng có thể ảnh hưởng ến
hiệu suất của cơ sở dữ liệu ang chạy. Sử dụng sao lưu thay thế như Filesystem
Snapshots hoặc MongoDB Cloud Manager nếu tác ộng hiệu suất của mongodump và
mongorestore là không thể chấp nhận.
3.5.1. Sao lưu cơ sở dữ liệu với mongdump
3.5.1.1. Tạo bản sao lưu cho mongod chạy trên local
Loại trừ cơ sở dữ liệu cục bộ: mongodump loại trừ nội dung của cơ sở dữ liệu
cục bộ trong ầu ra của nó.
Quyền truy cập bắt buộc: phải có ặc quyền cấp hành ộng tìm kiếm cho mỗi cơ
sở dữ liệu ể sao lưu. Vai trò sao lưu tích hợp cung cấp các ặc quyền cần thiết ể thực
hiện sao lưu bất kỳ và tất cả các cơ sở dữ liệu.
Các mongodump sao lưu dữ liệu bằng cách kết nối với mongod ang chạy. Tiện
ích này có thể tạo bản sao lưu cho toàn bộ máy chủ, cơ sở dữ liệu hoặc collection
hoặc có thể sử dụng truy vấn ể sao lưu một phần của collection Các
thao tác mongodump cơ bản:
- Khi chạy mongodump mà không có bất kỳ ối số nào, lệnh sẽ tiến hành kết nối
với MongoDB trên hệ thống cục bộ (ví dụ: localhost) trên cổng 27017 và tạo
bản sao lưu cơ sở dữ liệu có tên là dump / trong thư mục hiện tại.
- Có thể dùng ối số --host và --port ể chỉ ra MongoDB nên kết nối tới.
- Để tùy chỉnh thư mục ầu ra, sử dụng ối số --out hoặc -o
- Nếu chỉ muốn sao lưu một phần cơ sở dữ liệu, sử dụng các ối số --db và -
collection ể chỉ ra cơ sở dữ liệu hay collection nào muốn sao lưu
Ví dụ: mongodump --username=uit --password=uit1 -
authenticationDatabase=admin --db=rangerShop --out=D:\backup 36 lOMoAR cPSD| 40659592 -
Tạo bản sao lưu bằng Oplog:
Các --oplog tùy chọn với mongodump thu thập các mục oplog và cho phép thực
hiện sao lưu trên cơ sở dữ liệu trực tiếp. Nếu sau ó khôi phục cơ sở dữ liệu từ bản sao
lưu này, cơ sở dữ liệu sẽ giống như khi quá trình sao lưu hoàn tất. Với --oplog,
mongodump sao chép tất cả dữ liệu từ cơ sở dữ liệu nguồn cũng như tất cả các mục
oplog từ ầu ến cuối quy trình sao lưu. Hoạt ộng này kết hợp với mongorestore -
oplogReplay cho phép khôi phục bản sao lưu phản ánh thời iểm cụ thể tương ứng với
thời iểm mongodump hoàn thành tạo tệp xuất.
3.5.1.2. Tạo bản sao lưu từ các phiên bản Non-Local mongod
Các --host và --port cho mongodump cho phép bạn kết nối và sao lưu host từ
xa, như ví dụ sau: “mongodump --host=mongodb1.example.net --port=3017 -
username=user --password="pass" --out=/opt/backup/mongodump-2013-10-24”
Bất cứ lệnh mongodump sử dụng sẽ liên quan ến phân quyền username
password trên database
3.5.2. Khôi phục cơ sở dữ liệu với mongorestore
Để khôi phục dữ liệu một triển khai MongoDB có kiểm soát truy cập, cần có
role cung cấp các ặc quyền cần thiết ể khôi phục dữ liệu từ các bản sao lưu nếu dữ liệu
không bao gồm dữ liệu thu thập system.profile và chạy mongorestore không có – oplogReplay.
Nếu dữ liệu sao lưu bao gồm dữ liệu thu thập system.profile hoặc chạy với –
oplogReplay và cơ sở dữ liệu ích không chứa tập hợp system.profile thì cần phải có các ặc quyền sau:
- Mongorestore cố gắng tạo collection mặc dù chương trình không thực sự khôi
phục tài liệu system.profile. Do ó, người dùng cần các ặc quyền bổ sung ể thực
hiện các hành ộng createCollection và convertToCapped trên system.profile cho cơ sở dữ liệu. 37 Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592
- Cả hai vai trò tích hợp dbAdmin và dbAdminAnyDatabase ều cung cấp các ặc quyền bổ sung.
3.5.2.1. Các thao tác cơ bản với mongorestore
Các mongorestore khôi phục bản sao lưu nhị phân ược tạo bởi mongodump.
Theo mặc ịnh, mongorestore tìm kiếm một bản sao lưu cơ sở dữ liệu trong thư mục
dump / directory. Các mongorestore tiện ích khôi phục dữ liệu bằng cách kết nối trực
tiếp với mongod ang chạy, mongorestore có thể khôi phục toàn bộ bản sao lưu cơ sở
dữ liệu hoặc một tập hợp con của bản sao lưu.
Để sử dụng “mongorestore” giao tiếp với “mongod” sử dụng lệnh dưới ây
“mongorestore --port= ”
3.6. Nhập và xuất dữ liệu
MongoDB Compass hỗ trợ nhập và xuất dữ liệu JSON lẫn CSV
3.6.1. Nhập dữ liệu vào Collection
Một số hạn chế khi nhập dữ liệu thông qua MongoDB Compass bao gồm chức
năng nhập dữ liệu không ược hỗ trợ ở phiên bản Read Only của MongoDB Compass,
và chức năng này sẽ không hoạt ộng nếu ang kết nối ến Data Lake
Trước khi nhập data vào MongoDB Compass phải chắc rằng dữ liệu ã ược ịnh
dạng úng ển Compass hiểu ược
- Với ịnh dạng file JSON: Mỗi dòng là một dữ liệu thông tin. Dấu phẩy ngăn
cách dữ liệu trong một mảng (không ngắt dòng giữa các phần tử trong mảng)
- Đối với ịnh dạng file CSV: Dòng ầu tiên của file là tên cột phải ược ngăn cách
bằng các dấu phẩy, những dòng tiếp theo là các giá trị của cột theo thứ tự. Quy trình:
- Bước 1: Kết nối với bộ tài liệu mà bạn muốn nhập dữ liệu
- Bước 2: Điều hướng ến bộ tài liệu muốn nhập
- Bước 3: Chọn “Add Data” và chọn “Import File” 38
Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592 -
Hình 3.5: Click “Add Data” chọn Import File
Bước 4: Chọn vị trí của tệp trong “Import File”, chọn loại tệp thích hợp với tệp
muốn thêm vào bao gồm JSON hoặc CSV
Hình 3.6: Chọn vị trí tệp và loại tệp cho loại tệp JSON
Giả sử nếu như chọn loại tệp là CSV thì sẽ có thể chỉ ịnh các loại trường ể nhập
và loại dữ liệu của các trường ó. Kiểu dữ liệu cho tất cả các trường mặc ịnh là kiểu
chuỗi. Để loại trừ một trường khỏi tệp CSV thì hãy bỏ chọn họp checkbox bên cạnh.
Để chọn loại cho một trường thì sử dụng drop-down menu phía dưới trường ó. 39 Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592
Hình 3.7: Chọn trường muốn thêm và chọn loại dữ liệu cho trường cho loại tệp CSV
- Bước 5: Định cấu hình các tùy chọn nhập trong “Options”
Nếu ang nhập tệp CSV có thể chọn cách phân tách dữ liệu của mình. Đối với cả
nhập tệp JSON và CSV, có thể chuyển ổi “bỏ qua chuỗi trống” (Ignore empty
Strings) và “dừng khi có lỗi” (Stop on errors)
Hình 3.8: Chọn các options nâng cao cho loại tệp CSV
- Bước 6: Chọn Import 40
Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592 -
Hình 3.9: Màn hình hiển thị các dữ liệu file JSON (bên trái), CSV (bên phải) ã nhập vào
3.6.2. Xuất dữ liệu từ một Collection
MongoDB Compass có thể xuất dữ liệu dưới dạng tệp JSON hoặc CSV. Chỉ ịnh
bộ lọc hoặc ường dẫn tổng hợp cho nơi chứa dữ liệu của mình, Compass sẽ xuất các
tài liệu phù hợp với kết quả truy vấn hoặc ường dẫn ã chỉ ịnh. Cần lưu ý là
không thể ịnh hình lại tài liệu ã xuất bằng tài liệu dự án.
Để xuất toàn bộ bộ sưu tập sang một tệp:
- Bước 1: Kết nối với triển khai có chứa Collection muốn truy xuất
Bước 2: Nhấp vào Collection trên thanh menu và chọn “Export Collection”
Hình 3.10: Chọn Export Collection Compass
sẽ xuất hiện hộp thoại như sau: 41 Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592
Hình 3.11: Hộp thoại chọn lựa cách xuất dữ liệu bằng cách query filter hay xuất toàn bộ
Hộp thoại hiển thị truy vấn mặc ịnh sẽ ược sử dụng ể xuất dữ liệu. Nếu không
có chỉnh sửa câu truy vấn, thao tác sẽ trả về tất cả các tài liệu trong collection. Nếu
muốn bỏ qua bộ lọc và xuất toàn bộ dữ liệu thì chọn “Export Full Collection” và nhấp vào “Select Fields”
- Bước 3: Chọn các trường tài liệu ưa vào tệp sẽ xuất. Thêm các trường khác
bằng nút “Add Field” nếu trường ó không ược chương trình tự ộng phát hiện.
Hình 3.12: Chọn thêm trường ể xuất hoặc hủy bỏ những trường không muốn xuất ra
- Bước 5: Chọn loại tệp và vị trí xuất: Trong Chọn loại tệp xuất, chọn JSON
hoặc CSV. Nếu chọn JSON, dữ liệu sẽ ược xuất sang tệp ích dưới dạng một
mảng. Sau ó chọn “Select Output”, chọn nơi xuất tệp sang. 42
Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592 -
Hình 3.13: Chọn Browse ể chọn vị trí ích muốn xuất file ra, sau ó nhấn Export ể tiến hành xuất
- Bước 6: Nhấp vào Export. Thanh tiến trình hiển thị trạng thái của quá trình
xuất. Nếu xảy ra lỗi, thanh tiến trình sẽ chuyển sang màu ỏ và thông báo lỗi
xuất hiện trong hộp thoại. Sau khi xuất thành công, hộp thoại sẽ óng.
3.7. Một số tính năng khác trên MongoDB
Change stream: Change stream cho phép các ứng dụng tiếp cận thông tin về
các thay ổi trong dữ liệu theo thời gian thực thay vì phải theo dõi oplog. Các ứng dụng
kết nối với cơ sở dữ liệu MongoDB có thể dùng change strams ể có ược các thay ổi về
dữ liệu lưu trên một collection ơn lẻ, một cơ sở dữ liệu hay nguyên cả dự
án, và dựa trên ó có thể ngay lập tức có các thao tác phản ứng lại với các thay ổi ó.
Time Series: Time series data (dữ liệu theo thời gian) là một chuỗi các dữ liệu
thay ổi theo thời gian, từ sự thay ổi của dữ liệu có thể phân tích, nghiên cứu, ưa ra các
nhận xét về dữ liệu, ngoài ra còn giúp cải thiện việc truy vấn và tối ưu vùng nhớ lưu
trữ dữ liệu và các index. Collection time series có thể thực hiện các thao tác như thêm
và truy vấn như các collection bình thường
Thực hiện một transaction trên nhiều document: Trong MongoDB, một
thao tác lên một document có tính nguyên tử. Tuy nhiên, ối với các trường hợp cần
tính nguyên tử trên thao tác ọc và ghi cùng lúc trên nhiều document (có thể trên một
hoặc nhiều collection), MongoDB hỗ trợ thực hiện transaction trên nhiều document. 43 Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592
CHƯƠNG 4: DEMO TÍNH NĂNG TRÊN MONGODB 4.1. Kịch bản demo
Tạo ứng dụng website bán quần áo rangerShop bằng cách tạo và lưu dữ liệu trên
Sharded Cluster của MongoDB, cung cấp các tính năng cơ bản truy xuất, thêm, xóa,
sửa người dùng, sản phẩm, ơn hàng. Backend sử dụng NodeJS và framework
ExpressJS, truy vấn cơ sở dữ liệu sử dụng thư viện Mongoose. Frontend sử dụng
ReactJS. Tiến hành sao lưu, khôi phục, xuất và nhập dữ liệu từ file JSON
Bảng 4.1: Thiết lập sharded cluster MongoDB trên localhost Các thành phần Tên replica set
Hostname, port mongod của replica set Config Server config_repl
localhost:28041, localhost:28042, Replica Set localhost:28043
Shard Replica Set (1) shard_repl
localhost:28081, localhost:28082, localhost:28083
Shard Replica Set (2) shard2_repl
localhost:29081, localhost:29082, localhost:29083 Mongos localhost:27017
Bảng 4.2: Tạo người dùng và phân quyền Host Username
Role trong database admin
localhost:28081 shard_repl_admin userAdminAnyDatabase,
readWriteAnyDatabase, clusterAdmin
adminRangerShopShard1 readWriteAnyDatabase
localhost:29081 shard2_repl_admin userAdminAnyDatabase,
readWriteAnyDatabase, clusterAdmin
adminRangerShopShard2 readWriteAnyDatabase localhost:27017 vunguyen userAdminAnyDatabase,
readWriteAnyDatabase, clusterAdmin nguoidung readWriteAnyDatabase 44
Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592
Database tạo thêm trong Sharded Cluster: rangerShop
Bảng 4.3: Các collection kèm các thông tin trong database rangerShop
*Trường dữ liệu in nghiêng không bắt buộc phải có trong collection
Collection Shard Keys
Kiểu dữ liệu trong collection Trường
Kiểu BSON và yêu cầu dữ liệu dữ liệu users {_id:1} name string email string password string isAdmin bool products {_id:”hashed”} name string slug string image string brand string category string description string price number, minimum: 0 countInStock number, minimum: 0 rating number, minimum: 0 numReviews number, minimum: 0 reviews array, chứa các object
Object trong mảng có các thuộc tính sau: name (string), comment (string), rating (number) 45 Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592 orders {_id:”hashed”} orderItems array, chứa các object
Object trong mảng có thuộc tính:
name (string), slug (string), image
(string), price (number, minimum:0), quantity (number, minimum:0), product (objectId)
shippingAddress object; có các thuộc tính sau:
fullName (string), address (string),
city (string), postalCode (string),
country (string), location (object)
location chứa các thuộc tính: lat
(number), lng (number), address
(string), name (string), vicinity
(string), googleAddressId (string) paymentMethod string paymentResult
object; có các thuộc tính sau: id(string), status(string), update_time(string) itemsPrice number, minimum: 0 shippingPrice number, minimum: 0 taxPrice number, minimum: 0 totalPrice number, minimum: 0 user objectId isDelivered bool deliveredAt date
4.2. Các chức năng sẽ demo
- Tạo sharded cluster và thiết lập xác thực, tạo tài khoản, phân quyền
- Tạo cơ sở dữ liệu, thêm xác thực dữ liệu
- Nhập dữ liệu từ file JSON 46
Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592
- Thiết kế ứng dụng (truy xuất, thêm, xóa, sửa các collection users, products, orders)
- Xuất và backup dữ liệu 4.3. Kết quả demo Link Demo:
https://drive.google.com/file/d/1PM7t07qmx4JeJPenqGWfoaYh6uFThohR/view?usp =sharing
Chi tiết các collection và document của cơ sở dữ liệu rangerShop trong sharded cluster:
Hình 4.1: Collection products trong cơ sở dữ liệu rangerShop
Hình 4.2: Collection orders và users trong cơ sở dữ liệu rangerShop 47 Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592
Sử dụng phương thức rs.status() ể xem thông tin sharded cluster và các shard ược
kết nối trong sharded cluster
Hình 4.3: Sharded Cluster gồm 2 shard là 2 replica set có tên ịnh danh shard_repl và shard2_repl
Hình 4.4: Sharded Cluster chứa các collection ã ược phân tán theo index là orders, products, users
Dùng tính năng xác thực dữ liệu (validation) trên các collection bằng JSON
schema ể giúp cấu trúc dữ liệu ược thống nhất. Kiểm tra thông tin xác thực mô hình dữ
liệu hông qua tab Validation của từng collection trong MonggoDB Compass 48
Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592
Hình 4.5: Quy ịnh xác thực dữ liệu trong các collection trong cơ sở dữ liệu rangerShop
Dùng phương thức db.getUSers() ể lấy thông tin người dùng và phân quyền trên
mongos và trên các shard thành phần 49 Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592
Hình 4.6: Kiểm tra thông tin người dùng và phân quyền trên mongos và trên các shard thành phần
Xây dựng backend ứng dụng website rangerShop kết nối với cơ sở dữ liệu. Kết
nối backend với shard cluster thông qua URI kèm thông tin xác thực 50
Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592
Hình 4.7: Dùng mongoose.connect() kết nối backend với cơ sở dữ liệu rangerShop kèm thông tin xác thực
Lập trình backend (productRoutes.js) lấy thông tin sản phẩm từ MongoDB cho
ra kết quả giống như khi chạy lệnh truy vấn trong MongoShell. Frontend lấy dữ liệu ó
hiển thị thông tin lên website
Hình 4.8: Thiết kế phương thức GET trong productRouter lấy toàn bộ thông tin sản phẩm trong cơ sở dữ liệu 51 Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592
Hình 4.9: Kết quả phản hồi của backend khi yêu cầu ưa tất thông tin sản phẩm trong cơ sở dữ liệu, so sánh với
kết quả truy vần khi dùng phương thức trong Mongosh
Hình 4.10: Hiển thị sản phẩm lên frontend
Sử dụng tính năng Aggregation Operations của MongoDB: Lập trình backend
(file productRoutes.js ) lấy thông tin tổng quan về số lượng và tổng tiền từ các ơn hàng
bằng cách dùng Aggregation Operation của MongoDB 52
Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592
Hình 4.11: Thiết kế phương thức GET trong orderRouter lấy thông tin tổng quan dữ liệu trong collection orders
Hình 4.12: Sử dụng phương thức db.collections.aggregate() ể xuất thông tin số lượng ơn hàng và tổng giá trị tính
ược trong collection orders
Hình 4.13: Hiển thị các thông số lên giao diện website của admin
Sao lưu và khôi phục dữ liệu của cơ sở dữ liệu rangerShop 53 Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592
Hình 4.14: Dùng mongodump sao lưu dữ liệu của cơ sở dữ liệu rangerShop
Hình 4.15: Các file sao lưu cơ sở dữ liệu rangerShop ược tạo ra
Khôi phục lại cơ sở dữ liệu rangerShop, ặt tên mới là rangerShopBackup.
Toàn bộ dữ liệu và các xác thực dữ liệu ược khôi phục.
Hình 4.16: Dùng mongorestore khôi phục lại cơ sở dữ liệu rangerShop từ bản sao lưu 54
Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592
Hình 4.17: Kết quả khôi phục lại cơ sở dữ liệu bằng mongorestore
Xuất dữ liệu của cơ sở dữ liệu rangerShop ra file JSON
Hình 4.18: File JSON của các collection trong cơ sở dữ liệu rangerShop
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1. Kết luận 5.1.1. Ưu iểm
- Đã nêu các thông tin cơ bản về MongoDB
- Đề cập các tính năng cơ bản: mô hình và cấu trúc dữ liệu, các phương thức 55 Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com) lOMoAR cPSD| 40659592
CRUD trong MongoDB, tính năng Aggregation Operation
- Tìm hiểu ược một số tính năng nâng cao: Phân quyền xác thực, bảo mật,
Index, Replica Set, Sharded Cluster, sao lưu và khôi phục, nhập xuất dữ liệu
- Sử dụng các tính năng tìm hiểu ược trên một ứng dụng trên môi trường localhost 5.1.2. Nhược iểm
- Chưa tìm hiểu các phương thức bảo mật khác như x509, TLS/SSL. Chưa i sâu vào
một số tính năng trên MongoDB như change streams, time series, transactions
- Demo cần chỉnh sửa về tổ chức dữ liệu và hoàn thiện hơn về giao diện
- Chưa i sâu vào các phương pháp sao lưu như Filesystem Snapshots hoặc MongoDB Cloud Manager
5.2. Hướng phát triển
- Khắc phục các nhược iểm ề cập ở trên trên
- Tiến hành triển khai sharded cluster trên các máy chủ khác nhau thay vì tổ chức trên local
- Nghiên cứu cài ặt index ể tối ưu xử lý khi phân tán dữ liệu cho các shard trong sharded cluster.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] MongoDB Manual: https://www.mongodb.com/docs/manual/ [2] Demo:
https://drive.google.com/file/d/1PM7t07qmx4JeJPenqGWfoaYh6uFThohR/view?usp =sharing 56
Downloaded by HoaHoa Le (seungyeoncho735@gmail.com)

Báo cáo đề tài Tìm hiểu MongoDB - Nhập môn công nghệ phần mềm | Trường Đại học CNTT Thành Phố Hồ Chí Minh

Thông tin :

Tài liệu liên quan:

Câu hỏi trắc nghiệm Asp.net

Đề thi cuối học kỳ 2 năm 2021 - Nhập môn công nghệ phần mềm | Trường Đại học CNTT Thành Phố Hồ Chí Minh

Đề thi cuối học kỳ 1 - Nhập môn công nghệ phần mềm | Trường Đại học CNTT Thành Phố Hồ Chí Minh

Đề cương xây dựng Website giới thiệu việc làm - Nhập môn công nghệ phần mềm | Trường Đại học CNTT Thành Phố Hồ Chí Minh

Đề thi minh họa - Nhập môn công nghệ phần mềm | Trường Đại học CNTT Thành Phố Hồ Chí Minh