спасибо, в принципе так и думал. задача стоит более широко - сделать очтеты универсальными, чтобы не нужно было каждый отчет в коде делать (их у нас много). поэтому пока пришел к решению разбить на несколкьо агрегаций и получается что мы запускаем цепочку агрегаций, передавая результаты одной в другую по установленным правилам. думаю как сделать это унирвесальным и не очень сложным одновременно)

понял, надо вырабатывать схему действий при определённых ситуациях вообщем, одного гвоздя нет для всех проблем, как и всегда. спасибо за потраченное время объяснений🤝

В документе определенный набор полей. Имеет ли значение всегда один и тот же порядок полей в разных документах, например с точки зрения производиельности?

не имеет, хотя в питоновском маппере считают что имеет и там более коротки названия идут сначала

нормальный подход, но монга не про универсальные отчеты. Она вообще не про отчеты, если у вас они сложные.

нет, маппер так же по хэшам раскладывает словарь хранит хэши значений при сравнениях и перезаписи https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html#dictionaries

нет, маппер так же по хэшам раскладывает словарь хранит хэши значений при сравнениях и перезаписи https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html#dictionaries

это не в питоне было, а постгресе, чет попутал

В документе определенный набор полей. Имеет ли значение всегда один и тот же порядок полей в разных документах, например с точки зрения производиельности?

Как строить отчеты при помощи aggregate? Вот такой вымышленный кейс: есть коллекция продукты - в ней название и кол-во и коллекция продажи. Хочу построить отчет по продажам. В простом варианте aggregate запросто решает задачу. Но есть три момента, которые все портят: (1) мы хотим включить в отчет продукты по которым не было продаж, (2) мы хотим посчитать долю продукта от общего объема продаж и (3) хотим посчитать долю по штукам относительно общего кол-ва, которое считается по коллекции продукты. Как это можно сделать?

(1) лукап из продуктов в продажи (2) и (3) через $faucet

Ник, вот скажи новичку - если мы грузим такими запросами, как выше (сложными) БД, то производительность её снижается - значительно? или не значительно? представим пример, есть вот какая-то сложная операция, например О(n), сведение данных, агрегация и т.д. в 1 запросе. представим, что такая же логика, но описана кодом, на таком же уровне реализации (максимально оптимизировано, минимальное количество вызовов и т.д.) что эффективнее с точки зрения: 1. поддержки (о чём мы ранее общались, более сложные запросы сложнее поддерживать, изменять) 2. обработки (понятно, что если БД нагрузить, то она так же, как и нагруженное приложение будет долго обрабатывать данные) 3. потребления памяти (если приложение можно оптимизировать, то БД нет, кроме корневых конфигов) получается, что в итоге, обработка более сложных вещей в коде даёт из плюсов только "умение делать более сложные вещи" и "проще поддерживать и изменять написанное, в сравнении с запросами к БД" в твоей практике, как чаще бывает? конечно, есть вариант ответа на мой вопрос - всё зависит от конкретной ситуации, приложения, запросов, количества коннектов, но если усреднить реализацию кодом и БД

поподробнее по п1. как лукап поможет если в продажах нет этого продукта (нет продаж)? ))

Так как источник выборки это продукты, то у вас всегда будет список всех продуктов, просто у тех продуктов у которых нет связанных продаж будут иметь «пустые» продажи

Смысл базы данных в том чтобы грузить её по полной :) «производительность» абстрактное понятие. Важно выбрать метрики влияющие на бизнес, а не на саму БД Вне зависимости от того где вы будете обрабатывать данные, вы не можете избежать чтения всего массива. Вопрос «где обрабатывать» сводится к совокупной стоимостью соблюдения «производительности». Т.е вариант «на бэкенде» может быть обоснован наличием подходящей экспертизы, а «считаем в монге» к стоимости эксплуатации кластера, когда дешевле нанять человека который будет писать огромные запросы, но при этом сокращать RTT запроса, без инвестиций в код.

Почему undefindet ? Я же массива руками создал.

fetch забыли?

find().fetch()

Почему undefindet ? Я же массива руками создал.

агрегацию запускать на какую коллекцию? продукты? и из нее делать лукам в продажи? и потом считать? хм…. попробую

Вам IDE подсвечивает, что в этом месте что-то не нравится

да, но не думаю что это как то связано с undefindet

; поставь

ребят, я совсем новый в монге, скажите, где лучше хостить БД - на том же хостинге, где и сам бек, или в MongoDB Atlas?

атлас - это же облако?

да

атлас - это же облако?

имхо, ну его нафик облака в наше время. от блокировок никто не застахован хотя от локации зависит, конечно

ты или сам себе поднимаешь серв или пользуешься их серверами

ребят, я совсем новый в монге, скажите, где лучше хостить БД - на том же хостинге, где и сам бек, или в MongoDB Atlas?

мы хостим там же где бэк, в отдельном контейнере. для наших нужд хватает )

мы хостим там же где бэк, в отдельном контейнере. для наших нужд хватает )

Так как источник выборки это продукты, то у вас всегда будет список всех продуктов, просто у тех продуктов у которых нет связанных продаж будут иметь «пустые» продажи

А как автобекап настраивали? Есть хорошая инструкция?

mongodump/mongorestore

Всем привет. Недавно начал изучать бекенд и по курсу подключение бд с монгодб. Оказывается компания в России не работает и я пишу узнать у сообщества как вы это обходите? Просто в двух словах напишите плиз в какую сторону думать.

не работает, но пока проблем нет. были весной - сайт был недоступен без VPN, но сейчас все норм. но переходим на posgresql в дальнейшем.

У меня без впн в авторизацию не пускает. А с впн там при создании кластера надо указать айпи с которого будут идти запросы. Если указать текущий(а он с впн) то потом при попытке подключения из приложения он не узнает айпи. Я не знаю бекенд и думаю можно же как то не в атласе создать бд а у себя на хостинге? Так будет работать верно?

да, конечно, мы не исмользуем атлас и хостим сами

Понял, тогда просто досмотра курс, без практики и попробую на хосте создать бд. Спасибо, Александр.

запустить можно и на винде и на маке - даже хостинг не обязателен.

Привет! Поломал репликацию: удалил secondary ноду, не тормознув на ней монго-сервер. Нужно ее назад добавить, но не получается - на мастере делаю rs.add({host:"hostname"}), и оно "висит" бесконечно , выхожу только через ctrl-C. На секондари ноде в логах вот такое: <стартую сервис systemctl start mongodb> ..... "ctx":"initandlisten","msg":"Attempting to create internal replication collections"} "ctx":"monitoring-keys-for-HMAC","msg":"Failed to refresh key cache","attr":{"error":"ReadConcernMajorityNotAvailableYet: Read concern majority reads are currently not possible.","nextWakeupMillis":200}} "ctx":"initandlisten","msg":"Attempting to load local voted for document"} "ctx":"initandlisten","msg":"Did not find local initialized voted for document at startup"} "ctx":"initandlisten","msg":"Searching for local Rollback ID document"} "ctx":"initandlisten","msg":"Initializing rollback ID","attr":{"rbid":1}} "ctx":"initandlisten","msg":"Did not find local replica set configuration document at startup","attr":{"error":{"code":47,"codeName":"NoMatchingDocument","errmsg":"Did not find replica set configuration document in local.system.replset"}}} "ctx":"initandlisten","msg":"Setting new configuration state","attr":{"newState":"ConfigUninitialized","oldState":"ConfigStartingUp"}} "ctx":"monitoring-keys-for-HMAC","msg":"Failed to refresh key cache","attr":{"error":"NotYetInitialized: Cannot use non-local read concern until replica set is finished initializing.","nextWakeupMillis":400}} в mongod.conf есть имя репликаСета (такое же как на мастере и на арбитре): replication: replSetName: "rs" подскажите, как вернуть ноду в репликусет ?

не получается все-таки через lookup, пока запускаем выборку на всю базу продаж - все ок, но как только выбираем временной интервал, то упс. придется все-таки выносить в код и обрабатывать в ккоде

ребят, я совсем новый в монге, скажите, где лучше хостить БД - на том же хостинге, где и сам бек, или в MongoDB Atlas?

А какие именно проблемы с временным интервалом? Вы можете в подзапросе внутри $lookup в коллекцию продаж указать временной диапазон

а как в lookup’е задать условие? pipeline?

В атласе, это дешевле чем самостоятельно содержать монгу:)

У них минимальный тариф - 57 баксов в месяц, так ведь?

У них минимальный тариф - 57 баксов в месяц, так ведь?

А можете объяснить пожалуйста тоже новичку, обслуживание базы это что подразумевается? Просто вот у меня есть сайт небольшой мне его делали 8 лет назад, там база данных на мскл я туда никогда не лазил даже, разработчики там бывают только если добавляем функционал. Сейчас учу ноде жс и монгу, и не совсем понимаю что именно это за обслуживание? Безопасность или что то другое?

"разработчики там бывают только если добавляем функционал" - это оно

У меня просто за 8 лет там база в районе 30 мб , читаю тут чаты у вас базы в терабайтах, думал из за масштабирования проблемы, но тут читаю что новичку предлагают юзать, задумался) То есть если я сам целенаправленно хочу свою базу строить и обследовать мне пока не нужно это? А то я только опыт на локале имею

Да, это всё равно сильно дешевле чем если вы сами будете администрировать монгу. Там можно докупить больше дискового пространства, не уверен что на всех тарифах Плюс у них еще есть serverless, там практически полностью pay as you go.