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JavaMag
5.2014
Kommentar: Wie praxistauglich ist JSF wirklich? 74
WildFly 8
Neue Features plus Interview 64
MongoDB
Big Data schemafrei verwalten 56
Alle Infos hier im Heft!
35
Clojure Testing:
Alternatives
Testframework
Midje 14
Software­
architektur:
Beschränkte
Mittel 36
Design for
Diagnosability: Wenn
das System sagt, was
ihm weh tut 44
Reactive­
Programming
Event-basierte Architekturen und ihre Vorteile > 18
„Die reaktive Zukunft der JVM sieht rosig aus.“
Interview mit Jonas Bonér > 26JavaMagazin5.2014 ReactiveProgrammingMongoDBWildFly8JSFClojureTestingSoftwarearchitekturDesignforDiagnosability
CONNECTED?

2. von Tobias Trelle
Die Einstiegshürde bei MongoDB ist sehr niedrig. Ein-
fach die Distribution für Ihre Plattform runterladen [2],
entpacken und los geht’s. Das in C++ implementierte [3]
Executable mongod (bzw. mongod.exe) für den Daten-
bankserver liegt im Unterverzeichnis bin. Vor dem Start
legen wir noch schnell das Default-Verzeichnis an, in
dem MongoDB seine Dateien ablegt:
$ mkdir /data/db
$ mongod
Danach horcht der Serverprozess bereits auf dem De-
fault-Port 27017, 1 000 Ports höher können wir unter
http://localhost:28017 auf ein rudimentäres Admin-GUI
zugreifen. Auf der Kommandozeile verwenden wir das
Administrationswerkzeug unserer Wahl, die sog. Mon-
go Shell, mit der wir uns zum Serverprozess verbinden:
$ mongo
MongoDB shell version: 2.4.8
connecting to: test
Wir sind jetzt mit einer leeren Datenbank test verbunden
und können dort unser erstes Dokument persistieren:
> db.foo.insert( {hello: "MongoDB"} )
Beim Einfügen dieses einen Datensatzes haben wir be-
reits viele Konzepte verwendet, die wir uns im Folgen-
den im Detail ansehen werden.
Der Name MongoDB leitet sich vom englischen Begriff humongous ab, was so viel
wie „gigantisch“ oder „wahnsinnig groß“ bedeutet. Dahinter verbirgt sich eine quell­
offene, dokumentenorientierte NoSQL-Datenbank mit Ausfallsicherheit und horizon­
taler Skalierung [1]. Was das im Einzelnen bedeutet, werde ich in diesem Artikel
näher beleuchten.
© iStockphoto.com/v_alex
Riesige Datenmengen schemafrei verwalten
MongoDB
javamagazin 5|2014
Datenbanken NoSQL-Serie – Teil 9
56 www.JAXenter.de

3. Storage
MongoDB verwaltet Nutzdaten und Indexe grundsätz-
lich im RAM und synchronisiert den Arbeitsspeicher
mittels des Betriebssystemdiensts mmap [4] periodisch
mit dem Dateisystem. Nach dem transparenten Anlegen
der Datenbank test und der Collection foo im obigen
Beispiel sind im Datenbankverzeichnis /data/db folgen-
de Dateien angelegt worden:
16M test.ns
64M test.0
128M test.1
...
Pro Datenbank gibt es eine .ns-Datei mit Metainfor-
mationen sowie eine Reihe von Dateien mit Nutzdaten,
die bei einer Größe 64 MB starten und sich jeweils ver-
doppeln bis zu 2 GB. Da der mmap-Mechanismus per
Default nur alle sechzig Sekunden (!) eine Synchronisa-
tion vom RAM und Platte anstößt, gibt es zusätzlich ein
Journaling aller schreibenden Operationen, das bei Ab-
stürzen einen gewissen Grad an Durabilität sicherstellt.
Dieses Journal ist ebenfalls dateibasiert, synchronisiert
sich mit im Abstand von 100 ms allerdings wesentlich
öfter. Nach einem Servercrash werden alle im Journal
befindlichen Schreiboperationen angewandt, bevor der
Server für weitere Anfragen zur Verfügung steht. Sie
verlieren im Fehlerfall also maximal die Writes, die in
den letzten 100 ms nach der letzten Synchronisierung
des Journals stattfinden (dieses Intervall ist konfigurier-
bar und kann zwischen 2 und 300 ms liegen).
Dokumente
Einzelne Datensätze werden in MongoDB Dokumente ge-
nannt. Dabei handelt es sich um eine geordnete Menge von
Key-Value-Paaren (die man Felder nennt) mit der Eigen-
schaft, dass die Werte auch Arrays und eingebettete Do-
kumente sein können, also die hierarchische Struktur eines
kompletten Objektnetzes abbilden können. Im Speicher
und auf Platte werden Dokumente im BSON-Format [5]
abgelegt. Dabei handelt es sich um ein binäres Format,
das im Gegensatz zu seinem Vorbild JSON [6] aber u. a.
über mehr Datentypen und eine bessere Traversierbarkeit
verfügt. Das oben verwendete Dokument sieht im BSON-
Format in Hexadezimalschreibweise wie folgt aus:
x18x00x00x00
x02
hellox00
x08x00x00x00MongoDBx00
x00
Die Zeilenumbrüche sind dabei nur der besseren Lesbar-
keit geschuldet und nicht Teil des Dokuments. Die nicht
lesbaren Zeichen stellen die Länge des Dokuments, Da-
tentyp des Felds, Länge des Strings sowie Endmarker
dar. Da BSON-Dokumente schlecht menschenlesbar
sind, werden wir im Folgenden stets mit der entspre-
chenden JSON-Darstel-
lung arbeiten.
Für jedes Dokument
ist ein Feld namens _id
obligatorisch. Es nimmt
den Primärschlüssel auf,
der pro Collection (s. u.)
eindeutig sein muss. Setzt
man das Feld nicht selbst
(was auch nicht empfoh-
len wird), generieren die
jeweiligen Treiber auto-
matisch eine so genann-
te Object-ID, eine zwölf
Byte lange ID, die sich
aus einem Zeitstempel,
einer Maschinen- und
Prozess-ID sowie einem
fortlaufenden Zähler zu-
sammensetzt. Diese ID
wurde auch für unser
Dokument von vorhin
erzeugt, was wir sehen
können, wenn wir das
Dokument wieder suchen:
> db.foo.findOne()
{ "_id" : ObjectId("52cf0d0383bf61d4ef4bd215"), "hello" : "MongoDB" }
Die maximale Größe eines Dokuments liegt bei 16 MB,
sodass sich auch große Geschäftsobjekte darin ablegen
lassen. Schreibende Operationen auf einem Dokument
sind atomar im Sinne des ACID-Prinzips, von dem wir
uns ansonsten im Laufe dieses Artikels leider eher ver-
abschieden werden.
Collections
Die logischen Namensräume zur Sammlung mehre-
rer Dokumente heißen Collections und sind grob mit
Datenbank
Collection
Dokument
Feld
Index
MongoDB
Abb. 1: Strukturelemente eines MongoDB-
Servers
ACID ade ...
Die ACID-Prinzipien [7] und Transaktionen relationaler Datenbanken
werden Sie bei MongoDB (anfangs) schmerzlich vermissen. Änderungen
an einzelnen Dokumenten sind zwar atomar, ein Rollback gibt es aber
nicht, ganz zu schweigen von Transaktionsklammern, die mehrere schrei-
bende Operationen umfassen. In der Praxis erweist sich die Abwesenheit
von Transaktionen aber nicht zu einschränkend, da man sehr oft mit
einem einzigen Dokument das erledigt, was in relationalen Systemen
mehrere Tabellen umfassen würde. Die Dauerhaftigkeit der Daten wird auf
Single-Server-Systemen durch das Journaling sichergestellt, bei produk-
tiven Clustern zusätzlich durch die Replikation auf mehrere Knoten. Die
Abwesenheit von Transaktionen ist jedoch nicht dem Unvermögen der
MongoDB-Entwickler geschuldet, sondern beruht auf einer bewussten De-
signentscheidung: Performance über alles. Insbesondere beim Sharding
müsste ansonsten auf dem gesamten Cluster ein Lock vergeben werden,
um übergreifende Transaktionen zu realisieren.
javamagazin 5 |2014
DatenbankenNoSQL-Serie – Teil 9
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4. der Tabelle einer relationalen Datenbank vergleichbar.
Collections werden vor dem ersten Schreibzugriff au-
tomatisch angelegt, was in unserem Beispiel auch mit
der Collection foo passiert ist. Jede Collection liegt in
genau einer Datenbank, die wiederum ein Container für
mehrere Collections ist. Abfragen operieren immer auf
genau einer Collection. Ein Zugriff auf Daten mehrerer
Collections ist nicht möglich; das Konzept eines Joins
wie bei relationalen Tabellen ist gänzlich unbekannt.
Referenzen auf Dokumente sind über das Mitführen
der Object-ID des referenzierten Dokuments dennoch
möglich, müssen aber innerhalb der Anwendung selbst
implementiert werden (oder durch Nutzung entspre-
chender Frameworks).
Die CRUD-Operationen werden ebenfalls auf Ebene
der Collection formuliert. Tabelle 1 zeigt die zur Verfü-
gung stehenden Methoden.
Querys
Zur Suche nach Dokumenten steht eine reichhaltige
Abfragesprache zur Verfügung, die im Kern auf dem
Prinzip Query by Example [8] basiert, angereichert
um spezielle Operatoren. Formuliert werden Abfra-
gen in Form von Dokumenten, was bei einer gewissen
Komplexität schnell zu tief geschachtelten Strukturen
führen kann. Eine einfache Suche nach Dokumenten,
bei denen ein Feld einen bestimmten Wert hat, wird so
formuliert:
db.foo.find({hello: "MongoDB"})
Eine UND-Verknüpfung definiert sich über mehrere ein-
schränkende Kriterien:
db.foo.find({hello: "MongoDB", version: 2})
Bereichsabfragen lassen sich über sog. Query-Operato-
ren abbilden:
db.foo.find({v: {$gte: 2, $lt: 5}})
Diese Abfrage liefert alle Dokumente, bei denen das Feld
v größer oder gleich 2 ist und kleiner als 5. Es gibt eine
große Menge dieser Operatoren [9] für die geläufigen
Vergleichsoperationen, aber auch solche, die speziell auf
Arrays und eingebetteten Dokumenten operieren. Ganz
allgemein sind die Werte, gegen die verglichen wird, da-
bei immer konstant. Abfragen, die Selbstbezüge innerhalb
von Dokumenten benötigen, können allerdings mit einem
eigenen Operator $where ausgeführt werden, was einen
Scan aller Dokumente der Collection zur Folge hat (und
daher tunlichst vermieden werden sollte) (z. B. Listing 1).
Als Ergebnis einer Abfrage wird stets ein Cursor zu-
rückgeliefert, über den der Client iterieren kann. Dieser
Cursor kann vor dem Lesen des ersten Dokuments noch
modifiziert werden, um z. B. die Anzahl der Treffer zu
beschränken oder eine gewisse Anzahl an Dokumenten
zu überspringen.
Neben dieser Art von Abfragen gibt es noch eine
Reihe weiterer Abfragetypen bzw. Indexarten, die wir
Listing 1
> db.where.insert({x:1, y:2})
> db.where.insert({x:2, y:1})
> db.where.find({$where: "this.x > this.y"})
{ "_id" : ObjectId("52dce4171623840876c8ffe7"), "x" : 2, "y" : 1 }
Abfragetyp Beschreibung
Aggregation-Framework Ermöglicht aggregierende Operationen (analog zu GROUB BY in SQL), Umbenennung von Feldern,
arithmetische und Datumsoperationen auf Feldern.
Map/Reduce Implementierung des Map/Reduce-Algorithmus [10], der auf den Daten einer Collection operiert. Ganz
nett, aber kein Vergleich zu dedizierten Frameworks wie Hadoop.
Geodatensuche Ein brauchbares Subset des GeoJSON-Standards [11] kann als Daten abgelegt und mit eigenen
Indexarten und Queryoperatoren gesucht werden. Umkreis- oder Bereichssuchen lassen sich so sehr
leicht implementieren.
Volltextsuche In Version 2.4 noch im experimentellen Status, gibt es einen eigenen Indextyp für Volltextsuche in
Textfeldern samt Stemming, Stop-Word-Listen usw. Es reicht nicht an ein Lucene-basiertes Solr oder
Elasticsearch heran, ist dafür aber nahtlos integriert.
Tabelle 2: Weitere Mittel für Abfragen im Überblick
Operation Beschreibung
db.<collection>.insert(<dokument>, ...) Fügt ein bzw. mehrere Dokumente ein.
db.<collection>.find(<kriterien>) Sucht Dokumente und liefert einen iterierbaren Cursor zurück.
db.<collection>.findOne(<kriterien>) Sucht und liefert genau ein Dokument zurück.
db.<collection>.findAndModify(<kriterien>,<update>) Sucht, ändert und liefert die Dokumente zurück.
db.<collection>.update(<kriterien>,<update>,
<upsert>,<multi>)
Ändern von Dokumenten. Bei gesetztem Upsert Flag wird ein Dokument
angelegt, falls zuvor keins existiert, das den Suchkriterien entspricht.
db.<collection>.remove(<kriterien>) Löschen von Dokumenten.
Tabelle 1: CRUD-Operationen im Überblick
javamagazin 5|2014
Datenbanken NoSQL-Serie – Teil 9
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5. kurz erwähnen wollen, deren ausführliche Betrachtung
allerdings den Umfang dieses Artikels deutlich ausdeh-
nen würde (Tabelle 2). Um die Laufzeit von Abfragen zu
optimieren, können Indexe definiert werden.
Indexe
Pro Collection können bis zu 64 Indexe auf einzelnen
Feldern bzw. Feldgruppen definiert werden. Intern ver-
wendet MongoDB zu Verwaltung der Indexe B-Tree-
Datenstrukturen [12]. Neben dem obligatorischen
Primärschlüsselindex auf dem Feld _id können Sie also
beliebige Sekundärindexe anlegen; dies ist auch im
Nachhinein möglich. Angelegt werden Indexe durch die
idempotente Operation ensureIndex:
db.foo.ensureIndex( {hello: 1} )
Danach verwenden Abfragen auf dem Feld hello den
Index, was Sie mit dem Cursor-Modifier explain() nach-
prüfen können. Metainformationen über Indexe werden
in der System-Collection system.indexes abgelegt und
können dort eingesehen werden.
Um festzustellen, welche Abfragen Langläufer sind
und mit Indexen beschleunigt werden könnten, setzen
Sie den internen Profiler ein, der bei Bedarf langsame
Querys (per Default alles, was länger als 100 ms dauert)
in der Collection system.profile aufzeichnet, die Ihnen
dann zur weiteren Analyse zur Verfügung stehen.
Schemafreiheit
Ein wichtiges Alleinstellungsmerkmal von MongoDB
ist die Schemafreiheit (oder auch -flexibilität). Es gibt
keinen Mechanismus, der Dokumenten innerhalb einer
Collection eine bestimmte Struktur oder Datentypen für
bestimmte Felder aufzwingt:
db.foo.insert({a:1, b: [5, "drei"]})
db.foo.insert({a: "zwei", c: {d: 42}})
Primary
Secondary 1 Secondary 2 Secondary n
Abb. 2: Initialer Zustand des Replica Sets
DatenbankenNoSQL-Serie – Teil 9
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6. Ob es fachlich Sinn ergibt, völlig unterschiedliche
Dokumentarten in einer Collection zu verwalten, be-
urteilen Sie besser selbst. Inhalte, deren Struktur Sie
als Entwickler aber gar nicht oder nur teilweise zur
Entwicklungszeit kennen können, z. B. User Generated
Content, können so gut in einem Dokument verwaltet
werden. Als Paradebeispiel werden gerne semistruktu-
rierte Produktkataloge oder Blogsysteme mit beliebig
tief strukturierten Kommentaren angeführt. Allgemein
lassen sich komplexe Objektnetze und insbesonde-
re Vererbung ohne den allseits beliebten Impedance
Mismatch relationaler Datenbanken gut in den Griff
kriegen. Bei Änderungen an der Fachlichkeit (wir sind
ja schließlich agil unterwegs) können Sie mit etwas Ge-
schick eine schleichende Migration ihrer Daten on the
fly realisieren.
Mit der größeren Freiheit wächst natürlich auch die
Verantwortung für das eigene Handeln. Da es kein
Schema gibt, müssen die Feldnamen in jedem Doku-
ment abgespeichert werden. Allzu lange und sprechende
Feldnamen bei extrem hohem Datenvolumen also besser
vermeiden. Darüber hinaus ist Ihre Anwendung nun die
einzige Instanz, die eine technische Validierung der Da-
ten vornimmt. Wo früher die Datenbank bei zu langen
Strings oder gar falschen Datentypen den Schreibvor-
gang verweigert hat, schreibt MongoDB den Datensatz
einfach weg. Das aber sehr schnell.
Replica Sets
Die Ausfallsicherheit wird über den Einsatz von Re-
plica Sets sichergestellt (Abb. 2). Dabei handelt es sich
im Prinzip um einen Master/Slave-Cluster, in dem es
einen so genannten Primary und mehrere Secondaries
gibt. Der Primary ist der einzige Knoten, der Schreib-
zugriffe verarbeitet und an die Secondaries repliziert.
Lesezugriffe können wahlweise an beide Arten von
Knoten gestellt werden. Im Gegensatz zu einem klas-
sischen Master/Slave-Betrieb wählen bei Ausfall oder
Nichterreichbarkeit des Primarys die verbleibenden
Secondaries einen neuen Primary, sodass der Betrieb
ohne Eingreifen aufrechterhalten werden kann (Abb. 3
und 4). Darüber hinaus können spezielle Seconda­ries
zu Reporting- oder Back-up-Zwecken konfiguriert
werden.
Die Replikation wird technisch über das so genannte
Oplog realisiert, eine rollierende Collection, in der alle
verändernden Operationen aufgezeichnet werden. Das
Replikationsprotokoll überträgt diese Operationen an
die Secondaries, die diese dann auf ihren lokalen Da-
tenbestand anwenden. Bis schreibende Operationen auf
alle oder zumindest die Mehrheit aller Knoten im Repli-
ca Set propagiert werden, kann eine gewisse Zeit verge-
hen. Innerhalb dieser Zeitspanne ist das Gesamtsystem
in einem inkonsistenten Zustand, da Lesezugriffe auf
Secondaries ggfs. nicht alle über den Primary geschrie-
benen Daten liefern. Diesen Zustand nennt man im
Englischen eventual consistent, was schlussendlich kon-
sistent heißt.
Shard #2
Chunk #3
Shard #1
Chunk #1 Chunk #2
Schlüssel$minKey i -1 i j -1 j $maxKey
Abb. 5: Verteilung der Daten anhand des Shard Keys
Primary
Secondary 1 Primary Secondary n
PPPPPPPrrrriiimmmaaaaarrrryyyyyyyrimmaa
Abb. 4: Neuer Primary wurde gewählt
Primary
Secondary 1 Secondary 2 Secondary n
PPPPPPPrrrriiimmmaaaaarrrryyyyyyyrimmaa
Abb. 3: Ausfall des Primary-Knotens
Shard #1
(mongod)
Anwendung
Shard #2
(mongod)
Konfig-Server
(mongod)
Router
(mongos)
Abb. 6: Rollen beim Sharding
javamagazin 5|2014
Datenbanken NoSQL-Serie – Teil 9
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7. kennt nur Informationen über die Infrastruktur der
Umgebung und speichert keinerlei Nutzdaten ab.
• Die Konfigurationsserver sind die Buchhalter, die
über die einzelnen Chunks auf den Shards und deren
Verteilung anhand des Shard Keys informiert sind.
Auch hier werden keine Nutzdaten abgelegt.
• Ein Shard kann ein einzelner mongod-Prozess sein
oder in produktiven Systemen besser ein ganzes Re-
plica Set, das die eigentlichen Daten verwaltet.
Beim Schreiben von Daten befragt der Router die Kon-
fig-Server, in welchen Chunk auf welchem Shard das
Dokument eingefügt bzw. geändert werden soll und
delegiert die entsprechende Operation an den passen-
den Shard (Abb. 6). Bei Abfragen, die idealerweise den
Shard Key als Teil der Suchkriterien verwenden, gibt der
Konfig-Server Auskunft darüber, welcher Shard bzw.
welche Gruppe von Shards die gewünschten Daten vor-
hält, sodass eine gezielte Abfrage einer Teilmenge aller
Knoten erreicht wird.
In produktiven Systemen wird empfohlen, mit drei
Konfig-Servern zu arbeiten. Pro Instanz eines Applica-
Sharding
Um horizontal zu skalieren, setzt MongoDB auf das so
genannte Sharding, bei dem die Daten einer Collection
redundanzfrei auf mehrere Shards verteilt werden. Die
Verteilung der Dokumente passiert anhand eines einmal
festzulegenden Schlüssels, des Shard Keys, der analog
zu einem Index aus einem Feld oder einer Feldgruppe
bestehen kann. Die Dokumente werden dabei in Blöcke,
genannt Chunks, zusammengefasst. Wenn die Größe
eines Chunks eine bestimmte Grenze (Default: 64 MB)
übersteigt, erfolgt eine Aufteilung des Wertebereichs
und ein neuer Chunk entsteht, der ggf. nun auf einem
anderen Shard liegt (Abb. 5).
Ein interner Balancer sorgt dafür, dass die Chunks im-
mer in etwa gleichmäßig über die Shards verteilt werden,
um die Last auch entsprechend gleichmäßig verteilen zu
können. Das Set-up für eine Sharding-Umgebung bringt
eine gewisse Komplexität mit sich, da hier drei verschie-
dene Rollen von Serverprozessen zum Einsatz kommen:
• Der Router nimmt die Anfragen der Anwendung ent-
gegen und delegiert diese an die einzelnen Shards. Er
Technische Eigenschaften
Datenmodell Dokumentenorientiert, d. h. ein einzelner Datensatz besteht aus einer geordneten Menge von
Key-Value-Paaren mit reichhaltigen Datentypen; Arrays und eingebettete Dokumente erlauben
hierarchische Strukturen; Felder bzw. Feldgruppen können mit Sekundärindexen belegt werden
Suchmöglichkeiten Reichhaltige Query-Language, Aggregation-Framework, Map/Reduce, Geodaten mit
Bereichssuchen, rudimentäre Volltextsuche
Integration in BI-Tools Pentaho, Jaspersoft, Hadoop-Adapter
Typisches Einsatzszenario Event Logging, semistrukturierte Daten, komplexe Objektnetze, hohe Schreib-/
Leseoperationen
Horizontale Skalierbarkeit Sharding zur Skalierung von Lese- und Schreibzugriffen, Replica Sets zur Skalierung von
Lesezugriffen
Hochverfügbarkeit Replica Sets mit automatischem Failover, Master/Slave-Betrieb
Implementiert in C++
Unterstützte Betriebssysteme Linux, Solaris, Mac OS, Windows
Monitoring-Werkzeuge mongostat, mongotop, MMS (Cloud-Dienst und On-Premise)
Back-up-Lösung Manuell über Dateisystem, MMS (Cloud-Dienst und On-Premise)
Lizenz und Support
Aktuelles stabiles Release 2.4.8 (2.6 erscheint in Kürze)
Open Source Ja. Lizenz ist größtenteils GNU Affero General Public License (AGPL); Teile stehen unter
Apache License, Version 2.0; Quellcode auf GitHub: https://github.com/mongodb/mongo
Kosten der kommerziellen Version Siehe [16]
Features der kommerziellen Version Kerberos-Authentifizierung, SNMP, SSL
MMS (MongoDB Monitoring Service): http://mms.mongodb.com
Monitoring und Back-up-Dienste
Zusätzlicher professioneller Support Verfügbar
Nutzung mit der JVM
Java-APIs Java-Treiber siehe [17]
APIs für andere JVM-Sprachen Scala, Groovy
APIs für andere Non-JVM-Sprachen MongoDB Drivers and Client Libraries, siehe [13]
Object Mapper (Java) Spring Data MongoDB, Morphia, Jongo
JPA-Provider: Eclipse Link MongoDB, Data Nucleus, Hibernate OGM
Tabelle 3: Spezifikation von MongoDB
javamagazin 5 |2014
DatenbankenNoSQL-Serie – Teil 9
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8. tion Servers können Sie jeweils einen eher leichtgewich-
tigen Routerprozess betreiben. Jeder Shard sollte intern
durch ein Replica Set zwecks Ausfallsicherheit realisiert
sein, sodass eine produktive Umgebung zum Beispiel so
aussehen kann wie in Abbildung 7.
API
Clientanwendungen verbinden sich über ein proprietä-
res binäres TCP/IP-basiertes Kommunikationsprotokoll
mit einem MongoDB-Server bzw. einem Routerpro-
zess. Daneben existiert eine REST-artige Schnittstelle,
die sich aber maximal zu Testzwecken einsetzen lässt
und nur Lesezugriffe unterstützt. Für nahezu alle gän-
gigen und auch exotische Sprachen gibt es eine Treiber-
Write Concern – der Grad an Sicherheit
Der so genannte Write Concern legt bei schreibenden
Operationen den Grad an Sicherheit fest, mit dem Sie Ihre
Daten persistiert wissen wollen. Er setzt sich aus den folgen-
den vier Attributen zusammen:
■■ w: Anzahl an Knoten, die Schreiboperationen als erfolg-
reich bestätigen müssen. Der symbolische Wert "majority"
erfordert bei Replica Sets die Bestätigung von der aktuel-
len Mehrheit der Knoten. Default ist 1.
■■ wtimeout: Timeout in Millisekunden. Erfolgt nach dieser
Schwelle keine Rückmeldung, liegt ein Fehler vor. Per
Default ist der Timeout unendlich.
■■ j: Diese boolesche Flag steuert, ob bis zur nächsten Syn-
chronisation des Journals gewartet werden soll. Default
ist false.
■■ fsync: Diese boolesche Flag steuert, ob die Daten direkt
auf die Platte durchsynchronisiert werden sollen. Default
ist false, da dies i.d.R. eine sehr teure Operation wäre.
Viele Treiber bieten für die gängigsten Kombinationen dieser
Parameter Konstanten an, so auch der Java-Treiber [13].
bibliothek, die den Zugriff auf das Backend in einem
relativ einfachen API kapselt, da Dokumente sich sehr
einfach auf eine Map oder ein assoziatives Array abbil-
den lassen.
Der Java-Treiber ähnelt vom Abstraktionsgrad eher
dem JDBC-API. Zentrale Klassen sind DB, DBCollec-
tion und BasicDBObject im Paket com.mongo, die eine
Datenbank, eine Collection und ein Dokument zugreif-
bar machen.
Aufbauend auf dem Treiber gibt es in Java (und ande-
ren OO-Sprachen) Frameworks zum Object/Document
Mapping (als Analogon zum O/R Mapping). Als wich-
tigste Vertreter sind hier Morphia, Spring Data Mon-
goDB und Jongo zu nennen [14], [15]. Diese bieten u. a.
eine annotationsbasierte Abbildung von Klassen auf
Dokumente, simplere Formulierung von Querys und
einiges mehr.
Dipl.-Math. Tobias Trelle ist Senior IT Consultant bei der codecen-
tric AG, Solingen. Er ist seit knapp zwanzig Jahren im IT-Business
unterwegs und interessiert sich für Softwarearchitekturen und ska-
lierbare Lösungen. Tobias hält Vorträge zum Thema NoSQL und
MongoDB auf Konferenzen und Usergruppen und ist Autor des
Buchs „MongoDB – Ein praktischer Einstieg“ im dpunkt.verlag.
Konfig-
Server #3
Shard #1
Primary
Secondary
Secondary
Shard #2
Primary
Secondary
Secondary
Shard #n
Primary
Secondary
Secondary
Konfig-
Server #2
Konfig-
Server #1
Router #1
Application
Server #1
Router #m
Application
Server #m
...
...
Abb. 7: Produktive Sharding-Umgebung
Links Literatur
[1] http://www.mongodb.org
[2] http://www.mongodb.org/downloads
[3] https://github.com/mongodb/mongo
[4] http://en.wikipedia.org/wiki/Mmap
[5] http://bsonspec.org/
[6] http://json.org/
[7] http://de.wikipedia.org/wiki/ACID
[8] http://de.wikipedia.org/wiki/Query_by_Example
[9] http://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/query/#query-
selectors
[10] http://de.wikipedia.org/wiki/MapReduce
[11] http://geojson.org/geojson-spec.html
[12] http://de.wikipedia.org/wiki/B-tree
[13] http://docs.mongodb.org/ecosystem/drivers/
[14] Trelle, Tobias: „Morphia, Spring Data Co“, in Java aktuell 04.2013
[15] Java Persistence Frameworks for MongoDB: http://de.slideshare.net/
tobiastrelle/j-16761910
[16] http://info.mongodb.com/rs/mongodb/images/MongoDB_
Subscription_Value.pdf
[17] https://github.com/mongodb/mongo-java-driver
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