MongoDB *

• React — для постройки UI
• Express — в качестве сервера
• MongoDb + Mongoose — noSQL база данных
• graphQL — основной API для взаимодействия с базой данных
• Apollo-Client — коннектор для удобного вызова запросов и мутаций через graphQL
• webpack — для сборки проекта и разделения клиентского и серверного кода

__root
1 |__client
2 |__public
3 |__middleware
4 |__server

1. React-компоненты
2. Бандл клиентского кода и остальные публичные файлы
3. Mongoose: схемы, дополнительные методы и graphQL: типы, класс с запросами, класс с мутациями, схема
4. Бандл серверного кода вместе с express сервером

Использование монги в production — достаточно спорная тема.
С одной стороны все просто и удобно: положили данные, настроили репликацию, понимаем как шардировать базу при росте объема данных. С другой стороны существует достаточно много страшилок, Aphyr в своем последнем jepsen тесте сделал не очень позитивные выводы.

По факту оказывается, что есть достаточно много проектов, где mongo является основным хранилищем данных, и нас часто спрашивали про поддержку mongodb в окметр. Мы долго тянули с этой задачей, потому что сделать "осмысленный" мониторинг на порядок сложнее, чем просто собрать какие-то метрики и настроить какие-нибудь алерты. Нужно сначала разобраться в особенностях поведения софта, чтобы понять, какие именно показатели отслеживать.

Как раз про сложности и проблемы я и хочу рассказать на примере реализации мониторинга запросов к mongodb.

Сегодня, в период стремительного развития веб-технологий, опытному фронтэнд-разработчику нужно всегда оставаться в тренде, каждый день углубляя свои познания. А что делать, если Вы только начинаете свой путь в мире веб? Вы уже переболели вёрсткой и на этом не хотите останавливаться. Вас тянет в загадочный мир JavaScript! Если это про Вас, надеюсь данная статья придётся к стати.

Пример настройки MongoDB с закрытым доступом через сеть Интернет. В данной статье приведен пример разворачивания трех Replica Set и активацией OpLog на одном сервере. OpLog необходим "реактивным" приложениям, которые следят (слушают) за изменениями в MongoDB, например для приложений на основе Meteor (для отключения long-polling'а).

Представьте себе базу данных, способную валидировать JSON данные по схеме JSON Schema, отрабатывать события и обрабатывать данные. А если идея реализованна как сервис, использующий mongodb?

Мы разработали именно такой сервис. Им пользуются наши сайд проекты:

• docast.me — любые источники данных можно слушать/смотреть в любимом подкастинговом приложении
• watchlater — решение проблемы watch later youtube
• warhealth — мобильное приложение

Под катом краткое описание основных особенностей сервиса с примерами.

Введение

• Tailing the MongoDB Oplog on Sharded Clusters
• Pitfalls and Workarounds for Tailing the Oplog on a MongoDB Sharded Cluster

MongoDB Sharded Cluster

Sharding, или горизонтальное масштабирование, разделение и распределение данных на нескольких серверах или сегментах (shards). Каждый сегмент является независимой базой данных, и в совокупности все сегменты составляют единую локальную базу данных.

Как построить дерево?

Берём mongodb и документ с деревом из неё

Введение

• Replica Set Oplog
• Create Tailable Cursor

ИДЕЯ

МОТИВАЦИЯ

• Частичный ( partial ) индекс
• Валидация
• Нововведения агрегационного фреймворка
• Новые опции в утилитах импорта экспорта
• Нововведения в CRUD
• WiredTiger и fsyncLock
• Новое GUI compass