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MongoDB: trabalhando com armazenamento, backups e otimização de consulta

Backup de dados - Apresentação

Oi! Eu sou a Danielle Oliveira, instrutora da Escola de Dados da Alura.

Audiodescrição: Danielle se autodeclara como uma mulher de pele morena, cabelos cacheados e olhos castanhos. Está vestindo uma camiseta amarela, sentada em um cômodo branco com iluminação em tons de azul e verde. Ao fundo, há uma parede com objetos decorativos que representam o nordeste.

Te acompanharei durante o curso de MongoBD: armazenamento e performance, onde continuaremos nossos estudos sobre a administração de bancos de dados e entenderemos como realizar backups e restaurações de dados usando o MongoDB para a garantia da cópia segura dos dados.

Além disso, descobriremos quais mecanismos de armazenamento existem no MongoDB. Eles nos permitirão gerenciar os dados armazenados.

Também aprenderemos a realizar o monitoramento desses dados armazenados no banco de dados e das consultas executadas. Com isso, saberemos como está o desempenho do nosso banco de dados.

Por fim, realizaremos a otimização das consultas, melhorando cada vez mais a performance do nosso banco. Para essa otimização, criaremos índices.

Esse curso foi pensado para quem deseja entender como se administra um banco de dados que está no MongoDB. Vamos começar nossos estudos!!

Backup de dados - Projeto desenvolvido

Vamos dar mais um passo nos nossos estudos de MongoDB!

A empresa Showbank tem, cada vez mais, ganhado espaço no mercado e, consequentemente, alcançado uma maior quantidade de clientes. Não demorará muito para precisarmos lidar com uma grande quantidade de dados. No trabalho com esses dados, novas questões podem surgir. Uma delas, é:

Como garantir a cópia segura dos dados armazenados no MongoDB?

Mesmo utilizando conjunto de réplicas que já garantem uma grande disponibilidade, poderíamos trabalhar com recursos adicionais. Também precisamos entender como o MongoDB organiza os dados internamente e melhorar o processamento interno.

Outra questão é o monitoramento. Armazenaremos nossos dados no banco de dados e precisamos monitorar como eles estão sendo consultados e armazenados. Portanto, é necessário monitorar o banco de dados e otimizar as consultas, ou seja, entender se a consulta que estamos executando utiliza todos os recursos que garantem um bom processamento do banco.

Já sabemos que o MongoDB disponibiliza diversos recursos, como o conjunto de réplicas ou o backup e restauração. Além disso, podemos usar mecanismos de armazenamento para um melhor gerenciamento dos dados.

Vamos conhecer esses recursos utilizados no trabalho com MongoDB!!

Backup de dados - Tipos de backups

O MongoDB disponibiliza alguns recursos que podem ser utilizados no trabalho com dados, garantindo, por exemplo, uma cópia segura das informações armazenadas no MongoDB.

O conjunto de réplicas é um exemplo disso! Se trata de um conjunto de servidores composto por um servidor primário/principal e outros servidores secundários que são cópias do servidor principal.

Com o conjunto de réplicas, conseguimos garantir a segurança dos nossos dados por meio das cópias. Mas, além do conjunto de réplicas, também podemos utilizar os backups.

Com os backups, também conseguimos criar cópias seguras dos dados. A diferença entre eles e o conjunto de réplicas é:

O MongoDB oferece mais de um tipo de backup. Um deles é o backup com Atlas, versão na nuvem. Outro é o Ops Manager, um gerenciador de backup também na nuvem.

Também existem os backups para a versão que estamos trabalhando:

Antes de conhecermos esses backups na prática, precisamos preparar nosso ambiente.

Caso seu ambiente não esteja preparado, após o vídeo, você encontrará um Para Saber Mais com o passo a passo da instalação.

Vamos criar o banco de dados. Para isso, acessaremos o MongoDB Compass e criaremos o banco de dados "Vendas". No menu lateral esquerdo, selecionaremos "Database" e apertaremos o botão "Create database". Na próxima tela, informaremos o nome do banco de dados em "Database Name": "Vendas".

O próximo campo é "Collection Name". Vamos acessar o diretório do nosso ambiente, localizar "Disco C:" e "Curso", onde encontraremos a pasta "Base" com a base de dados que será utilizada. Nela, há quatro arquivos: "Notas Fiscais.csv"; "Pedidos.csv"; "Produtos.csv"; e "Vendedores.csv".

Agora, criaremos quatro coleções. De volta à tela "Create Database", vamos criar a primeira: "Produtos". Com os campos "Database Name" e "Collection Name" preenchidos, o próximo passo é apertar "Create Database".

O banco de dados "Vendas" está criado, assim como primeira a coleção de "Produtos". Podemos seguir criando as que faltam: "Vendedores", "Pedidos" e "NotasFiscais". Com as quatro coleções criadas, podemos populá-las. Para isso, acessaremos uma por uma, apertaremos "Add Data > Import File" e, na próxima tela, em "Select a file", selecionaremos o arquivo.

Começando por "Vendedores", quando selecionamos o arquivo, automaticamente ele é reconhecido como um CSV. Temos que checar os tipos de dados dos campos: "id", "nome" e "telefone" são strings, porém, "data nascimento" é uma data, ou "date". Corrigido o tipo, podemos apertar "Import > Done". Agora, basta repetir o processo para cada uma das coleções.

Em "Produtos", precisamos alterar o tipo dos campos numéricos: "preco", "number", "custos" e "estoque" são tipos "number". Em "Pedidos", temos que alterar o tipo dos campos: "quantidade" para "number"; "data da compra" para "Date"; "valor venda" para "number" e "preço medio" para "number".

A última coleção é a de "Notas Fiscais" e também alteraremos os campos "valor venda" e "preço medio" para "number".

Com isso, nosso banco de dados está criado com as quatro coleções e estas coleções contém, cada qual, seus dados. O próximo passo é colocar em prática a execução de backups e restauração de dados!

Sobre o curso MongoDB: trabalhando com armazenamento, backups e otimização de consulta

O curso MongoDB: trabalhando com armazenamento, backups e otimização de consulta possui 112 minutos de vídeos, em um total de 42 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de NoSQL em Data Science, ou leia nossos artigos de Data Science.

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