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Validation du schéma JSON et syntaxe de requête expressive dans MongoDB 3.6

Feb 15, 2025 pm 12:52 PM

JSON Schema Validation & Expressive Query Syntax in MongoDB 3.6

Améliorations de clés à MongoDB 3.6: Vérification du schéma JSON et syntaxe de requête efficace

MongoDB 3.6 améliore considérablement l'intégrité des données et les capacités de contr?le grace à l'introduction de la validation du schéma JSON. Par rapport à la vérification des documents précédents, la vérification du schéma JSON est plus puissante et plus flexible, prend en charge les modèles forcés dans les tableaux et restreint les propriétés non autorisées.

Avantages de base de la vérification du schéma JSON:

  • Utiliser l'opérateur $jsonSchema: permet une spécification détaillée des propriétés telles que les types, l'état requis et les propriétés supplémentaires pour empêcher l'insertion de documents de fautes de frappe ou de propriétés non autorisées.
  • prend en charge les structures complexes: par exemple, vous pouvez vous assurer que le tableau lineitems dans un ordre contient des champs requis et se conforme aux types de données et contraintes spécifiés.
  • combiné avec une syntaxe de requête efficace: Transférer une grande quantité de logique métier de la couche d'application vers la couche de base de données, simplifier la base de code et réduire les erreurs et incohérences dans le traitement des données. La syntaxe de requête efficace introduit les fonctions puissantes des expressions agrégées dans le langage de requête, ce qui le rend pratique pour les règles de vérification commerciale complexes et les inspections dynamiques des données.

migrer de la vérification des documents vers la vérification du schéma JSON

L'exemple suivant montre comment mettre à niveau la vérification des documents vers la vérification du schéma JSON:

Tout d'abord, créez une collection orders et vérifiez la configuration à l'aide du document:

db.createCollection("orders", {
  validator: {
    item: { $type: "string" },
    price: { $type: "decimal" }
  }
});

Cela garantit que item est une cha?ne et que price est un numéro décimal. Cependant, il ne peut pas empêcher l'ajout d'attributs mal orthographiés ou non autorisés.

Utilisez l'opérateur $jsonSchema pour résoudre ce problème:

db.runCommand({
  collMod: "orders",
  validator: {
    $jsonSchema: {
      bsonType: "object",
      required: ["item", "price"],
      properties: {
        item: { bsonType: "string" },
        price: { bsonType: "decimal" }
      }
    }
  }
});

La sécurité peut être encore améliorée par additionalProperties: false pour empêcher l'ajout de propriétés non définies.

Traitement des structures de données complexes (par exemple: lineitems tableaux)

La validation du schéma JSON permet la vérification de structures complexes dans un document, comme s'assurer que chaque élément du tableau lineitems contient des champs requis et se conforme au type de données et aux contraintes spécifiés. Les exemples sont les suivants:

// ... (省略部分代碼,與原文類似) ...
lineitems: {
    bsonType: ["array"],
    minItems: 1,
    maxItems: 10,
    items: {
        required: ["unit_price", "sku", "quantity"],
        bsonType: "object",
        additionalProperties: false,
        // ... (省略部分代碼,與原文類似) ...
    }
}
// ... (省略部分代碼,與原文類似) ...

Utiliser une syntaxe de requête efficace pour une vérification des règles métier plus complexe

La syntaxe de requête efficace permet d'utiliser l'opérateur $expr pour créer des règles de vérification dynamique, telles que la vérification si totalWithVAT est égal à total * (1 VAT):

$expr: {
    $eq: [
        "$totalWithVAT",
        { $multiply: ["$total", { $sum: [1, "$VAT"] }] }
    ]
}

combinant $jsonSchema et $expr, des règles de logique métier complexes peuvent être intégrées dans la vérification de la base de données pour améliorer la précision et la cohérence des données.

Résumé

La vérification du schéma JSON de MongoDB 3.6 et la syntaxe de requête efficace fournissent aux développeurs des capacités d'intégrité et de contr?le des données plus fortes, tout en simplifiant le code d'application, en réduisant les erreurs et en améliorant l'efficacité du traitement des données. Cela rend MongoDB plus adapté à la gestion des applications et des données complexes importantes.

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