Configurar las operaciones CRUD

Prioridad de configuración de lectura y guardado

Puedes establecer las opciones de nivel de confirmación de escritura (write concern), nivel de consistencia de lectura y preferencia de lectura en los siguientes niveles:

• Cliente, que establece el por defecto para todas las ejecuciones de operaciones, a menos que se anule

• transacción

• Database

• Colección

Esta lista también indica el orden creciente de prioridad de las configuraciones de opciones. Por ejemplo, si se establece un nivel de consistencia de lectura para una transacción, se anularán las configuraciones de nivel de consistencia de lectura heredadas del cliente.

Las opciones de nivel de confirmación de escritura (write concern), nivel de consistencia de lectura y preferencia de lectura permiten personalizar la coherencia causal y la disponibilidad de los datos en tus sets de réplicas. Para ver una lista completa de estas opciones, consulte las siguientes guías en el manual de MongoDB Server:

• preferencia de lectura

• readConcern

• Nivel de confirmación de escritura

Configuración del cliente

Este ejemplo muestra cómo establecer la preferencia de lectura, la preocupación por la lectura y el nivel de confirmación de escritura (write concern) de una instancia de MongoClient pasando una instancia de MongoClientSettings al constructor. El código configura los siguientes ajustes:

• secondary preferencia de lectura: las operaciones de lectura recuperan datos de miembros secundarios del set de réplicas.

• LOCAL Nivel de consistencia de lectura: las operaciones de lectura devuelven los datos más recientes de la instancia sin garantizar que los datos hayan sido escritos en la mayoría de los miembros del grupo de réplicas.

• W2 nivel de confirmación de escritura (write concern): El primario del set de réplicas y un secundario deben reconocer la operación de grabación.

val mongoClient = MongoClient(MongoClientSettings.builder()
    .applyConnectionString(ConnectionString("mongodb://localhost:27017/"))
    .readPreference(ReadPreference.secondary())
    .readConcern(ReadConcern.LOCAL)
    .writeConcern(WriteConcern.W2)
    .build())

Alternativamente, se pueden especificar los ajustes de lectura y guardado en el URI de conexión, que se pasa como un parámetro al constructor MongoClient:

val uriClient = MongoClient("mongodb://localhost:27017/?readPreference=secondary&w=2&readConcernLevel=local")

Configuración de transacciones

Este ejemplo muestra cómo establecer la preferencia de lectura, el nivel de consistencia de lectura y el nivel de confirmación de escritura (write concern) de una transacción pasando una instancia de TransactionOptions al método startTransaction(). Las transacciones se ejecutan dentro de sesiones, que son agrupaciones de operaciones de lectura o escritura relacionadas que se pretende ejecutar de forma secuencial.

El ejemplo configura los siguientes ajustes:

• primary preferencia de lectura: Las operaciones de lectura recuperan los datos del miembro primario del set de réplicas.

• MAJORITY nivel de consistencia de lectura: Las operaciones de lectura devuelven los datos más recientes de la instancia que se han escrito en la mayoría de los miembros del set de réplicas.

• W1 nivel de confirmación de escritura (write concern): El miembro primario del conjunto de réplicas debe acuse de recibo de la operación de escritura.

val clientSessionFuture = mongoClient.startSession().toFuture()
val clientSession = Await.result(clientSessionFuture, Duration(10, TimeUnit.SECONDS))
val tOptions: TransactionOptions = TransactionOptions.builder()
    .readPreference(ReadPreference.primary())
    .readConcern(ReadConcern.MAJORITY)
    .writeConcern(WriteConcern.W1)
    .build()
clientSession.startTransaction(tOptions)

Configuración de la base de datos

Este ejemplo muestra cómo configurar la preferencia de lectura, el nivel de consistencia de lectura y el nivel de confirmación de escritura (write concern) de una base de datos llamada test_database encadenando métodos 'setter' al método getDatabase(). El código configura los siguientes ajustes:

• primaryPreferred preferencia de lectura: las operaciones de lectura recuperan datos del miembro primario del set de réplicas o de miembros secundarios si el primario no está disponible.

• AVAILABLE Nivel de consistencia de lectura: las operaciones de lectura devuelven los datos más recientes de la instancia sin garantizar que los datos hayan sido escritos en la mayoría de los miembros del grupo de réplicas.

• MAJORITY nivel de confirmación de escritura (write concern): La mayoría de todos los miembros del set de réplicas deben reconocer la operación de escritura.

val database = mongoClient.getDatabase("test_database")
    .withReadPreference(ReadPreference.primaryPreferred())
    .withReadConcern(ReadConcern.AVAILABLE)
    .withWriteConcern(WriteConcern.MAJORITY)

Configuración de la colección

Este ejemplo muestra cómo configurar la preferencia de lectura, el nivel de consistencia de lectura y el nivel de confirmación de escritura (write concern) de una colección llamada test_collection, encadenando métodos setters al método getCollection(). El código configura la siguiente configuración:

• secondaryPreferred preferencia de lectura: Las operaciones de lectura recuperan datos de los nodos secundarios del set de réplicas, o del nodo primario si no se dispone de nodos secundarios.

• AVAILABLE Nivel de consistencia de lectura: las operaciones de lectura devuelven los datos más recientes de la instancia sin garantizar que los datos hayan sido escritos en la mayoría de los miembros del grupo de réplicas.

• UNACKNOWLEDGED nivel de confirmación de escritura (write concern): Los miembros del conjunto de réplicas no necesitan reconocer la operación de escritura.

val collection = database.getCollection("test_collection")
    .withReadPreference(ReadPreference.secondaryPreferred())
    .withReadConcern(ReadConcern.AVAILABLE)
    .withWriteConcern(WriteConcern.UNACKNOWLEDGED)

Clústeres fragmentados

Se puede especificar una preferencia de lectura cuando se conecta a un clúster fragmentado. MongoDB utiliza particionado para dividir conjuntos de datos por rangos de claves y distribuir datos entre varias instancias de bases de datos. Un clúster particionado, o el conjunto de nodos en una implementación particionada, incluye los siguientes componentes:

• Partición: Un set de réplicas que contiene un subconjunto de los datos particionados.

• Mongos: Un enrutador de query que ofrece una interfaz entre tu aplicación y el clúster.

• Servidores de configuración: Servidores que almacenan la configuración y los metadatos del clúster.

Al leer de las particiones del set de réplicas, mongos aplica su preferencia de lectura especificada. La preferencia de lectura se reevalúa para cada operación.

El siguiente ejemplo muestra cómo conectarse a un clúster fragmentado y especificar una preferencia de lectura secondary en tu cadena de conexión:

val mongosClient = MongoClient("mongodb://user:password@mongos1.example.com,mongos2.example.com/?readPreference=secondary")

Conjuntos de etiquetas

En MongoDB Server, puedes aplicar etiquetas de clave-valor a los miembros del set de réplicas según cualquier criterio que elijas. A continuación, puedes usar esas etiquetas para dirigir una operación de lectura a uno o más nodos.

Por defecto, el driver de Scala ignora las etiquetas al elegir un nodo del que leer. Para indicar al driver de Scala que prefiera ciertas etiquetas, pasa las etiquetas como una lista a tu método setter de preferencia de lectura.

Supongamos que está conectado a un set de réplicas que contiene nodos alojados en múltiples centros de datos en todo Estados Unidos. Desea que el driver prefiera las lecturas de los miembros secundarios del set de réplicas en el siguiente orden:

1. Miembros del centro de datos de Nueva York, etiquetados con ("dc", "ny")

2. Nodos del centro de datos de San Francisco, etiquetados con ("dc", "sf")

3. Cualquier miembro secundario

Este ejemplo de código pasa una lista de etiquetas que representan a los miembros anteriores del set de réplicas al método setter ReadPreference.secondary(). Luego, el código pasa la información de preferencia de lectura al método withReadPreference() para establecer el orden de lectura en la base de datos:

val tag1 = new TagSet(new Tag("dc", "ny"))
val tag2 = new TagSet(new Tag("dc", "sf"))
val tag3 = new TagSet()
val readPreference = ReadPreference.secondary(List(tag1, tag2, tag3).asJava)
val database = mongoClient.getDatabase("test_database")
                          .withReadPreference(readPreference)

Equilibrio de carga

Al conectarse a un clúster fragmentado o a un conjunto de réplicas, el controlador de Scala utiliza el balanceo de carga para gestionar las solicitudes de lectura y escritura. El balanceo de carga permite que el controlador distribuya estas solicitudes entre varios servidores, lo que evita sobrecargar un solo servidor y garantiza un rendimiento óptimo.

Al conectarse a un clúster fragmentado, el controlador Scala determina la instancia más cercana mongos calculando cuál tiene el menor tiempo de ida y vuelta de la red. Luego, determina la ventana de latencia sumando el mongos tiempo de ida y vuelta promedio de esta instancia al valor localThresholdMS. El controlador distribuye la carga de las solicitudes entre hasta dos instancias aleatorias mongos que se encuentran dentro de la ventana de latencia. Para cada solicitud, el controlador elige el servidor con la menor carga operativa determinando su operationCount valor.

Al conectarse a un conjunto de réplicas, el controlador Scala selecciona primero los miembros del conjunto según su preferencia de lectura. A continuación, sigue el mismo proceso descrito en el párrafo anterior. Tras calcular la ventana de latencia, selecciona hasta dos miembros aleatorios del conjunto de réplicas que se encuentren dentro de dicha ventana y elige el miembro con el valor operationCount más bajo para recibir la solicitud.

val client = MongoClient(MongoClientSettings.builder()
    .applyConnectionString(ConnectionString("mongodb://localhost:27017/"))
    .applyToClusterSettings(builder => builder
        .localThreshold(35, TimeUnit.MILLISECONDS)
    )
    .build())

val connectionString = "mongodb://localhost:27017/?replicaSet=repl0&localThresholdMS=35"
val client = MongoClient(connectionString)