MongoDB फ्लैशकार्ड्स

**MongoDB** एक गैर-संबंधात्मक NoSQL डेटाबेस है जो डेटा को दस्तावेज़ों के रूप में संग्रहीत करता है। ये दस्तावेज़ BSON प्रारूप में संग्रहीत होते हैं, जो JSON प्रारूप का बाइनरी प्रस्तुति है।

MongoDB पारंपरिक संबंधात्मक डेटाबेसों से इसे अलग करने वाली कुछ महत्वपूर्ण विशेषताएं प्रदान करता है। सबसे पहले, यह दस्तावेज़-उन्मुख है, जिसका मतलब है कि प्रत्येक दस्तावेज़ का अपना अनूठा संरचना हो सकता है। दस्तावेज़ों को संग्रहों में समूहित किया जाता है, जो संबंधात्मक डेटाबेसों में तालिकाओं के समकक्ष होते हैं।

दूसरे, MongoDB क्षैतिज स्केलेबिलिटी प्रदान करता है, जिसका मतलब है कि डेटाबेस की क्षमता बढ़ाने के लिए क्लस्टर में और अधिक मशीनें जोड़ी जा सकती हैं।

तीसरे, MongoDB एड-हॉक क्वेरी, इंडेक्सिंग, और डेटा एग्रीगेशन का समर्थन करता है, जिससे जटिल क्वेरी और डेटा विश्लेषण बनाना संभव हो जाता है।

MongoDB उन अनुप्रयोगों के लिए एक आदर्श डेटाबेस है जिन्हें उच्च स्तर की लचीलापन और स्केलेबिलिटी की आवश्यकता होती है, जैसे कि वेब, मोबाइल, या IoT अनुप्रयोग।

MongoDB में एक संग्रह (collection) एक रिलेशनल डेटाबेस में तालिका (table) के समतुल्य है। यह वह स्थान है जहाँ MongoDB दस्तावेज संग्रहीत किए जाते हैं।

संग्रहों में दस्तावेज़ कुंजी-मूल्य जोड़ों (key-value pairs) के सेट होते हैं। दस्तावेज़ों के पास एक गतिशील योजना (dynamic schema) होती है। इसका मतलब है कि एक ही संग्रह के दस्तावेजों को एक समान फील्ड सेट की आवश्यकता नहीं होती है, और उन फील्डों की संरचना एक दस्तावेज़ से दूसरे दस्तावेज़ तक भिन्न हो सकती है।

इस सबका मतलब है कि MongoDB बहुत लचीला है और यह विभिन्न अनुप्रयोग आवश्यकताओं के अनुसार सुधर सकता है। संग्रहों को एक पूर्वनिर्धारित संरचना की आवश्यकता नहीं होती है। इसके बजाय, दस्तावेज़ों में एक गतिशील रूप से परिभाषित संरचना के साथ फील्ड हो सकते हैं, जिससे विभिन्न संरचनाओं के साथ विभिन्न प्रकार के डेटा को एक ही संग्रह के भीतर संग्रहीत किया जा सकता है।

संरचना और डेटा प्रकारों के बारे में कोई कठोर नियम नहीं हैं। MongoDB जटिल आकार वाले दस्तावेज़ों को संग्रहीत करने की अनुमति देता है - उदाहरण के लिए, ऐसे दस्तावेज़ जो अन्य दस्तावेज़ों या अन्य दस्तावेज़ों के सरणियों (arrays) को शामिल करते हैं।

MongoDB में शार्डिंग एक रणनीति है जो विशाल डेटा सेट को छोटे, अधिक प्रबंधनीय हिस्सों (शार्ड्स कहा जाता है) में विभाजित करने के लिए प्रयोग होती है, जो कि कई सर्वरों में संग्रहीत किए जाते हैं। यह तकनीक, जिसे क्षैतिज डेटा विभाजन के रूप में भी जाना जाता है, उच्च-आयतन डेटा के कुशल प्रबंधन और प्रोसेसिंग की अनुमति देती है।

भले ही डेटा विभाजित हो, MongoDB में डेटा को एक एकल, जुड़ा हुआ डेटाबेस के रूप में प्रस्तुत किया जाता है। इसका मतलब है कि उपयोगकर्ताओं को डेटा का संदर्भ देने के तरीके में बदलाव करने की आवश्यकता नहीं है, भले ही इसे विभाजित किया गया हो।

शार्डिंग का मुख्य उद्देश्य प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी में सुधार करना है। डेटा को शार्ड्स में विभाजित करने से कई मशीनों में लोड का संतुलित वितरण होता है, जो संसाधनों को विशिष्ट कार्यों के लिए निर्देशित करता है और प्रोसेसिंग की कुशलता को बढ़ाता है। यह विशाल डेटाबेस के लिए महत्वपूर्ण है, जहां एकल सर्वर पर बड़ी मात्रा में डेटा का प्रोसेसिंग समय-साध्य और अप्रभावी हो सकता है। आवश्यकताओं के आधार पर, शार्ड्स विभिन्न सर्वरों, क्लस्टरों, या डेटा सेंटर्स में वितरित किए जा सकते हैं, जो लचीलापन और विश्वसनीयता प्रदान करते हैं।

मोंगोडीबी में प्रतिकृति (रेप्लिकेशन) कई मशीनों पर एक ही डेटा की कई प्रतियाँ बनाए रखने की अनुमति देती है। यह उच्च डेटा उपलब्धता की सुविधा प्रदान करता है और मोंगोडीबी की आर्किटेक्चर का एक प्रमुख पहलू है।

मोंगोडीबी प्रतिकृति में प्रतिकृति सेट शामिल होते हैं, जिनमें **एक प्राथमिक नोड** (जो लेखन संचालन संभालने में सक्षम है) और **दो या दो से अधिक द्वितीयक नोड्स** शामिल होते हैं। एक समय में एक प्रतिकृति सेट में केवल एक प्राथमिक सदस्य हो सकता है। इसकी विफलता की स्थिति में, शेष द्वितीयक नोड्स में से एक को बदलने के लिए मतदान कर सकते हैं।

द्वितीयक नोड्स प्राथमिक नोड से डेटा की प्रतिकृति करते हैं, इस प्रकार डेटासेट की प्रतियाँ बनाए रखते हैं। प्रतिकृति के साथ काम करते समय, सही विलंबित प्रतिकृति और अलग-अलग डेटा केंद्रों में प्रतिकृति सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण होता है ताकि डेटा संरक्षण सुनिश्चित हो सके।

इन डेटा प्रतियों के होने से मोंगोडीबी उपयोगकर्ता आसानी से डेटा को पुनः निर्मित और पुनः स्थापित कर सकते हैं, जिससे विफलता की स्थिति में त्वरित पुनर्प्राप्ति की सुविधा मिलती है। उपलब्धता को बढ़ाने के अलावा, प्रतिकृति कोणों प्रदर्शन में भी वृद्धि करती है, क्योंकि प्रतिकृति सेट में किसी भी सदस्य पर पढ़ने के संचालन किए जा सकते हैं।