Zorg voor efficiënte applicaties met MongoDB

Ben je bezig met het ontwerpen van schaalbare en efficiënte applicaties met MongoDB? Dan is een goed datamodel onmisbaar. Als NoSQL-database biedt MongoDB veel flexibiliteit in het structureren van je data. Door de juiste patronen te kiezen, kun je de prestaties en beheersbaarheid van je applicatie aanzienlijk verbeteren. In deze blog bespreken we 4 veelgebruikte technieken: het subset pattern, bucket pattern, extended reference pattern en het correct afhandelen van attributen. 

1. Subset pattern: houd het simpel

Als je werkt met documenten met veel data waarvan je meestal maar een klein deel nodig hebt, is het subset pattern erg handig. Denk aan een productcatalogus waarin elk product uitgebreide informatie bevat: specificaties, reviews, leveranciersinformatie en nog veel meer. Als de meeste queries alleen basisgegevens zoals de productnaam, prijs en voorraadstatus nodig hebben, plaats je die in een kleiner document.

Door het subset pattern toe te passen, blijven de belangrijkste details snel én gemakkelijk toegankelijk. De minder belangrijke informatie sla je apart op in een andere collectie. Zo verminder je het geheugengebruik, wat vooral erg is fijn als je veel opgevraagde velden moet indexeren.

Heb je indexes nodig op veelgebruikte velden? Dan is dit pattern effectief. MongoDB moet namelijk de volledige index in het geheugen houden. Door alleen de essentiële velden te indexeren in je subsetcollectie, bespaar je significant op geheugengebruik. Let op: je hebt een goede strategie nodig voor het synchroon houden van de subset- en detailcollecties.

2. Bucket Pattern: groepeer data voor efficiëntie

Heb je meerdere vergelijkbare datapunten die je kunt groeperen? Dan kun je het bucket pattern gebruiken om het aantal documenten te verminderen. In plaats van voor elk klein datapunt een apart document te maken, groepeer je deze in ‘buckets’ op basis van een vast attribuut, zoals een categorie of bereik.

De optimale bucket size hangt af van je use case. Te kleine buckets leiden tot te veel documenten en overhead, terwijl te grote buckets individuele updates inefficiënt maken. Een vuistregel is om buckets te maken die niet groter zijn dan 16MB (MongoDB's documentlimiet). Bij tijdreeksdata kun je bijvoorbeeld per dag of per uur bucketen, afhankelijk van je datavolume.

Op deze manier verminder je het aantal documenten dat MongoDB moet verwerken, waardoor het schrijven én lezen sneller gaat. In plaats van elke aankoop bijvoorbeeld in een apart document op te slaan, zet je alle aankopen uit een categorie bij elkaar in één document.

Voorbeeld voor	Voorbeeld na:

3. Extended reference pattern: vind de balans

Het extended reference pattern helpt bij het vinden van de juiste balans tussen embedding en referencing. Met extended references kun je belangrijke data direct in een document opslaan om het aantal queries te verkleinen. Bij een orderdocument kun je dan belangrijke klantinformatie (zoals naam en contactgegevens) direct opnemen, in plaats van dat je het klant-ID of volledige klantprofiel eerst moet opslaan.

Dit pattern vereist wel een goed doordachte updatestrategie. Verandert de reference data? Dan moet je bepalen of en hoe je de extended references updatet. Kies daarom velden die relatief statisch zijn of accepteer eventuele inconsistenties voor een bepaalde tijd.

4. Attributes: wees consistent

Het correct afhandelen van attributen is van groot belang bij het ontwerpen van je datamodel. MongoDB is schemaless, maar het blijft belangrijk om consistente conventies te volgen. Gebruik dus duidelijke namen, vermijd diep geneste structuren die queries vertragen én maak optimaal gebruik van MongoDB's indexeringsmogelijkheden.