Đáp án Quiz MongoDB — 75 câu hỏi có giải thích

Đáp án: C

MongoDB lưu document BSON trong collection. BSON là dạng nhị phân của JSON, hỗ trợ thêm kiểu như Date, ObjectId, Decimal128. Document lồng được object và mảng, và hai document trong cùng collection không bắt buộc có cùng tập trường.

Đáp án: B

Thiếu index trên email. Không có index, MongoDB đọc lần lượt cả 5 triệu document. Tạo db.users.createIndex({ email: 1 }, { unique: true }) đưa việc tìm về tra cứu B-tree. Xác nhận bằng .explain() — thấy COLLSCAN là chưa có index dùng được.

Đáp án: A

Không có toán tử $ là ngữ nghĩa thay thế toàn bộ document — mọi trường không nêu sẽ biến mất. $set chỉ sửa trường được liệt kê. Driver hiện đại từ chối updateOne không có toán tử để chặn mất dữ liệu ngoài ý muốn; muốn thay thế thật thì dùng replaceOne.

Đáp án: B

Khớp A và C. Với trường mảng, { tags: "mongodb" } đúng khi có ít nhất một phần tử bằng giá trị đó. Cú pháp này cũng khớp trường vô hướng. Còn { tags: ["mongodb"] } là so khớp toàn bộ mảng — chỉ trúng document có mảng đúng bằng vậy.

Đáp án: B

db.coll.find({...}).explain("executionStats"). Đọc stage (IXSCAN là có dùng index, COLLSCAN là quét toàn bộ), indexName, và so totalDocsExamined với nReturned — hai số càng gần nhau thì truy vấn càng hiệu quả.

Đáp án: C

find() trả cursor — phải duyệt hoặc gọi toArray() mới lấy được dữ liệu. findOne() trả thẳng một document, hoặc null khi không khớp. Về hiệu năng, findOne() tương đương find().limit(1).

Đáp án: B

$in khớp khi giá trị của trường trùng với bất kỳ phần tử nào trong mảng cho trước: { status: { $in: ["paid", "shipped"] } }. Với trường kiểu mảng, nó khớp khi có ít nhất một phần tử chung. $nin là phủ định.

Đáp án: B

ObjectId dài 12 byte: 4 byte timestamp giây, 5 byte ngẫu nhiên theo tiến trình, 3 byte bộ đếm. Vì timestamp nằm ở đầu nên nó tăng dần theo thời gian tạo, và lấy ra được ngày tạo mà không cần thêm trường createdAt.

Đáp án: A

insertMany(). Nó gói nhiều document vào ít lần đi mạng nên nhanh hơn hẳn vòng lặp insertOne. Mặc định chạy có thứ tự (ordered: true) — gặp lỗi là dừng; đặt ordered: false để bỏ qua bản ghi lỗi và chèn tiếp phần còn lại.

Đáp án: B

db.collection.getIndexes() liệt kê mọi index kèm định nghĩa. Muốn biết index nào thực sự được dùng thì thêm db.collection.aggregate([{ $indexStats: {} }]) — nó cho số lượt sử dụng của từng index.

Đáp án: A

Cơ sở dữ liệu vẫn phải duyệt qua tất cả document bị bỏ qua trước khi tới trang cần. Nên trang thứ một nghìn chậm hơn hẳn trang đầu, dù số kết quả trả về bằng nhau.

Đáp án: A

Collection được tạo tự động, và database cũng vậy nếu chưa có. MongoDB tạo chúng ngay ở thao tác ghi đầu tiên nên không cần khai báo trước.

Đáp án: D

name, email và _id. Trường định danh luôn được trả về trừ khi loại bỏ tường minh bằng cách đặt giá trị không cho nó. Muốn bỏ, phải viết rõ trong projection.

Đáp án: A

Cả hai: document có trường đó với giá trị null, và document không có trường đó. Muốn phân biệt, dùng toán tử kiểm tra sự tồn tại của trường thay vì so sánh với null.

Đáp án: B

Kiểu ngày giờ của BSON. Chỉ kiểu này mới so sánh và sắp xếp đúng theo thời gian, dùng được các toán tử ngày giờ trong aggregation, và đặt được chỉ mục tự xoá theo thời hạn.

Đáp án: D

Lệnh tạo index thất bại. Index không tạo được khi dữ liệu hiện có vi phạm ràng buộc, nên phải tìm và xử lý các bản ghi trùng trước — thường bằng aggregation nhóm theo trường đó rồi lọc nhóm có nhiều hơn một.

Đáp án: C

Một lệnh đếm chính xác theo điều kiện nên phải quét dữ liệu; lệnh kia đọc số liệu siêu dữ liệu nên trả về gần như tức thì nhưng không nhận điều kiện lọc và có thể lệch sau sự cố.

Đáp án: C

Xoá collection loại bỏ luôn định nghĩa index và trả lại dung lượng ngay. Xoá từng document thì giữ nguyên collection cùng index, chạy chậm hơn nhiều với dữ liệu lớn nhưng dùng được điều kiện lọc.

Đáp án: C

Danh sách máy chủ được phân giải qua bản ghi DNS thay vì liệt kê thủ công. Chỉ cần một tên miền, và các tuỳ chọn mặc định cũng lấy từ DNS — nên thêm bớt máy chủ trong cụm không buộc sửa cấu hình ứng dụng.

Đáp án: A

Nó chỉ khớp document hoàn toàn không có trường đó, còn so sánh với null khớp cả trường có giá trị null lẫn trường vắng mặt. Đây là cách duy nhất để phân biệt hai tình huống.

Đáp án: C

Nhúng khi dữ liệu con luôn đọc kèm cha, số lượng có trần, và không cần truy vấn riêng. Tham chiếu khi dữ liệu dùng chung giữa nhiều nơi, khi mảng có thể tăng vô hạn, hoặc khi cần truy vấn độc lập. Giới hạn cứng: một document tối đa 16MB.

Đáp án: B

C không dùng được. Index phức hợp chỉ phục vụ truy vấn khớp tiền tố bên trái: {status} hoặc {status, createdAt}. Lọc riêng createdAt không khớp tiền tố nào nên phải quét. Cần truy vấn theo riêng createdAt thì tạo thêm index cho nó.

Đáp án: D

Nó tính top 10 người dùng chi nhiều nhất: $match lọc đơn đã thanh toán, $group gộp theo userId tính tổng tiền và đếm số đơn, $sort sắp giảm dần theo tổng, $limit lấy 10. Mỗi giai đoạn nhận đầu ra của giai đoạn trước.

Đáp án: A

Có. Ghi vào một document luôn nguyên tử — kể cả khi cập nhật nhiều trường lồng nhau. Transaction đa document có từ 4.0 (replica set) và 4.2 (sharded cluster). Nhưng transaction tốn tài nguyên, nên mô hình hóa tốt để một thao tác nghiệp vụ gói trong một document vẫn là hướng ưu tiên.

Đáp án: A

Replica set = nhiều bản sao của cùng dữ liệu, cho tính sẵn sàng cao và tự chuyển đổi khi primary hỏng. Sharding = chia dữ liệu theo shard key ra nhiều node, cho khả năng mở rộng vượt giới hạn một máy. Trong thực tế mỗi shard chính là một replica set.

Đáp án: C

$lookup giống LEFT OUTER JOIN: mỗi document được gắn thêm một mảng chứa các document khớp bên collection kia; không khớp thì mảng rỗng. Bắt buộc đánh index trên trường được nối (foreignField), nếu không mỗi document đầu vào kéo theo một lần quét toàn bộ collection kia.

Đáp án: A

TTL index: db.sessions.createIndex({ createdAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 86400 }). Một tiến trình nền chạy khoảng mỗi 60 giây sẽ xóa document có createdAt quá hạn. Trường được đánh index phải là kiểu ngày, và việc xóa không diễn ra tức thời tại đúng giây hết hạn.

Đáp án: D

Partial index: createIndex({ deletedAt: 1 }, { partialFilterExpression: { deletedAt: { $exists: true } } }). Nó chỉ chứa 3% document đó nên nhỏ và ghi nhanh. Đổi lại truy vấn chỉ dùng được index này khi điều kiện lọc bao hàm điều kiện của index.

Đáp án: A

Schema validation với $jsonSchema: khai báo required và kiểu dữ liệu trên collection, MongoDB từ chối ghi khi vi phạm. Nó bổ sung chứ không thay thế kiểm tra ở ứng dụng — nhưng là lưới an toàn cuối khi có nhiều dịch vụ cùng ghi vào một collection.

Đáp án: D

Đọc từ secondary có thể trả về dữ liệu cũ vì sao chép có độ trễ. Kịch bản hay gặp: người dùng lưu thay đổi rồi trang tải lại đọc từ secondary và hiện dữ liệu cũ. Vì vậy chọn read preference theo từng truy vấn, không bật đại trà.

Đáp án: C

$project là danh sách trắng — không liệt kê là mất. $addFields (và bí danh $set) chỉ thêm vào, giữ nguyên phần còn lại. Khi chỉ cần thêm một trường tính toán mà không muốn liệt kê lại toàn bộ, dùng $addFields.

Đáp án: A

Một cái gán giá trị cho trường, một cái xoá hẳn trường đó khỏi document. Xoá hẳn khác với gán giá trị rỗng: truy vấn kiểm tra sự tồn tại của trường cho kết quả khác nhau giữa hai cách.

Đáp án: B

Tạo một document mới khi không có document nào khớp điều kiện. Ưu điểm lớn nhất là nó nguyên tử — tránh được tranh chấp của cách kiểm tra sự tồn tại rồi mới chèn ở hai bước riêng.

Đáp án: A

Nó truy cập trường lồng bằng ký hiệu đường dẫn chấm, và đánh index được trên chính đường dẫn đó. Khác với việc so khớp cả object con, vốn yêu cầu khớp chính xác toàn bộ và cả thứ tự các trường.

Đáp án: C

Thêm nhiều phần tử cùng lúc và giới hạn độ dài mảng trong cùng một thao tác. Nhờ đó giữ một danh sách các mục gần nhất — thông báo, lịch sử xem — mà không phải đọc, cắt rồi ghi lại ở ba bước riêng.

Đáp án: B

Rất quan trọng. Đặt giai đoạn lọc sớm nhất có thể để giảm khối lượng dữ liệu đi qua các giai đoạn sau. Và lọc ở đầu pipeline còn dùng được index, còn đặt sau một giai đoạn biến đổi thì không.

Đáp án: D

Tách thành năm document riêng, mỗi cái giữ nguyên các trường khác và chứa một phần tử của mảng. Vì nó làm số document tăng lên, nên đặt sau giai đoạn lọc để không nhân bản dữ liệu không cần tới.

Đáp án: B

Một document duy nhất tổng hợp toàn bộ đầu vào. Đây là cách tính tổng, trung bình, giá trị lớn nhất hay đếm trên cả tập kết quả — thay vì theo từng nhóm như khi khoá nhóm là một trường.

Đáp án: A

Các truy vấn dùng tiền tố của index: trường đầu, hoặc hai trường đầu, hoặc cả ba. Truy vấn chỉ dùng trường thứ hai hay thứ ba thì không có tiền tố nên không tận dụng được.

Đáp án: C

Từ bản 4.2, việc tạo index dùng một cơ chế không chặn ghi trong phần lớn thời gian, chỉ khoá ngắn ở đầu và cuối. Các bản cũ hơn có một cờ chạy nền riêng, và cờ đó nay không còn ý nghĩa.

Đáp án: C

Một mảng chứa tham chiếu ở một phía, hoặc ở cả hai phía nếu cần truy vấn theo cả hai hướng. Quyết định dựa trên truy vấn nào chạy nhiều nhất chứ không dựa trên quy tắc chuẩn hoá như cơ sở dữ liệu quan hệ.

Đáp án: C

Khi cần ghi nguyên tử trên nhiều document hoặc nhiều collection. Ghi trên một document đã nguyên tử sẵn, nên giao dịch là thừa trong trường hợp đó — và nó tốn kém hơn đáng kể.

Đáp án: A

Dữ liệu và tải dồn về một mảnh, làm mất toàn bộ lợi ích của việc chia. Ví dụ kinh điển là khoá tăng dần theo thời gian: mọi ghi mới đều rơi vào cùng một mảnh ở cuối dải giá trị.

Đáp án: B

Phần dữ liệu và index được truy cập thường xuyên. Nguyên tắc vận hành quan trọng nhất là phần này phải vừa trong bộ nhớ — nếu vượt, mỗi truy vấn phải đọc đĩa và độ trễ tăng lên hàng chục lần.

Đáp án: D

Ghi lại các thao tác chậm hơn một ngưỡng để tìm truy vấn cần tối ưu. Nó ghi vào một collection giới hạn kích thước trong chính cơ sở dữ liệu, nên truy vấn và phân tích được bằng các lệnh quen thuộc.

Đáp án: A

Bắt buộc phải có, duy nhất trong collection, bất biến sau khi tạo, và luôn có sẵn một index. Nó nhận mọi kiểu trừ mảng, nên dùng chuỗi hoặc số làm khoá được — không bắt buộc phải là kiểu định danh mặc định.

Đáp án: B

Cho phép lọc và biến đổi ở collection được nối trước khi ghép kết quả. Dạng cơ bản chỉ so khớp một trường bằng nhau, nên phải kéo về toàn bộ các document khớp rồi mới lọc ở giai đoạn sau.

Đáp án: B

Các nút còn lại tổ chức một cuộc bầu chọn và chọn ra nút chính mới, thường mất vài giây — trong khoảng đó không ghi được. Điều kiện là đa số nút còn sống, nên một cụm hai nút mất một nút là không bầu được.

Đáp án: B

Một collection ghi lại mọi thao tác ghi trên nút chính, để các nút phụ đọc và áp lại. Nó giới hạn kích thước — nút tụt lại quá xa sẽ không đuổi kịp và phải đồng bộ lại toàn bộ từ đầu.

Đáp án: D

Nhật ký thao tác của cụm nhân bản — nên nó chỉ hoạt động khi có cụm, không dùng được với một nút đơn lẻ. Nhờ dựa vào nhật ký sẵn có, nó không cần ứng dụng ghi thêm gì và không cần hỏi thăm định kỳ.

Đáp án: A

Tạo một đối tượng client dùng chung cho cả ứng dụng và tái dùng nó. Đối tượng đó đã tự quản lý nhóm kết nối bên trong — tạo mới ở mỗi request sẽ mở hàng loạt kết nối thừa và nhanh chóng cạn giới hạn của máy chủ.

Đáp án: D

Viết ứng dụng đọc được cả hai dạng trước, rồi chuyển đổi dần khi từng document được ghi. Cập nhật hàng loạt trên collection lớn tốn nhiều tài nguyên và khó quay lui khi phát hiện vấn đề.

Đáp án: C

Một lược đồ theo chuẩn mở phổ biến, gắn vào collection lúc tạo hoặc bằng một lệnh sửa. Nó khai được trường bắt buộc, kiểu dữ liệu, khoảng giá trị và mẫu chuỗi — và có chế độ chỉ cảnh báo thay vì từ chối.

Đáp án: A

Index văn bản dựng sẵn khá cơ bản: mỗi collection chỉ được một index loại này, ít tuỳ chỉnh, và xếp hạng đơn giản. Dịch vụ tìm kiếm của nền tảng đám mây dựa trên một công cụ tìm kiếm đầy đủ, mạnh hơn nhiều.

Đáp án: D

Ảnh chụp ở tầng lưu trữ, hoặc dịch vụ sao lưu liên tục của nền tảng. Điểm quan trọng nhất cần nhớ: nhân bản không phải sao lưu — một lệnh xoá nhầm được nhân bản sang mọi nút chỉ trong vài mili giây.

Đáp án: B

Ba thứ tối thiểu: bật xác thực và phân quyền, giới hạn địa chỉ lắng nghe thay vì mọi giao diện, và mã hoá đường truyền. Nhiều vụ rò rỉ dữ liệu lớn đến từ các thể hiện để mở ra Internet không cần mật khẩu.

Đáp án: A

Gửi nhiều thao tác trong một lần đi mạng thay vì một lần cho mỗi thao tác. Với hàng nghìn thao tác, chi phí vòng khứ hồi mạng chiếm phần lớn thời gian chứ không phải bản thân việc ghi.

Đáp án: B

Nó trả về chính document đó, và chọn được bản trước hay sau khi sửa qua một tuỳ chọn. Nhờ vậy lấy được giá trị mới trong cùng một thao tác nguyên tử, thay vì đọc lại ở một bước riêng có thể thấy dữ liệu đã bị người khác đổi.

Đáp án: D

Một trường đánh dấu — thường là mốc thời gian xoá — cộng một index bộ phận chỉ trên các document còn hiệu lực. Và quan trọng nhất: gom việc lọc vào một nơi duy nhất ở tầng truy cập dữ liệu.

Đáp án: B

Nó tạo một mục index cho mỗi phần tử của mảng. Nhờ đó tìm theo một phần tử cụ thể rất nhanh, đổi lại index lớn hơn nhiều — một mảng trăm phần tử tạo trăm mục cho một document.

Đáp án: C

Truy vấn phải quét toàn bộ collection vì không index nào dùng được. Với collection nhỏ thì chấp nhận được, nhưng nó không mở rộng — thời gian tăng tuyến tính theo số document.

Đáp án: D

Kiểu thập phân chính xác có sẵn từ bản 3.4, hoặc số nguyên tính bằng đơn vị nhỏ nhất. Kiểu số thực mặc định của JavaScript có sai số biểu diễn nên tổng tiền lệch dần qua nhiều phép cộng.

Đáp án: B

Mỗi vòng lặp là một lần đi mạng. Với một nghìn phần tử, đó là một nghìn vòng khứ hồi và chúng chiếm gần như toàn bộ thời gian. Gộp lại bằng một truy vấn với toán tử danh sách, hoặc bằng lệnh ghi hàng loạt.

Đáp án: B

Nó cho lược đồ và xác thực ở tầng ứng dụng, cùng các tiện ích như trường ảo và móc vòng đời. Đổi lại thêm một lớp trừu tượng có thể che mất truy vấn thực tế, làm việc tối ưu khó hơn khi không rõ nó sinh ra gì.

Đáp án: B

Dữ liệu có thể cũ vì việc nhân bản có độ trễ. Ghi rồi đọc lại ngay có thể không thấy thay đổi vừa ghi — một lớp lỗi khó tái hiện vì nó phụ thuộc thời điểm và tải hệ thống.

Đáp án: A

Nó quyết định rằng mảng nhúng không được tăng vô hạn. Một document bài viết nhúng toàn bộ bình luận sẽ chạm giới hạn theo thời gian, và khi đó mọi thao tác ghi thất bại — sửa lúc đó rất tốn kém.

Đáp án: D

Không, trừ khi mẫu neo vào đầu chuỗi và không phân biệt hoa thường bị tắt. Index sắp xếp theo giá trị từ đầu chuỗi, nên tìm chuỗi con ở giữa buộc phải quét toàn bộ.

Đáp án: B

Thứ tự bằng nhau trước, rồi trường dùng để sắp xếp, cuối cùng là điều kiện khoảng. Đặt điều kiện khoảng trước trường sắp xếp làm MongoDB phải sắp xếp lại trong bộ nhớ thay vì đọc theo thứ tự có sẵn.

Đáp án: A

Việc sắp xếp diễn ra trong bộ nhớ, và MongoDB giới hạn dung lượng cho mỗi thao tác như vậy. Vượt giới hạn thì truy vấn thất bại hẳn chứ không chỉ chạy chậm — nên lỗi xuất hiện đột ngột khi dữ liệu lớn dần.

Đáp án: B

Đánh index có khai báo collation không phân biệt hoa thường, rồi truy vấn với cùng collation đó. Cách thay thế đơn giản hơn là lưu thêm một trường đã chuyển về chữ thường và đánh index trên trường đó.

Đáp án: A

Dùng toán tử cho phép nhúng biểu thức aggregation vào điều kiện truy vấn. Cú pháp thông thường chỉ so trường với hằng số, còn toán tử này cho tham chiếu tới trường khác trong cùng document.

Đáp án: D

Dùng toán tử tăng, vì nó là thao tác nguyên tử ở mức document. Đọc rồi ghi lại có khoảng trống giữa hai bước, nên hai yêu cầu đồng thời cùng đọc giá trị cũ và một lượt tăng bị mất.

Đáp án: B

Mỗi nhánh cần index riêng. MongoDB chạy từng nhánh độc lập rồi hợp kết quả và loại trùng, nên chỉ cần một nhánh thiếu index là toàn bộ truy vấn phải quét cả collection.

Đáp án: D

Đặt liền nhau, sắp xếp trước rồi giới hạn. Khi hai stage liền kề, MongoDB chỉ giữ đúng số bản ghi cần trong lúc sắp xếp thay vì sắp xếp toàn bộ rồi mới cắt — tránh được cả giới hạn bộ nhớ.

Đáp án: B

Driver tự thử lại một lần khi gặp lỗi mạng tạm thời hoặc khi cụm đang chuyển đổi primary. Mỗi thao tác mang một định danh nên máy chủ nhận ra lần thử lại và không áp dụng hai lần.