Задание 1

Запускаем docker-контейнер. ```bash docker pull mongo docker run --name test-mongo -d mongo:latest docker exec -it test-mongo bash mongosh ``` Потом вставляем данные, выполнив команды из файлика. ![](./img/1.png)

Задание 2

```c++ db.products.find({category: "Электроника"}); db.customers.findOne(); // посмотрим на данные первого клиента db.customers.updateOne({name: "Customer 1"}, {$set: {email: "newcustomer@example.com"}}); // изменим email db.customers.findOne(); // проверим изменения db.orders.deleteOne({_id: 102}); // удаляем заказ с id 102 db.orders.insertOne({_id: 601, customer_id: 2, product_id: 1, quantity: 1, order_date: new ISODate()}); // добавляем заказ ``` ![](./img/2.png) ![](./img/3.png) ![](./img/4.png)

Задание 3

```c++ db.orders.aggregate([ { $lookup: { from: "products", localField: "product_id", foreignField: "_id", as: "details" } } { $unwind: "$details" } { $group: { _id: "$details.category", total: { $sum: {$multiply: ["$details.price", "$quantity"]} } } } ] ); // запрос объединяет таблицы orders и products, считает сумму заказов с учётом количества и группирует результат по категориям db.products.aggregate([ { $lookup: { from: "orders", localField: "_id", foreignField: "product_id", as: "order_details" } }, { $unwind: "$order_details" }, { $group: { _id: "$name", orders_num: { $sum: "$order_details.quantity" } } }, { $sort: {"orders_num": -1} }, { $limit: 1 } ]); // запрос объединяет таблицы orders и products, для каждого продукта считает число заказов, сортирует по нему и оставляет наиболее популярный продукт. ``` ![](./img/5.png) Самым популярным оказался Product98.

Задание 4

```c++ db.orders.find({ order_date: { $gt: new ISODate("2025-03-04"), $lt: new ISODate("2025-03-17")}}).explain(); // запрос на заказы от 4 до 17 марта ``` ![](./img/6.png) ```c++ db.orders.createIndex({order_date: 1}); // создаём индекс order_date_1. Затем повторяем запрос ``` ![](./img/7.png) Мы видим, что в первоначальном запросе будет использоваться сканирование с фильтрацией ('COLLSCAN' + filter). Во втором варианте идёт поиск по индексу ('IXSCAN'). Это работает быстрее, так как не нужно просматривать всю таблицу для сравнения даты с выбранным диапазоном. Вместо этого реализована более эффективная структура, например B-дерево.

Задание 5

```c++ db.customers.updateMany({}, {$set: {order_history: []}}); // добавление нового поля db.customers.update({_id: 1}, {$push: {order_history: {order_id: 200, sum: 298.383, date: new ISODate()}}}); // добавляем соответствующие поля ``` ![](./img/8.png)

Задание 6

Для проведения транзакций перезапустим контейнер следующим образом: ```bash docker run --name test-mongo -d -p 27017:27017 mongo --replSet rs0 --bind_ip 0.0.0.0 docker exec -it test-mongo bash mongosh rs.initiate() ``` Теперь можно совершать транзакции. ```c++ db.orders.updateMany({}, {$set: {status: "done"}}); // добавляем поле со статусом ``` ![](./img/9.png) Напишем транзакцию для первого заказа. ```c++ var session = db.getMongo().startSession(); session.startTransaction(); // начинаем транзакцию var orders = session.getDatabase('shopsmart').getCollection('orders'); var products = session.getDatabase('shopsmart').getCollection('products'); // получаем таблицы orders.update({_id: 1}, {$set: {status: "cancelled"}}); products.update({_id: 86}, {$inc: {stock: -4}}); // обновляем данные ``` ![](./img/10.png) ![](./img/11.png) Мы видим, что, поскольку транзакция не завершена, изменения, отображаемые в ней, не видны в исходной базе данных. Завершим транзакцию. ```c++ session.commitTransaction(); ``` ![](./img/12.png) Теперь изменения применились. Попробуем прервать транзакцию командой ```c++ session.abortTransaction(), ``` изменив только статус второго заказа. ![](./img/13.png) Изменения не сохранились.