Учебник Express часть 3: Использование базы данных (с помощью Mongoose)

Сотрудники библиотеки будут использовать сайт Local Library для хранения информации о книгах и абонентах, а абоненты библиотеки будут использовать его для просмотра и поиска книг, для получения информации о доступных копиях, для резервирования или одалживания книг. Чтобы эффективно хранить и извлекать информацию, мы будем хранить её в базе данных.

Express-приложения могут использовать различные базы данных, и есть несколько подходов, которые можно использовать для выполнения операций Create, Read, Update and Delete (CRUD) (создать, прочесть, обновить, удалить). В руководстве дан краткий обзор некоторых доступных опций, и детально рассмотрены некоторые механизмы работы.

*Express-*приложение может использовать любые базы данных, поддерживаемые Node (сам по себе Express не определяет каких-либо конкретных дополнительных свойств и требований для управления базами данных). Есть много популярных вариантов — PostgreSQL, MySQL, Redis, SQLite, и MongoDB.

При выборе базы данных следует учитывать такие факторы как время разработки, время обучения, простота репликации и копирования, расходы, поддержка сообщества и т. д. Хотя нет единственной "лучшей" базы данных, почти любое из популярных решений будет приемлемым для сайта малого и среднего размера, такого как наша Local Library.

Более подробно о вариантах смотрите в: Database integration (Express docs).

Существует два подхода при работе с базой данных:

• Использование родного языка запросов баз данных (т.е. SQL)
• Использование объектной модели данных (ODM) или объектно-реляционной модели (ORM). ODM / ORM представляют данные веб-сайта как объекты JavaScript, которые затем отображаются на поддерживающую базу данных. Некоторые ORM привязаны к определённой базе данных, тогда как другие не зависят от конкретной базы данных.

Наилучшую производительность можно получить с помощью SQL или другого языка запросов, поддерживаемого базой данных. Объектные модели (ODM) часто медленнее, потому что требуют перевода объектов в формат базы данных, при этом не обязательно будут использованы наиболее эффективные запросы к базе данных (особенно, если ODM предназначена для различных баз данных и должна идти на большие компромиссы в смысле поддержки тех или иных функций базы данных).

Преимущество применения ORM состоит в том, что программисты могут сосредоточиться на объектах JavaScript, а не на семантике базы данных — особенно, если требуется работать с разными базами данных (на одном или разных веб-сайтах). Они также дают очевидное место для валидации и проверки данных.

Есть много ODM/ORM доступных решений на сайте менеджера пакетов NPM (проверьте теги по подгруппе odm и orm).

Популярные решения на момент написания статьи:

• Mongoose: — это средство моделирование объектов базы данных MongoDB, предназначенное для асинхронной работы.
• Waterline: ORM фреймворка Sails (основан на Express) . Она предоставляет единый API для доступа к множеству баз данных, в том числе Redis, mySQL, LDAP, MongoDB, и Postgres.
• Bookshelf: поддерживает как promise- так и традиционные callback- интерфейсы, поддержка транзакций, eager/nested-eager relation loading, полиморфные ассоциации, и поддержка, один к одному, один ко многим, и многие ко многим. Работает с PostgreSQL, MySQL, и SQLite3.
• Objection: Делает настолько лёгким, насколько возможно, использование всей мощи SQL и движка базы данных ( поддерживает SQLite3, Postgres, и MySQL).
• Sequelize: Основанная на промисах ORM для Node.js и io.js. Поддерживает диалекты PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite и MSSQL, обладает надёжной поддержкой транзакций, отношений, чтения копий и т.д.
• Node ORM2 — это OR менеджер для NodeJS. Поддерживает MySQL, SQLite и Progress, помогает работать с БД, используя объектный подход.
• JugglingDB — это кросс-ДБ ORM для NodeJS, обеспечивающая общий интерфейс для доступа к наиболее популярным форматам БД. Поддерживает MySQL, SQLite3, Postgres, MongoDB, Redis и хранение данных в памяти js (собственный движок, только для тестирования).

Как правило, при выборе решения следует учитывать как предоставляемые функции, так и "деятельность сообщества" ( загрузки, вклад, отчёты об ошибках, качество документации, и т.д. ) . На момент написания статьи Mongoose являлась очень популярной ORM, и разумно, если вы выбрали MongoDB.

В примере LocalLibrary (и до конца раздела) мы будем использовать Mongoose ODM для доступа к данным нашей библиотеки. Mongoose является интерфейсом для MongoDB, NoSQL-базы данных с открытым исходным кодом, в которой использована документов-ориентированная модель данных. В MongoDB «коллекции» и «документы» — это аналоги «таблиц» и «строк» в реляционных БД.

Это сочетание ODM и БД весьма популярно в сообществе Node, частично потому, что система хранения документов и запросов очень похожа на JSON и поэтому знакома разработчикам JavaScript.

Далее показано, как определить и получить доступ к схеме и моделям Mongoose для примера веб-сайта LocalLibrary.

Прежде чем начинать писать код моделей, стоит обдумать, какие данные нам нужно хранить, и каковы отношения между разными объектами.

Мы знаем, что нужно хранить информацию о книгах (название, резюме (краткое описание), автор, жанр, ISBN (Международный стандартный книжный номер) ) и что может быть несколько доступных экземпляров (с уникальными идентификаторами, статусом наличия и т. д.). Может потребоваться хранить больше информации об авторе (не только имя, т.к. могут быть авторы с одинаковыми или похожими именами). Мы хотим иметь возможность сортировать данные по названиям книг, по авторам, по жанрам и категориям.

При проектировании моделей имеет смысл иметь отдельные модели для каждого «объекта» (группы связанных данных). В этом случае очевидными объектами являются книги, экземпляры книг и авторы.

Можно также использовать модели для представления параметров списка выбора (например, как выпадающий список вариантов), вместо жёсткого кодирования выбора на самом веб-сайте - рекомендуется, когда не все параметры известны или могут быть изменены. Явный кандидат для модели такого типа — это жанр книги (например, «Научная фантастика», «Французская поэзия» и т.д.),

Как только мы определились с моделями и полями, следует подумать об отношениях между ними.

С учётом сказанного, UML-диаграмма связей (см. ниже) показывает модели, которые представлены как прямоугольники. Мы решили, что создадим модели для книги (общие сведения о книге), для экземпляра книги (состояние отдельных физических копий книги, доступных в системе) и для автора. Кроме того, у нас будет модель для жанра, чтобы эти значения можно было создавать динамически. Решено не создавать модель для BookInstance:status — мы пропишем в коде необходимые значения, потому что не ожидаем их изменения. На элементах диаграммы показаны имя модели, имена и типы полей, имена методов и типы их результатов .

Также показаны отношения между моделями, включая множественные отношения. Числа на линиях связи показывают максимум и минимум моделей, участвующих отношении. Например, линия между Book и Genre показывает, что Book и Genre связаны. Числа на этой линии рядом с моделью Book показывают, что жанр может быть связан с любым количеством книг, а числа на другом конце линии рядом с Genre отмечают, что книга может быть связана с любым количеством жанров.

В этом разделе кратко описано как подключиться к базе MongoDB с помощью Mongoose, как определить схемы и модели, как сформировать основные запросы.

Mongoose устанавливается в ваш проект (package.json) как и другие зависимости - при помощи NPM. Команда установки (выполняется из каталога проекта):

npm install mongoose

Установка Mongoose добавит все зависимости, включая драйвер MongoDB, но не установит саму базу данных. При желании установить сервер MongoDB локально, можно скачать установочный файл здесь для своей операционной системы и установить его. Также можно использовать облако MongoDB.

Mongoose требует подключение к MongoDB. Вы можете использовать require() и подключится к локальной БД при помощи mongoose.connect(), как показано ниже.

// Импортировать модуль mongoose
var mongoose = require("mongoose");

// Установим подключение по умолчанию
var mongoDB = "mongodb://127.0.0.1/my_database";
mongoose.connect(mongoDB);
// Позволим Mongoose использовать глобальную библиотеку промисов
mongoose.Promise = global.Promise;
// Получение подключения по умолчанию
var db = mongoose.connection;

// Привязать подключение к событию ошибки  (получать сообщения об ошибках подключения)
db.on("error", console.error.bind(console, "MongoDB connection error:"));

При помощи mongoose.connection можно получить стандартный объект Connection. После подключения в экземпляре Connection возникает событие open (открыт).

Модели можно создать при помощи интерфейса Schema . Schema позволяет указать поля, которые будут в каждом документе, значения полей по умолчанию и требования по валидации. Кроме того, можно задать статические методы и методы-хелперы (от help), облегчающие работу с вашими типами данных, а также задать виртуальные свойства, которые можно использовать как и обычные поля, но без влияния на данные в самой базе данных.

Схемы "компилируются " в окончательную модель методом mongoose.model(). После создания модели её можно использовать для поиска, создания, обновления и удаления объектов данного типа.

Определение схем данных

Код ниже показывает, как можно задать простую схему. Сначала при помощи require() создаётся объект mongoose, затем конструктор Schema создаёт новый экземпляр схемы, при этом различные поля задаются как параметры конструктора.

//Требуется Mongoose
var mongoose = require("mongoose");

//Определяем схему
var Schema = mongoose.Schema;

var SomeModelSchema = new Schema({
  a_string: String,
  a_date: Date,
});

В примере созданы два поля, типа String и типа Date. В следующем разделе будут примеры полей других типов, их валидации и примеры других методов.

Создание модели

Модели создаются из схем методом mongoose.model():

// Определяем схему
var Schema = mongoose.Schema;

var SomeModelSchema = new Schema({
  a_string: String,
  a_date: Date,
});

// Компилируем модель из схемы
var SomeModel = mongoose.model("SomeModel", SomeModelSchema);

Первый аргумент - уникальное имя создаваемой для модели коллекции(Mongoose создаст коллекцию для модели SomeModel), второй аргумент - схема, которая используется для создания модели.

Типы схемы (поля)

Схема может содержать любое количество полей, причём каждое поле будет полем документа, хранимого в БД MongoDB. Схема-пример содержит определения многих широко используемых типов полей.

var schema = new Schema({
  name: String,
  binary: Buffer,
  living: Boolean,
  updated: { type: Date, default: Date.now },
  age: { type: Number, min: 18, max: 65, required: true },
  mixed: Schema.Types.Mixed,
  _someId: Schema.Types.ObjectId,
  array: [],
  ofString: [String], // You can also have an array of each of the other types too.
  nested: { stuff: { type: String, lowercase: true, trim: true } },
});

Большинство типов в SchemaTypes (указаны после "type:" или после имён полей) достаточно очевидны. Исключения:

• ObjectId: Представляет отдельный экземпляр модели в БД. Например, book может ссылаться на объект- автора. Поле будет содержать уникальный идентификатор (_id) отдельного объекта. При необходимости использования этой информации применяют метод populate().
• Mixed: Произвольный тип в схеме.
• []: Массив элементов. В таких моделях можно выполнять JavaScript-операции для массивов (push, pop, unshift, etc.). Выше показан пример массива объектов неопределённого типа и массив строк, но можно использовать массив объектов любого типа.

Код содержит также два способа объявления полей:

• Имя и тип поля как пара "ключ-значение" (поля name, binary и living).

• Имя поля, после которого указывается объект, определяющий тип и другие возможности поля, такие как:

  • значения по умолчанию.
  • встроенные валидаторы (например, значения max и min) и функции-валидаторы пользователя.
  • Является ли поле обязательным
  • Должны ли строковые поля автоматически преобразовываться в нижний или верхний регистр, удалять ли ведущие и хвостовые пробелы (пример: { type: String, lowercase: true, trim: true })

Дополнительная информация - в SchemaTypes (документация Mongoose).

Валидация (проверка допустимости)

Mongoose предусматривает встроенные валидаторы, валидаторы пользователя, синхронные и асинхронные валидаторы. Во всех случаях можно задать допустимые диапазоны или значения, а также сообщения об ошибках при нарушении условий валидации.

Встроенные валидаторы включают:

• Все SchemaTypes имеют встроенный валидатор required, который определяет, должно ли поле быть заданным перед сохранением документа.

• Числа имеют валидаторы min и max.

• Строки имеют:

  • enum (перечисления): задают множество допустимых для поля значений.
  • match (соответствия)): задают регулярное выражение, которому должна соответствовать строка.
  • maxlength, minlength -максимальная и минимальная длина строки.

Пример ниже (с небольшими изменениями из документации Mongoose) показывает, как задать некоторые валидаторы и сообщения об ошибках:

    var breakfastSchema = new Schema({
      eggs: {
        type: Number,
        min: [6, 'Too few eggs'],
        max: 12
        required: [true, 'Why no eggs?']
      },
      drink: {
        type: String,
        enum: ['Coffee', 'Tea', 'Water',]
      }
    });

Подробная информация по валидации полей - в разделе Validation (документация Mongoose).

Виртуальные свойства

Виртуальные свойства - это свойства документа, которые можно читать (get) и задавать (set), но которые не хранятся в MongoDB. Методы "геттеры" полезны для форматирования и соединения полей, а "сеттеры" применяют для декомпозиции отдельных значений на несколько частей перед сохранением в БД. Пример из документации собирает (и разбирает) виртуальное свойство "полное имя" из полей "имя" и "фамилия", что удобнее, чем конструировать полное имя каждый раз, когда оно используется в шаблоне.

Подробная информация - в разделе Virtuals (документация Mongoose).

Методы и помощники запросов

В схеме можно также задать методы экземпляра (instance methods), статические (static) методы и помощники запросов. Статические методы и методы экземпляра аналогичны, но различаются тем, что методы экземпляра связаны с конкретной записью и имеют доступ к текущему объекту. Помощники запросов позволяют расширить API построителя цепочек запросов (например, можно добавить запрос "byName" ("по имени") в дополнение к методам find(), findOne() и findById()).

Подготовленную схему можно использовать для создания моделей. Модель представляет коллекцию документов в базе данных, в которой можно выполнять поиск, тогда как экземпляры модели представляют отдельные документы, которые можно сохранять и извлекать.

Ниже предлагается краткий обзор. Более подробно смотрите в Models (документация Mongoose).

Создание и изменение документов

Чтобы создать запись, следует определить экземпляр модели и вызвать метод save(). В примере ниже SomeModel — это модель с единственным полем "name", которую мы создадим из нашей схемы.

// Создать экземпляр модели SomeModel
var awesome_instance = new SomeModel({ name: "awesome" });

// Сохранить новый экземпляр, передав callback
awesome_instance.save(function (err) {
  if (err) return handleError(err);
  // сохранили!
});

Создание записей (а также обновления, удаления и запросы) - это асинхронные операции, поэтому следует предусмотреть колбэк-функцию, которая будет вызвана при завершении операции. В API используется соглашение о первом аргументе, согласно которому первый аргумент колбэк-функции должен быть значением ошибки (или null). Если API возвращает некоторый результат, он должен быть вторым аргументом.

Можно использовать метод create() для создании экземпляра модели при его сохранении. Тогда колбэк-функция вернёт ошибку (или null) как первый аргумент и только что созданный экземпляр как второй аргумент.

SomeModel.create({ name: "also_awesome" }, function (err, awesome_instance) {
  if (err) return handleError(err);
  // сохранили!
});

Каждая модель ассоциирована с соединением (с соединением по умолчанию, если используется mongoose.model()). Следует создать новое соединение и вызвать для него .model(), чтобы создать документ в другой базе данных.

Поля в новой записи могут быть получены и изменены с применением dot (точка)-синтаксиса. Для сохранения изменений служат методы save() и update().

// Доступ к полям модели в dot-нотации
console.log(awesome_instance.name); //вывод в консоль 'also_awesome'

// Изменить запись, модифицируя поля, потом вызвать save().
awesome_instance.name = "New cool name";
awesome_instance.save(function (err) {
  if (err) return handleError(err); // сохранили!
});

Поиск записей

При поиске записей методами запросов, условия поиска следует задавать как документ JSON. Приведённый фрагмент кода (ниже) показывает, как в БД найти имена (name) и возраст (age) всех спортсменов-теннисистов. Соответствие будет определяться по одному полю (sport), но можно добавить критерии поиска, задав, например, регулярное выражение, или удалить все критерии, чтобы получить список всех спортсменов.

var Athlete = mongoose.model("Athlete", yourSchema);

// найти всех теннисистов, выбирать поля 'name' и 'age'
Athlete.find({ sport: "Tennis" }, "name age", function (err, athletes) {
  if (err) return handleError(err);
  // 'athletes' содержит список спортсменов, соответствующих критерию.
});

Если задать колбэк-функцию так, как показано выше, запрос будет выполнен немедленно. Однако колбэк-функция будет вызвана только после завершения поиска.

Если не задать колбэк-функцию, API вернёт переменную типа Query. Можно использовать объект запроса, чтобы создать и выполнить свой запрос (с колбэк-функцией) позже, при помощи метода exec().

// найти всех теннисистов
var query = Athlete.find({ sport: "Tennis" });

// выбрать поля 'name' и 'age'
query.select("name age");

// ограничить результат 5 элементами
query.limit(5);

// сортировать по возрасту
query.sort({ age: -1 });

// выполнить запрос позже
query.exec(function (err, athletes) {
  if (err) return handleError(err);
  // athletes содержит упорядоченный список из 5 теннисистов
});

Выше условия поиска были заданы в методе find(). Можно также использовать функцию where(), кроме того, можно соединить все части в одном запросе применением оператора dot (.) вместо того, чтобы выполнять их раздельно. Фрагмент кода (см. ниже) выполняет тот же запрос, что и предыдущий фрагмент, но с дополнительным условием для возраста.

Athlete.
  find().
  where('sport').equals('Tennis').
  where('age').gt(17).lt(50).  //Дополнительное условие
  limit(5).
  sort({ age: -1 }).
  select('name age').
  exec(callback); // callback - имя нашей колбэк-функции.

Метод find() находит все записи, удовлетворяющие условию, но часто требуется найти только одну из таких записей. Вот методы для поиска одной записи:

• findById(): Находит документ по заданному идентификатору id (каждый документ имеет уникальный идентификатор id).
• findOne(): Находит один документ, удовлетворяющий заданному критерию.
• findByIdAndRemove(), findByIdAndUpdate(), findOneAndRemove(), findOneAndUpdate(): Находит один документ по id или по критерию, а затем или обновляет, или удаляет его. Эти методы весьма полезны для обновления или удаления записей.

Запросы полезны и во многих других случаях. Дополнительная информация - в Queries (документация Mongoose).

Работа со связанными документами — загрузка

Один документ (экземпляр модели) может ссылаться на другой документ при помощи поля ObjectId схемы, или на много других документов, используя массив идентификаторов ObjectIds. Идентификатор соответствующей модели хранится в поле. При необходимости получить действительное содержимое связанного документа, следует использовать в запросе метод populate(), который заменит идентификатор в запросе действительными данными.

Например, в следующей схеме определены авторы и рассказы. У каждого автора может быть несколько рассказов, которые представим массивом ссылок of ObjectId. У каждого рассказа может быть только один автор. Ссылка "ref" (выделена жирным) указывает в схеме, какая модель должна быть связана с этим полем.

var mongoose = require("mongoose"),
  Schema = mongoose.Schema;

var authorSchema = Schema({
  name: String,
  stories: [{ type: Schema.Types.ObjectId, ref: "Story" }],
});

var storySchema = Schema({
  author: { type: Schema.Types.ObjectId, ref: "Author" },
  title: String,
});

var Story = mongoose.model("Story", storySchema);
var Author = mongoose.model("Author", authorSchema);

Можно сохранить ссылки в связанном документе, используя значение идентификатора _id. Ниже создаётся автор, затем рассказ, и значение идентификатора id автора сохраняется в поле "author" рассказа.

var bob = new Author({ name: "Bob Smith" });

bob.save(function (err) {
  if (err) return handleError(err);

  //автор Bob создан, создаём рассказ
  var story = new Story({
    title: "Bob goes sledding",
    author: bob._id, // присваиваем полю значение идентификатора Боба. Идентификатор создаётся по умолчанию!
  });

  story.save(function (err) {
    if (err) return handleError(err);
    // У Боба теперь есть рассказ!
  });
});

Теперь документ "story" ссылается на автора по идентификатору документа "author". Для получения информации об авторе применяется метод populate() (показано ниже).

Story.findOne({ title: "Bob goes sledding" })
  .populate("author") //подменяет идентификатор автора информацией об авторе!
  .exec(function (err, story) {
    if (err) return handleError(err);
    console.log("The author is %s", story.author.name);
    // выводит "The author is Bob Smith"
  });

Story.find({ author: bob._id }).exec(function (err, stories) {
  if (err) return handleError(err);
  // возвращает все рассказы, у которых идентификатор Боба.
});

Это почти все, что следует знать для работы со связанными данными в нашем руководстве. Более полную информацию можно найти в Population (документация Mongoose).

Можно использовать любую структуру файлов при создании схем и моделей, однако мы настоятельно рекомендуем определять каждую схему модели в отдельном модуле (файле), экспортируя метод для создания модели. Пример приведён ниже:

// Файл: ./models/somemodel.js

//Требуется Mongoose
var mongoose = require("mongoose");

//Определяем схему
var Schema = mongoose.Schema;

var SomeModelSchema = new Schema({
  a_string: String,
  a_date: Date,
});

//экспортируется функция для содания класса модели "SomeModel"
module.exports = mongoose.model("SomeModel", SomeModelSchema);

You can then require and use the model immediately in other files. Below we show how you might use it to get all instances of the model.

//Создаём модель SomeModel просто вызовом модуля из файла
var SomeModel = require("../models/somemodel");

// Используем объект SomeModel (модель) для поиска всех записей в SomeModel
SomeModel.find(callback_function);

Мы уже немного понимаем, что может делать Mongoose и как следует проектировать модели. Теперь самое время начать работу над сайтом LocalLibrary. Самое первое, что мы должны сделать - установить базу данных MongoDb, в которой будут храниться данные нашей библиотеки.

В этом руководстве мы будем использовать базу данных в "песочнице" ("sandbox") - бесплатный облачный сервис, предоставляемый mLab. Такая база не очень подходит для промышленных веб-сайтов, поскольку не имеет избыточности, но она очень удобна для разработки и прототипирования. Мы используем её, так как она бесплатна, её легко установить, и потому что mLab - популярный поставщик базы данных как сервиса, и это может быть разумным выбором для промышленной базы данных (на данный момент другие известные возможности включают Compose, ScaleGrid и MongoDB Atlas).

Первым делом надо создать аккаунт на mLab (это бесплатно, требует только основных контактных данных и ознакомления с условиями обслуживания).

После входа в систему вы увидите главную страницу home:

1. Щёлкните Create New в разделе MongoDB Deployments для создания новой БД.

2. Откроется экран Cloud Provider Selection - раздела провайдера облака.

   • Выберите план SANDBOX (Free) из раздела Plan Type (тип плана).
   • Выберите любого провайдера в разделе Cloud Provider (провайдер облака). Разные провайдеры обслуживают разные регионы (показаны под выбранным типом плана).
   • Щёлкните кнопку Continue.

3. Откроется экран выбора региона Select Region.

   

   • Выберите ближайший к вам регион и щёлкните кнопку Continue.

4. Откроется экран Final Details для ввода названия БД.

   • Введите имя новой базы - local_library и нажмите Continue.

5. Откроется экран подтверждения заказа Order Confirmation.

   • Щёлкните Submit Order (подтвердить заказ), чтобы создать БД.

6. Вы вернётесь на главный (home) экран. Щёлкните по вновь созданной базе, чтобы открыть экран с детальной информацией. Как видно, в БД нет коллекций (данных).

   На форме выше обведён URL для соединения с вашей БДthat you need to use to access your database is displayed on the form above (shown for this database circled above). Чтобы его использовать, необходимо создать пользователя БД, который позже введёт этот URL.

7. Щёлкните по вкладке Users и выберите кнопку Add database user (добавить пользователя БД).

8. Введите имя пользователя и пароль (дважды), затем нажмите Create (создать). Не отмечайте Make read only (только для чтения)!

Теперь БД создана, и для доступа к ней есть URL, имя пользователя и пароль. Это должно выглядеть примерно так: mongodb://your_user_namer:your_password@ds119748.mlab.com:19748/local_library.

Откройте окно команд и перейдите в каталог, в котором создан каркас веб-сайта Local Library. Введите команду install, чтобы установить Mongoose (и её зависимости), а также добавьте её в файл package.json, если вы ещё не сделали этого ранее, при чтении Учебника по Mongoose.

npm install mongoose

Откройте /app.js (в корне проекта) и скопируйте приведённый ниже текст, в котором объявляется объект приложения Express (после строки var app = express();). Замените строку url БД ('insert_your_database_url_here') тем URL, который представляет вашу БД (т.е. используйте информацию, полученную от mLab).

//Устанавливаем соединение с mongoose
var mongoose = require("mongoose");
var mongoDB = "insert_your_database_url_here"; //замените url!!!
mongoose.connect(mongoDB);
mongoose.Promise = global.Promise;
var db = mongoose.connection;
db.on("error", console.error.bind(console, "MongoDB connection error:"));

Как указано ранее в Учебнике по Mongoose, этот код задаёт соединение по умолчанию с привязкой события ошибки error (так что ошибки будут выведены в консоль).

Мы определим отдельный модуль для каждой модели как уже обсуждалось выше. Начнём с создания каталога для моделей в корне проекта (/models), после чего создадим отдельные файлы для каждой модели:

/express-locallibrary-tutorial  //the project root
  /models
    author.js
    book.js
    bookinstance.js
    genre.js

Скопируйте код схемы автора Author (приведён ниже) в файл ./models/author.js . В схеме определено, что у автора есть обязательные поля имени и фамилии типа String длиной не более 100 символов, и поля типа Date дата рождения и дата смерти.

var mongoose = require("mongoose");

var Schema = mongoose.Schema;

var AuthorSchema = new Schema({
  first_name: { type: String, required: true, max: 100 },
  family_name: { type: String, required: true, max: 100 },
  date_of_birth: { type: Date },
  date_of_death: { type: Date },
});

// Виртуальное свойство для полного имени автора
AuthorSchema.virtual("name").get(function () {
  return this.family_name + ", " + this.first_name;
});

// Виртуальное свойство - URL автора
AuthorSchema.virtual("url").get(function () {
  return "/catalog/author/" + this._id;
});

//Export model
module.exports = mongoose.model("Author", AuthorSchema);

Мы объявим также в схеме AuthorSchema виртуальное свойство "url" , которое позволит получить абсолютный URL конкретного экземпляра модели — используем это свойство в шаблонах, если потребуется получить связь с конкретным автором.

В конце модуля экспортируется модель.

Скопируйте код схемы Book (приведён ниже) в файл ./models/book.js. Большая часть кода подобна коду для модели автора — объявляется схема с рядом строковых полей, с виртуальным свойством URL для получения URL конкретных книг, затем модель экспортируется.

var mongoose = require("mongoose");

var Schema = mongoose.Schema;

var BookSchema = new Schema({
  title: { type: String, required: true },
  author: { type: Schema.ObjectId, ref: "Author", required: true },
  summary: { type: String, required: true },
  isbn: { type: String, required: true },
  genre: [{ type: Schema.ObjectId, ref: "Genre" }],
});

// Virtual for book's URL
BookSchema.virtual("url").get(function () {
  return "/catalog/book/" + this._id;
});

//Export model
module.exports = mongoose.model("Book", BookSchema);

Основное отличие в том, что созданы две ссылки на другие модели:

• author - это ссылка на единственный объект модели Author , обязательный элемент.
• genre (жанр) - ссылка на массив объектов модели Genre. Эта модель ещё не объявлена!

Наконец, скопируйте код схемы BookInstance (приведён ниже) в файл ./models/bookinstance.js. Схема BookInstance представляет конкретный экземпляр книги, которую можно одолжить на время, и содержит информацию о доступности экземпляров книги, о дате возврата одолженной книги, о деталях версии или печатного экземпляра.

var mongoose = require("mongoose");

var Schema = mongoose.Schema;

var BookInstanceSchema = new Schema({
  book: { type: Schema.ObjectId, ref: "Book", required: true }, //ссылка на книгу
  imprint: { type: String, required: true },
  status: {
    type: String,
    required: true,
    enum: ["Available", "Maintenance", "Loaned", "Reserved"],
    default: "Maintenance",
  },
  due_back: { type: Date, default: Date.now },
});

// Virtual for bookinstance's URL
BookInstanceSchema.virtual("url").get(function () {
  return "/catalog/bookinstance/" + this._id;
});

//Export model
module.exports = mongoose.model("BookInstance", BookInstanceSchema);

В этой схеме новыми являются опции поля:

• enum: Позволяет указать допустимые значения строки. В нашем случае используются, чтобы задать статус доступности книги (применение enum (перечисления) означает, что мы ходим предотвратить ошибочное написание и произвольные значения статуса)
• default: определяет значение статуса по умолчанию (maintenance) при создании экземпляра книги, и дату due_back возврата книги (now, сейчас). Отметьте, как используется функция Date при установке даты!

Все остальное знакомо по предыдущим схемам.

Откройте файл ./models/genre.js и создайте схему для хранения жанра (категории книги, т.е. художественная или научная, романтика или военная история и т.д.).

Определение будет подобно другим моделям:

• В модели должно быть поле name типа String для указания жанра.
• Это поле должно быть обязательным, допустимый размер - от 3 до 100 символов.
• Объявите виртуальное (virtual) свойство с именем url для URL жанра.
• Экспортируйте модель.

Вот так. У нас теперь есть все модели для создания сайта!

Для тестирования моделей (и для создания примеров книг и других элементов, которые потребуются в следующих статьях) выполним независимый скрипт, который создаст элементы каждого типа:

1. Загрузите (или создайте) файл populatedb.js в каталоге express-locallibrary-tutorial (на том же уровне, что и package.json).

   Примечание: Не обязательно понимать, как работает populatedb.js; он просто помещает некоторые данные в базу данных.

2. Введите в корне проекта команду для установки модуля async, который потребуется скрипту populatedb.js (роль async обсудим в следующих руководствах)

   bash

   npm install async
   

3. Запустите скрипт из командной строки, используя node. В качестве параметра укажите URL вашей БД MongoDB (тот самый, которым вы ранее заменили insert_your_database_url_here в файле app.js ):

   bash

   node populatedb <your mongodb url>
   

4. Скрипт должен выполниться до конца, выводя в терминал создаваемые элементы.

В этой статье мы познакомились с БД и ОРМ (объектно-реляционными моделями) в системе Node/Express, узнали, как определяются схемы и модели Mongoose. Мы применили эти знания при проектировании и реализации моделей Book, BookInstance, Author и Genre для веб-сайта LocalLibrary.

В конце мы испытали свои модели путём создания ряда элементов (при помощи автономного скрипта). В следующей статье мы рассмотрим создание страниц, на которых будут показаны эти элементы.

• Database integration Интеграция БД (документация Express)
• Mongoose website Веб-сайт Mongoose (документация Mongoose)
• Mongoose Guide Справочник Mongoose (документация Mongoose)
• Validation Валидация (документация Mongoose)
• Schema Types Типы в схемах (документация Mongoose)
• Models Модели (документация Mongoose)
• Queries Запросы (документация Mongoose)
• Population Пополнение БД (документация Mongoose)

• Назад
• Обзор: Веб-фреймворк Express (Node.js/JavaScript)
• Далее

• Express/Node introduction
• Setting up a Node (Express) development environment
• Express Tutorial: The Local Library website
• Express Tutorial Part 2: Creating a skeleton website
• Express Tutorial Part 3: Using a Database (with Mongoose)
• Express Tutorial Part 4: Routes and controllers
• Express Tutorial Part 5: Displaying library data
• Express Tutorial Part 6: Working with forms
• Express Tutorial Part 7: Deploying to production