Kako deluje validacija sheme v MongoDB?

Question

IT Interview Practice · Accepted Answer

Čeprav je MongoDB privzeto fleksibilen, podpira **validacijo sheme** na ravni baze podatkov — definiranje pravil (obvezna polja, tipi, omejitve vrednosti), ki jih morajo dokumenti izpolnjevati. To dodaja celovitost podatkov *znotraj* samega MongoDB (ne le v kodi aplikacije), kar uravnoteži fleksibilnost s skladnostjo.

## Definiranje pravil validacije

```js
// add a JSON Schema validator when creating (or modifying) a collection
db.createCollection("users", {
  validator: {
    $jsonSchema: {
      bsonType: "object",
      required: ["name", "email"],            // required fields
      properties: {
        name: { bsonType: "string" },
        email: { bsonType: "string", pattern: "^.+@.+$" },   // type + pattern
        age: { bsonType: "int", minimum: 0, maximum: 120 }   // range
      }
    }
  }
});
// → documents that don't satisfy this are REJECTED on insert/update
```

MongoDB uporablja **JSON Schema** za definiranje pravil validacije — obvezna polja, tipi, vzorci, obsegi — ki jih baza podatkov uveljavi pri vstavljanju ali posodabljanju dokumentov.

## Ravni validacije in delovanja

```js
db.runCommand({
  collMod: "users",
  validator: { $jsonSchema: { ... } },
  validationLevel: "moderate",     // "strict" (all) or "moderate" (only valid existing docs)
  validationAction: "error"        // "error" (reject) or "warn" (log but allow)
});
```

`validationLevel` nadzira, kateri dokumenti se preverjajo; `validationAction` nadzira, ali kršitve povzročijo napako (reject) ali samo opozorilo.

## Zakaj validirati v bazi podatkov (namesto samo v aplikaciji)?

```text
✓ DATABASE-LEVEL guarantee — enforced regardless of which app/code writes data
  (multiple services, scripts, manual changes) → consistent data integrity
✓ A safety net even if application validation is bypassed or buggy
→ Similar reasoning to SQL constraints: the DB is the last line of defense for integrity.
```

## Uravnoteženost fleksibilnosti in strukture

```text
MongoDB's flexibility is valuable, but UNCONTROLLED flexibility → inconsistent data.
Schema validation lets you add structure WHERE you need it:
  → enforce critical fields/types while keeping flexibility elsewhere
  → start flexible, add validation as the schema stabilizes
(Often validation is also/instead done in the app layer, e.g. via Mongoose schemas.)
```

## Zakaj je to pomembno

Razumevanje validacije sheme MongoDB je dragoceno za **uravnoteženost fleksibilnosti MongoDB s celovitostjo podatkov**, zato je koristno znanje za gradnjo zanesljivih MongoDB aplikacij.

Fleksibilnost brez sheme MongoDB je velika prednost (primerna za razvijajočo se in raznovrstne podatke), a **nekontrolirana fleksibilnost lahko vodi do nedoslednih podatkov** (manjkajočih polj, napačnih tipov, neveljavnih vrednosti) — prava skrb za kakovost podatkov.

Validacija sheme to naslavlja z omogočanjem uveljavljanja pravil (obvezna polja, tipi, vzorci, obsegi prek JSON Schema) **na ravni baze podatkov**, tako da morajo dokumenti te pogoje izpolnjevati.

Ključna vrednost **validacije na ravni baze podatkov** (v nasprotju le z validacijo na ravni aplikacije) je, da se uveljavlja ne glede na to, katera aplikacija, storitev, skript ali ročna operacija piše podatke — kar zagotavlja doslednost in varnostno mrežo, tudi če je validacija aplikacije obidena ali napačna (isto razmišljanje kot pri omejitvah SQL: baza podatkov kot zadnja linija obrambe).

Razumevanje **ravni validacije in delovanja** (nadzor, kateri dokumenti se preverjajo in ali kršitve povzročijo zavrnitev ali opozorilo) omogoča fleksibilno sprejemanje.

Najpomembnejše je razumevanje, kako **uravnotežiti fleksibilnost in strukturo** — dodajanje validacije tam, kjer je skladnost pomembna, medtem ko drugod ohranimo fleksibilnost, pogosto začnemo fleksibilni in dodajamo validacijo, ko se shema stabilizira — kar odraža zrelo uporabo MongoDB, ki dosega prednosti fleksibilnosti brez žrtvovanja kritične celovitosti podatkov.

Pomembno je tudi vedeti, da se validacija pogosto izvaja tudi na ravni aplikacije (npr. Mongoose sheme).

Ker je celovitost podatkov pomembna tudi v fleksibilnih bazah podatkov in ker vam validacija sheme MongoDB omogoča uveljavljanje strukture tam, kjer je potrebna (na ravni baze podatkov za močno zagotovilo), medtem ko ohranja fleksibilnost, je razumevanje validacije sheme — kako deluje, prednosti uveljavljanja na ravni baze podatkov in uravnoteženost fleksibilnosti s strukturo — dragoceno, praktično relevantno znanje za gradnjo MongoDB aplikacij, ki vzdržujejo kakovost podatkov, uporabna sposobnost, ki naslavlja pogosto skrb glede nedoslednih podatkov v fleksibilnih bazah podatkov s shemo.

Definiranje pravil validacije

Ravni validacije in delovanja

Zakaj validirati v bazi podatkov (namesto samo v aplikaciji)?

Uravnoteženost fleksibilnosti in strukture

Zakaj je to pomembno

Povezana vprašanja