Lawnchair es una base de datos documental basada en JSON y que funciona en el cliente (Javascript). Puede venir muy bien para desarrollo de aplicaciones para móviles. Es muy fácl de usar y permite operaciones de escritura, lectura, búsqueda y eliminación.
var people = new Lawnchair('people');
// Saving a document async
people.save({name:'frank'}, function(r) {
console.log(r);
});
// Specifying your own key
people.save({key:'whatever', name:'dracula'});
HTML5 Boilerplate is the professional badass’s base HTML/CSS/JS template for a fast, robust and future-proof site. After more than two years in iterative development, you get the best of the best practices baked in: cross-browser normalization, perfo …
Aquellos que usamos Firebug para depurar nuestras aplicaciones, podemos cometer el error de dejar una traza (console.log())y que al subirlo a producción el usuario tenga un error de Javascript. Para evitar esto, podemos incluir en nuestro script lo siguiente:
The Sexy Curls jQuery Plugin nos permite crear esquinas dobladas simulando páginas de forma muy sencilla con jQuery. Para su funcionamiento también es necesario jQuery UI.
Su uso es sencillo, creas una imagen, le asignas un id y ejecutas el siguiente código:
Quien dice en jQuery dice en cualquier otro framework de javascript o lenguaje de programación, el tema es no malgastar recursos. jQuery permite encontrar elementos mediante la clase, por ejemplo:
$('.boton')
Esto es muy cómodo, pero también tiene mal rendimiento, ya que el script debe buscar en todos los elementos HTML y encontrar aquél que tenga class=”boton”. ¿Cómo deberíamos usar los selectores?.:
Si el elemento tiene un ID, hay que usar el ID, pero tampoco es plan de añadir ids a todos los elementos.
Indica el tipo de elemento, por ejemplo $(‘input.boton’), así limitaremos la búsqueda a los elementos input. Si no solo hay un tipo de elemento, sino varios, los indicaremos todos: $(‘input.boton, a.boton’)
Guía a jQuery por la ruta de elementos que puede seguir: $(‘#formulario .boton’)
Usa otro elemento para limitar la búsqueda: $(‘#formulario’).find(‘.boton’)
Entendiendo por Data Stores los sistemas de almacenamiento tanto RDBMS o NoSQL, el PDF que referencio compara los distintos tipos de data stores que hay:
Almacenamientos clave-valor
Almacenamiento de documentos
Similares al BigTable de Google
BD relacionales escalables
De cada tipo de data store explica cuales son y que características tiene, y por último hace comparativa entre ellos. También nos dice posibles ejemplos de uso:
Sistemas clave-valor: útil cuando los datos almacenados se basan en el acceso de información mediante un ID (sin joins) y que se actualiza pocas veces o se actualiza siempre de la misma manera.
Almacenamiento de documentos: cuando la información almacenada depende de varios campos (por ejemplo un stock de vehículos).
Sistemas basados en BigTable: se puede tratar de aplicaciones similares a los almacenamientos documentales, pero con la diferencia de que es necesario un elevado número de registros.
RDBMS escalables: cuando nuestra aplicación necesita de relaciones entre distintos datos y nuestro servidor se queda corto para aguantar el volumen de datos o de transacciones.
Como ya dije, esta aplicación estará basada en Mongodb, y usaremos mongoose como ODM.
El primer paso es instalar mongoose:
npm i mongoose
Una vez instalado crearemos un controlador que nos permita usar la BD en toda la aplicación Hapi.js. Para ello haremos uso de los decorate del servidor. Los decorations permite extender objectos ofrecidos por Hapi.js, en nuestro caso server y request. Usando un plugin nos conectaremos a mongodb usando mongoose y añadiremos ese objecto con los decorate.
Creamos el fichero /plugins/db.js con el siguiente código:
/**
* DB controller
*
* It uses Mongoose and "stores" it in the server and the request using `decorate`
*/const mongoose = require( 'mongoose' );
exports.plugin = {
name: 'db',
register: asyncfunction( server, options ) {
mongoose.connect( options.url, { useNewUrlParser: true } );
const db = mongoose.connection;
// eslint-disable-next-line
db.on( 'error', console.error.bind( console, 'connection error:' ) );
db.once( 'open', function() {
server.decorate( 'server', 'db', mongoose );
server.decorate( 'request', 'db', mongoose );
// eslint-disable-next-lineconsole.log( 'DB connected' );
} );
},
};
Para configurar la conectividad a mongodb tendremos que añadir los datos a la /config/index.js
Ya tenemos casi todo configurado, ahora vamos a empezar con un ejemplo creando un esquema de moongose que nos permite acceder a colecciones de mongodb.
Lo más común es tener una colección de usuarios, que tendrá los siguientes campos:
userName: de tipo String,
firstName: de tipo String,
lastName: de tipo String,
email: de tipo String,
role: que referencia a otro elemento de otra colección,
isEnabled: de tipo Boolean,
password: de tipo String,
resetPassword: un objeto representado por:
hash: de tipo String,
active: de tipo Boolean,
También crearemos un método estático que devuelva todos los elementos de la colección users para realizar pruebas:
/**
* User model based on Mongoose
*/const mongoose = require( 'mongoose' );
const Schema = mongoose.Schema;
// Mongoose schemaconst userSchema = new mongoose.Schema( {
userName: String,
firstName: String,
lastName: String,
email: String,
role: Schema.Types.ObjectId,
isEnabled: Boolean,
password: String,
resetPassword: {
hash: String,
active: Boolean,
},
} );
/**
* User static model findAll
*
* @returns {array}
*/
userSchema.static( 'findAll', asyncfunction() {
const result = awaitnewPromise( ( resolve, reject ) => {
this.model( 'User' ).find( {} ).exec( ( error, data ) => {
if ( error ) {
reject( error );
}
resolve( data );
} );
} );
return result;
} );
const User = mongoose.model( 'User', userSchema );
module.exports = User;
Ya está todo, ahora solo modificamos el handler de la ruta home.js para mostrar los valores de findAll: