Dados monetários do modelo

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Visão geral

Modelo numérico
Non-Numeric Model

Visão geral

Aplicativos que lidam com dados monetários geralmente exigem a capacidade de capturar unidades fracionárias de moeda e precisam emular arredondamentos decimais com precisão exata ao executar aritmética. A aritmética de ponto flutuante baseada em binários usada por muitos sistemas modernos (i.e., flutuante, double) é incapaz de representar frações decimais exatas e requer algum grau de aproximação, tornando-a inadequada para a aritmética monetária. Essa restrição é uma consideração importante ao modelar dados monetários.

Existem várias abordagens para modelar dados monetários no MongoDB usando os modelos numéricos e não numéricos.

Modelo numérico

O modelo numérico pode ser apropriado se você precisar consultar o banco de dados para correspondências exatas e matematicamente válidas ou se precisar executar aritmética no lado do servidor, por exemplo, $inc, $mul e aritmética do pipeline de agregação.

As seguintes abordagens seguem o modelo numérico:

Usando o tipo Decimal BSON, que é um formato de ponto flutuante baseado em decimal capaz de fornecer precisão exata.
Usando um fator de escala para converter o valor monetário em um inteiro de 64bits (long tipo BSON) multiplicando por uma potência de 10 fator de escala.

Non-Numeric Model

Se não houver necessidade de executar aritmética no lado do servidor em dados monetários, ou se as aproximações no lado do servidor forem suficientes, a modelagem de dados monetários usando o modelo não numérico pode ser adequada.

A seguinte abordagem segue o modelo não numérico:

Utilizando dois campos para o valor monetário: um campo armazena o valor monetário exato como um string não numérico e outro campo armazena uma aproximação de ponto flutuante baseada em binário (tipo JSON double) do valor.

Observação

A aritmética mencionada nesta página refere-se à aritmética do lado do servidor executada por mongod ou mongos, e não à aritmética do lado do cliente.

Modelo numérico

Usando o tipo BSON decimal

O tipo decimal128 BSON usa o formato de numeração de ponto flutuante baseado em decimal IEEE 754 decimal128. Ao contrário dos formatos de ponto flutuante baseados em binário, como o tipo double BSON, o decimal128 não aproxima os valores decimais e é capaz de fornecer a precisão exata necessária para trabalhar com dados monetários.

No mongosh, os valores decimal são atribuídos e querydos usando o construtor Decimal128(). O exemplo a seguir adiciona um documento que contém preços de gás a uma coleção gasprices:

db.gasprices.insertOne(
   {
      "date" : ISODate(),
      "price" : Decimal128("2.099"),
      "station" : "Quikstop",
      "grade" : "regular"
   }
)

A seguinte consulta corresponde ao documento acima:

db.gasprices.find( { price: Decimal128("2.099") } )

Para obter mais informações sobre o tipo decimal, consulte Decimal128.

Convertendo Valores em Decimais

Os valores de uma coleção podem ser transformados para o tipo decimal executando uma transformação única ou modificando a lógica do aplicativo para executar a transformação à medida que acessa os registros.

Dica

Alternativa ao procedimento descrito abaixo, a partir da versão 4.0, você pode usar o $convert e seu operador de $toDecimal auxiliar para converter valores em Decimal128().

Transformação de coleção única

Uma coleção pode ser transformada iterando todos os documentos na coleção, convertendo o valor monetário para o tipo decimal e gravando o documento de volta na coleção.

Observação

É altamente recomendável adicionar o valor decimal ao documento como um novo campo e remover o campo antigo posteriormente, quando os valores do novo campo tiverem sido verificados.

Aviso

Certifique-se de testar conversões decimal em um ambiente de teste isolado. Depois que os arquivos de dados forem criados ou modificados, eles não serão mais compatíveis com versões anteriores e não haverá suporte para downgrade de arquivos de dados contendo decimais.

Transformação do fator de escala:

Considere a seguinte coleção que usou a abordagem fator de escala e salvou o valor monetário como um número inteiro de 64 bits representando o número de centavos:

{ "_id" : 1, "description" : "T-Shirt", "size" : "M", "price" : NumberLong("1999") },
{ "_id" : 2, "description" : "Jeans", "size" : "36", "price" : NumberLong("3999") },
{ "_id" : 3, "description" : "Shorts", "size" : "32", "price" : NumberLong("2999") },
{ "_id" : 4, "description" : "Cool T-Shirt", "size" : "L", "price" : NumberLong("2495") },
{ "_id" : 5, "description" : "Designer Jeans", "size" : "30", "price" : NumberLong("8000") }

O valor long pode ser convertido em um valor decimal formatado adequadamente, multiplicando price e NumberDecimal("0.01") usando o operador $multiply. O seguinte pipeline de agregação atribui o valor convertido ao novo campo priceDec na etapa $addFields:

db.clothes.aggregate(
  [
    { $match: { price: { $type: "long" }, priceDec: { $exists: 0 } } },
    {
      $addFields: {
        priceDec: {
          $multiply: [ "$price", NumberDecimal( "0.01" ) ]
        }
      }
    }
  ]
).forEach( ( function( doc ) {
  db.clothes.replaceOne( doc );
} ) )

Os resultados do pipeline de agregação podem ser verificados utilizando a consulta db.clothes.find():

{ "_id" : 1, "description" : "T-Shirt", "size" : "M", "price" : NumberLong(1999), "priceDec" : NumberDecimal("19.99") }
{ "_id" : 2, "description" : "Jeans", "size" : "36", "price" : NumberLong(3999), "priceDec" : NumberDecimal("39.99") }
{ "_id" : 3, "description" : "Shorts", "size" : "32", "price" : NumberLong(2999), "priceDec" : NumberDecimal("29.99") }
{ "_id" : 4, "description" : "Cool T-Shirt", "size" : "L", "price" : NumberLong(2495), "priceDec" : NumberDecimal("24.95") }
{ "_id" : 5, "description" : "Designer Jeans", "size" : "30", "price" : NumberLong(8000), "priceDec" : NumberDecimal("80.00") }

Se você não desejar adicionar um novo campo com o valor decimal, o campo original poderá ser substituído. O método updateMany() a seguir primeiro verifica se price existe e se é um long e, em seguida, transforma o valor long em decimal e o armazena no campo price:

db.clothes.updateMany(
  { price: { $type: "long" } },
  { $mul: { price: NumberDecimal( "0.01" ) } }
)

Os resultados podem ser verificados utilizando a consulta db.clothes.find():

{ "_id" : 1, "description" : "T-Shirt", "size" : "M", "price" : NumberDecimal("19.99") }
{ "_id" : 2, "description" : "Jeans", "size" : "36", "price" : NumberDecimal("39.99") }
{ "_id" : 3, "description" : "Shorts", "size" : "32", "price" : NumberDecimal("29.99") }
{ "_id" : 4, "description" : "Cool T-Shirt", "size" : "L", "price" : NumberDecimal("24.95") }
{ "_id" : 5, "description" : "Designer Jeans", "size" : "30", "price" : NumberDecimal("80.00") }

Non-Numeric Transformation:

Considere a seguinte coleção que utilizou o modelo não numérico e salvou o valor monetário como um string com a representação exata do valor:

{ "_id" : 1, "description" : "T-Shirt", "size" : "M", "price" : "19.99" }
{ "_id" : 2, "description" : "Jeans", "size" : "36", "price" : "39.99" }
{ "_id" : 3, "description" : "Shorts", "size" : "32", "price" : "29.99" }
{ "_id" : 4, "description" : "Cool T-Shirt", "size" : "L", "price" : "24.95" }
{ "_id" : 5, "description" : "Designer Jeans", "size" : "30", "price" : "80.00" }

A função a seguir verifica primeiro se price existe e se é um string, depois transforma o valor string em um valor decimal e o armazena no campo priceDec:

db.clothes.find( { $and : [ { price: { $exists: true } }, { price: { $type: "string" } } ] } ).forEach( function( doc ) {
  doc.priceDec = NumberDecimal( doc.price );
  db.clothes.replaceOne( doc );
} );

A função não envia nada para a linha de comando. Os resultados podem ser verificados usando a consulta db.clothes.find():

{ "_id" : 1, "description" : "T-Shirt", "size" : "M", "price" : "19.99", "priceDec" : NumberDecimal("19.99") }
{ "_id" : 2, "description" : "Jeans", "size" : "36", "price" : "39.99", "priceDec" : NumberDecimal("39.99") }
{ "_id" : 3, "description" : "Shorts", "size" : "32", "price" : "29.99", "priceDec" : NumberDecimal("29.99") }
{ "_id" : 4, "description" : "Cool T-Shirt", "size" : "L", "price" : "24.95", "priceDec" : NumberDecimal("24.95") }
{ "_id" : 5, "description" : "Designer Jeans", "size" : "30", "price" : "80.00", "priceDec" : NumberDecimal("80.00") }

Transformação da lógica de aplicativos

É possível executar a transformação para o tipo decimal a partir da lógica de aplicativos. Neste cenário, o aplicativo foi modificado para realizar a transformação à medida que acessa os registros.

A lógica típica do aplicativo é a seguinte:

Teste se o novo campo existe e se é do tipo decimal
Se o novo campo decimal não existir:
- Crie-o convertendo corretamente os valores dos campos antigos
- Remover o campo antigo
- Persistir o registro transformado

Usando um fator de escala

Observação

O uso do tipo decimal para modelar dados monetários é preferível ao método Scale Factor.

Para modelar dados monetários usando a abordagem do fator de escala:

Determine a precisão máxima necessária para o valor monetário. Por exemplo, sua aplicação pode exigir precisão até o décimo de um centavo para valores monetários na moeda USD.
Converta o valor monetário em um número inteiro multiplicando o valor por uma potência de 10 que garante que a precisão máxima necessária se torne o dígito menos significativo do número inteiro. Por exemplo, se a precisão máxima exigida for o décimo de um centavo, multiplique o valor monetário por 1000.
Armazene o valor monetário convertido.

Por exemplo, as seguintes escalas 9.99 USD por 1000 para preservar a precisão até um décimo de um centavo.

{ price: 9990, currency: "USD" }

O modelo pressupõe que para um determinado valor monetário:

O fator de escala é consistente para uma moeda; ou seja, o mesmo fator de escala para uma determinada moeda.
O fator de escala é uma propriedade constante e conhecida da moeda; ou seja, os aplicativos podem determinar o fator de escala a partir da moeda.

Ao usar esse modelo, os aplicativos devem ser consistentes na execução da escala apropriada dos valores.

Para casos de uso deste modelo, consulte Modelo numérico.

Non-Numeric Model

Para modelar dados monetários usando o modelo não numérico, armazene o valor em dois campos:

Em um campo, codifique o valor monetário exato como um tipo de dados não numéricos; por exemplo, BinData ou string.
No segundo campo, armazene uma aproximação de ponto flutuante de precisão dupla do valor exato.

O exemplo a seguir usa o modelo não numérico para armazenar 9.99 USD pelo preço e 0.25 USD pela taxa:

{
  price: { display: "9.99", approx: 9.9900000000000002, currency: "USD" },
  fee: { display: "0.25", approx: 0.2499999999999999, currency: "USD" }
}

Com alguns cuidados, os aplicativos podem realizar consultas de intervalo e classificação no campo com a aproximação numérica. No entanto, o uso do campo de aproximação para as operações de consulta e classificação requer que os aplicativos executem pós-processamento do lado do cliente para decodificar a representação não numérica do valor exato e, em seguida, filtrar os documentos retornados com base no valor monetário exato.

Para casos de uso deste modelo, consulte Modelo não numérico.

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