物流网站建设评析,国际要闻头条最新,芜湖今天刚刚发生的新闻,学校网站建设有限公司什么是MongoDB ?MongoDB 是由C语言编写的#xff0c;是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下#xff0c;添加更多的节点#xff0c;可以保证服务器性能。MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 将数据存储为一个文档语言编写的是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下添加更多的节点可以保证服务器性能。MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 将数据存储为一个文档数据结构由键值(keyvalue)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档数组及文档数组。
主要特点 MongoDB的提供了一个面向文档存储操作起来比较简单和容易。
MongoDB的提供了一个面向文档存储操作起来比较简单和容易。 你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如FirstNameSameer,Address8 Gandhi Road)来实现更快的排序。 你可以通过本地或者网络创建数据镜像这使得MongoDB有更强的扩展性。 如果负载的增加需要更多的存储空间和更强的处理能力 它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。 Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。 MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档数据或者一些指定的数据字段 。 Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。 Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录将key与value传给Reduce函数进行处理。 Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
GridFS是MongoDB中的一个内置功能可以用于存放大量小文件。 MongoDB允许在服务端执行脚本可以用Javascript编写某个函数直接在服务端执行也可以把函数的定义存储在服务端下次直接调用即可。 MongoDB支持各种编程语言:RUBYPYTHONJAVACPHPC#等多种语言。 MongoDB安装简单。 二.MongoDB和MySQL比较
MongoDB本身它还算比较年轻的一个产品所以它的问题就是成熟度肯定没有传统MySQL那么成熟稳定。所以在使用的时候 第一尽量使用稳定版不要在线上使用开发版这是一个大原则 另外一点备份很重要MongoDB如果出现一些异常情况备份一定是要能跟上。除了通过传统的复制的方式来做备份离线备份也还是要有不管你是用什么方式都要有一个完整的离线备份。往往最后出现了特殊情况它能帮助到你 另外MongoDB性能的一个关键点就是索引索引是不是能有比较好的使用效率索引是不是能够放在内存中这样能够提升随机读写的性能。如果你的索引不能完全放在内存中一旦出现随机读写比较高的时候它就会频繁地进行磁盘交换这个时候MongoDB的性能就会急剧下降会出现波动。 另外MongoDB还有一个最大的缺点就是它占用的空间很大因为它属于典型空间换时间原则的类型。那么它的磁盘空间比普通数据库会浪费一些而且到目前为止它还没有实现在线压缩功能在MongoDB中频繁的进行数据增删改时如果记录变了例如数据大小发生了变化这时候容易产生一些数据碎片出现碎片引发的结果一个是索引会出现性能问题 另外一个就是在一定的时间后所占空间会莫明其妙地增大所以要定期把数据库做修复定期重新做索引这样会提升MongoDB的稳定性和效率 更主要还是看你怎么用你要很清闲想学习爱折腾那就mongodb吧。 存储用户数据肯定也要读取吧还要JOIN关联各种查询分析。 用mongdb可就麻烦了group受限map/reduce不爽 现在的mysql也不知有没有对mongodb对接的支持。 mysql也就是几条SQL的事,用mongodb不同库还得在代码里拼数据。 尝鲜一时爽却埋下了以后更多的工作量。 我个人只是用mongodb作相对独立的小系统比如一些数据分析抓取汇总的工作。 MongoDB是一种文件导向的数据库管理系统属于一种通称为NoSQL的数据库是10gen公司旗下的开源产品其内部数据存储的方式与传统的关系型数据有很大差别。 NoSQL的全称是Not Only SQL也可以理解非关系型的数据库是一种新型的革命式的数据库设计方式不过它不是为了取代传统的关系型数据库而被设计的它们分别代表了不同的数据库设计思路。
1.2 MongoDB的存储特点在传统的关系型数据库中数据是以表单为媒介进行存储的每个表单均拥有纵向的列和横向的行。由此可见相比较MySQLMongoDB以一种直观文档的方式来完成数据的存储。它很像JavaScript中定义的JSON格式不过数据在存储的时候MongoDB数据库为文档增加了序列化的操作最终存进磁盘的其实是一种叫做BSON的格式即Binary-JSON。 1.3 MongoDB的应用场景 在另一方面对开发者来说如果是因为业务需求或者是项目初始阶段而导致数据的具体格式无法明确定义的话MongoDB的这一鲜明特性就脱颖而出了。相比传统的关系型数据库它非常容易被扩展这也为写代码带来了极大的方便。 不过MongoDB对数据之间事务关系支持比较弱如果业务这一方面要求比较高的话MongoDB还是并不适合此类型的应用。 另外MongoDB出现的时机比较晚还具备一些非常鲜明的特性。比如 1. 它里面自带了一个名叫GirdFS的分布式文件系统这就为MongoDB的部署提供了很大便利。而像MySQL这种比较早的数据库虽然市面上有很多不同的分表部署的方案但这种终究不如MongoDB直接官方支持来得便捷实在。 2. 另外MongoDB内部还自建了对map-reduce运算框架的支持虽然这种支持从功能上看还算是比较简单的相当于MySQL里GroupBy功能的扩展版不过也为数据的统计带来了方便。 3. MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。如果内存资源相当丰富的话这将极大地提高数据库的查询速度毕竟内存的I/O效率比磁盘高多了。 MongoDB的缺陷 1. 事务关系支持薄弱。这也是所有NoSQL数据库共同的缺陷不过NoSQL并不是为了事务关系而设计的具体应用还是很需求。 2. 稳定性有些欠缺这点从上面的测试便可以看出。 3. MongoDB一方面在方便开发者的同时另一方面对运维人员却提出了相当多的要求。业界并没有成熟的MongoDB运维经验MongoDB中数据的存放格式也很随意等等问题都对运维人员的考验。
MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库但是MySQL是传统的关系型数据库MongoDB则是非关系型数据库也叫文档型数据库是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点关键是看用在什么地方。所以我们所熟知的那些SQL全称Structured Query Language语句就不适用于MongoDB了因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。对比MySQL你究竟在什么时候更需要MongoDB 摘要对比传统关系型数据库NoSQL有着非常显著的性能和扩展性优势然而这些优点却建立在一些关键功能的丢失之上比如事务、join等。那么在数据体积激增的当下究竟哪个数据库才会适合你的场景下面看Moshe的分享。 【编者按】随着数据的爆发性增长NoSQL得到的关注已越来越多然而你的用例真正需要使用NoSQL数据库吗又真的适合使用NoSQL吗近日Bright Aqua研发副总裁Moshe Kaplan以BillRun系统为例分析了MongoDB的优势和使用场景 以下为译文 NoSQL已经流行了很长一段时间那么究竟是什么场景下你才更需要用到这些“新兴事物”就比如MongoDB下面是一些总结 对比传统关系型数据库NoSQL有着非常显著的性能和扩展性优势然而这些优点却建立在一些关键功能的丢失之上比如事务、join等。那么在数据体积激增的当下究竟哪个数据库才会适合你的场景下面看Moshe的分享。 【编者按】随着数据的爆发性增长NoSQL得到的关注已越来越多然而你的用例真正需要使用NoSQL数据库吗又真的适合使用NoSQL吗近日Bright Aqua研发副总裁Moshe Kaplan以BillRun系统为例分析了MongoDB的优势和使用场景 以下为译文 NoSQL已经流行了很长一段时间那么究竟是什么场景下你才更需要用到这些“新兴事物”就比如MongoDB下面是一些总结 你期望一个更高的写负载 默认情况下对比事务安全MongoDB更关注高的插入速度。如果你需要加载大量低价值的业务数据那么MongoDB将很适合你的用例。但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB比如一个1000万美元的交易。 不可靠环境保证高可用性 设置副本集主-从服务器设置不仅方便而且很快此外使用MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点或数据中心故障转移。 未来会有一个很大的规模 数据库扩展是非常有挑战性的当单表格大小达到5-10GB时MySQL表格性能会毫无疑问的降低。如果你需要分片并且分割你的数据库MongoDB将很容易实现这一点。 使用基于位置的数据查询 MongoDB支持二维空间索引因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。 非结构化数据的爆发增长 给RDBMS增加列在有些情况下可能锁定整个数据库或者增加负载从而导致性能下降这个问题通常发生在表格大于1GB更是下文提到BillRun系统中的痛点——单表格动辄几GB的情况下。鉴于MongoDB的弱数据结构模式添加1个新字段不会对旧表格有任何影响整个过程会非常快速因此在应用程序发生改变时你不需要专门的1个DBA去修改数据库模式。
八、mongodb与mysql命令对比mongodb与mysql命令对比 传统的关系数据库一般由数据库database、表table、记录record三个层次概念组成MongoDB是由数据库database、集合collection、文档对象document三个层次组成。MongoDB对于关系型数据库里的表但是集合中没有列、行和关系概念这体现了模式自由的特点。
项目中使用MySql与MongoDb的一些对比 MySQL是关系型数据库中的明星MongoDB是文档型数据库中的翘楚。下面通过一个设计实例对比一下二者假设我们正在维护一个手机产品库里面除了包含手机的名称品牌等基本信息还包含了待机时间外观设计等参数信息应该如何存取数据呢 如果使用MySQL的话应该如何存取数据呢 如果使用MySQL话手机的基本信息单独是一个表另外由于不同手机的参数信息差异很大所以还需要一个参数表来单独保存。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS mobiles (id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(100) NOT NULL,brand VARCHAR(100) NOT NULL,PRIMARY KEY (id));CREATE TABLE IF NOT EXISTS mobile_params (id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,mobile_id int(10) unsigned NOT NULL,name varchar(100) NOT NULL,value varchar(100) NOT NULL,PRIMARY KEY (id)
);INSERT INTO mobiles (id, name, brand) VALUES(1, ME525, 摩托罗拉),(2, E7 , 诺基亚);INSERT INTO mobile_params (id, mobile_id, name, value) VALUES(1, 1, 待机时间, 200),(2, 1, 外观设计, 直板),(3, 2, 待机时间, 500),(4, 2, 外观设计, 滑盖);如果想查询待机时间大于100小时并且外观设计是直板的手机需按照如下方式查询 1 SELECT * FROM mobile_params WHERE name 待机时间 AND value 100; 2 SELECT * FROM mobile_params WHERE name 外观设计 AND value 直板 如果使用MongoDB的话虽然理论上可以采用和MySQL一样的设计方案但那样的话就显得无趣了没有发挥出MongoDB作为文档型数据库的优点实际上使用MongoDB的话和MySQL相比形象一点来说可以合二为一 db.getCollection(mobiles).ensureIndex({ params.name: 1, params.value: 1 }); db.getCollection(mobiles).insert({ _id: 1, name: ME525, brand: 摩托罗拉, params: [ {name: 待机时间, value: 200}, {name: 外观设计, value: 直板} ]}); db.getCollection(mobiles).insert({ _id: 2, name: E7, brand: 诺基亚, params: [ {name: 待机时间, value: 500}, {name: 外观设计, value: 滑盖} ] }); 如果想查询待机时间大于100小时并且外观设计是直板的手机需按照如下方式查询 view sourceprint? db.getCollection(mobiles).find({ params: { $all: [ {$elemMatch: {name: 待机时间, value: {$gt: 100}}}, {$elemMatch: {name: 外观设计, value: 直板}} ] } });
