第一步、创建ORM模型。 ORM模型通常放在app的models.py文件中，所以创建该文件，然后需要在settings.py中INSTALLED_APPS添加该app的名称。举个栗子。...False) price = models.FloatField(null=False, default=0) 在settings.py中INSTALLED_APPS添加该app的名称 第二步、映射到数据库中...python manage.py migrate #来将迁移脚本文件映射到数据库中 注意：如果输入 Python manage.py makemigrations提示No changes detected
EAV模型是一种数据模型 ，用于描述实体的数量预计会很大，但事实上，实体中要使用的属性数量并不多。 Magento 2这么设计是为了灵活性,在不影响主干的基础上,任意新增删除属性。...EAV模型(E ->实体，A -> 属性，V -> 值)简单理解就是分表,不需要把所有字段都放在主表里,而是按类型存放在不同的副表上。 对于字段少的项目来说 EAV其实没啥用 效率不高。 ...EAV模型带来的好处 如下： 灵活的多功能数据结构（可以在不更改数据库模式的情况下更改属性数量）。 为给定实体添加新属性时，我们有可能在其他实体中使用它 快速实施。...EAV实体的数据库模式： eav_entity - （E）实体表。 eav_entity_attribute（A）属性表 eav_entity_ {type}（V） - 值表。...eav_attribute 里面是所有实体的属性 带有eav_ *表格的图表： magento的eav模型 Magento 2中有哪些EAV实体?
定义模型Gorm使用结构体来定义数据库模型，开发人员可以在结构体中定义表名、字段名、字段类型、索引、唯一约束、默认值、关联关系等信息。...type:varchar(100);unique_index"` Password string `gorm:"type:varchar(100)"`}在上述示例中，我们定义了一个名为User的结构体...，包含了gorm.Model，它是一个内置模型，包含了ID、CreatedAt、UpdatedAt、DeletedAt等字段。...这些标记可以在结构体中进行灵活配置，以满足实际需要。数据库操作在定义完模型后，我们可以使用Gorm进行数据库操作，例如创建、查询、更新和删除记录等。...然后，我们创建了一个名为user的User记录，并使用Create方法将其保存到数据库中。接着，我们查询了保存在数据库中的user记录，并使用Model和Update方法更新了其Name字段。
数据库模型是关系型数据库的核心概念之一，它描述了数据库中的数据结构和数据之间的关系。...层次模型层次模型是最早的数据库模型之一，它的数据结构是一个有向树形结构，即每个节点只有一个父节点，但可以有多个子节点。根节点是整个树形结构的起点，也是唯一的入口。...以下是一个层次模型的示例： Root | Parent | / \Child1 Child2网状模型网状模型是在层次模型基础上发展起来的一种数据库模型。...它的数据结构类似于网状结构，即每个节点可以有多个父节点和子节点。网状模型的优点是比层次模型更灵活，可以处理更复杂的数据结构。但是，它的缺点是不容易维护，因为数据之间的关系比较复杂。...以下是一个网状模型的示例： Parent1 Parent2 \ / \ / Child关系模型关系模型是当前最常用的数据库模型之一。
示例中，我们以模型 -> 服务 -> 总线的顺序来开发。这个顺序并非固定，在实际开发中，可以根据自己习惯进行调整。...因此，在此我们需要介绍一个 async-graphql 中的标记 #[graphql(skip)]，其表示此字段不会映射到 GraphQL。...MongoDB 服务层 users/services.rs 中，我们仅需定义一个函数，用于将 NewUser 结构体插入 MongoDB 数据库。...我们从 GraphiQL/playground 中获取 NewUser 结构体时，因为我们使用了标记 #[graphql(skip)]，所以 cred 字段不会映射到 GraphQL。...再者，我们将 NewUser 结构体插入 MongoDB 数据库后，应当返回插入结果。因此，我们还需要开发一个根据 username 或者 email 查询用户的 GraphQL 服务。
本篇内容主要包括：MongoDB 概述、MongoDB 的体系结构、关于 BSON ---- 文章目录 一、MongoDB 概述 1、MongoDB 简介 2、文档数据库 3、MongoDB 特点...二、MongoDB 的体系结构 1、MongoDB 数据逻辑结构 2、与关系型数据库的术语类比 3、MongoDB 数据存储结构 三、关于 BSON 1、Bson 概念 2、Bson 与 Json 的区别...3、MongoDB 特点 MongoDB 作为非关系性文档数据库有着以下几个主要特点： 高性能：MongoDB 提供了高性能的数据持久化方式，包括了对嵌入式数据模型的支持（减少了数据库系统上的 I/O...---- 二、MongoDB 的体系结构 1、MongoDB 数据逻辑结构 MongoDB的一个实例，由多个数据库（Database）组成；一个数据库，由多个集合（Collection）组成；一个集合，...---- 三、关于 BSON 1、Bson 概念 MongoDB 作为一款流动的文档数据库，采用 Bson 格式来支持文档模型。
MongoDB 还能高效存储二进制大对象，比如照片，音乐，视频的存储，庞大的数据还能加索引和实时聚合 mongodb将数据存储在灵活的类似json的文档中，字段结构可能因文档而异，数据结构可随时改变...Json模型可以映射到应用程序代码中的对象，这样就很方便的进行使用，有orm的感觉。...在golang中就可以直接与结构体关联起来。 类似json的文档数据结构叫做BSON，比json最突出的好处是BSON可遍历。...username:password@ 可选项，如果设置，在连接数据库服务器之后，驱动都会尝试登陆这个数据库 host1 必须的指定至少一个host, host1 是这个URI唯一要填写的。...portX 可选的指定端口，如果不填，默认为27017 /database 如果指定username:password@，连接并验证登陆指定数据库。若不指定，默认打开 test 数据库。 ?
# MongoDB 相关概念 学习视频地址 (opens new window) 业务应用场景 MongoDB简介 体系架构 数据模型 MongoDB特点 # 业务应用场景 传统的关系型数据库（如MySQL...是最像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。 它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的 格式叫BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。...文档(document)对象对应于关系型数据库的行。数据在MongoDB中以BSON（Binary-JSON）文档的格式存储在磁盘上。...BSON采用了类似于 C 语言结构体的名称、对表示方法，支持内嵌的文档对象和数组对象，具有轻量性、可遍历性、高效性的三个特点，可以有效描述非结构化数据和结构化数据。...特别是,对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的I/O活动。 索引支持更快的查询，并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。
序列化也叫编码，与之对应的逆操作就是反序列化或者解码，一维数据抵达不同平台（这里的浏览器，服务器和数据库都是不同的平台）后就要进行反序列化，从而将数据改造成易于自己理解的多维结构。...、非阻塞模型 缺点 2 不支持双通道 3 rpc方法非线程安全，服务器容易被挂死，需要串行化。...BSON bson有以下特性： 方便存储二进制信息：更适合交换图像和附件 专为快速内存操作而设计 简单的规范：像JSON一样，BSON有一个非常简短的规范 BSON是MongoDB的主要存储结构和传输协议...事实上msgpack和bson并不是竞争关系，而是适用于不同场景： msgpack适用于空间效率要求高的场景：网络传输； bson适用于时间效率要求高的场景：数据库的CRUD； 所以msgpack更加紧凑...StackOverflow上MessagePack的原作者也给出了自己的看法，客观的说明了msgpack和bson的应用场景：msgpack为网络服务，bson为数据库服务。 ? ?
MongoDB除了提供多样化的数据模型和脚本化语言之外，还可以让开发人员更容易地开始进行数据处理。...NoSQL开启了多种可能性： 使用脚本化语言的基于文本的协议(REST, JSON, BSON) 生成、存储以及访问数据成本最小化 支持海量的数据处理 大幅提升写性能 无需使用ORM模型以及范式化操作...这些特性让document数据模型可以直接支持面向对象的语言，进行数据结构的映射。...性能和可用性 MongoDB 数据结构模型使用document和collection，和Oracle NoSQL相比，处理海量数据时使用BSON处理性能要高出很多。...相比Oracle NoSQL，MongoDB的数据模型能够让我们非常有效地处理海量的非结构化数据。另一方面，Oracle NoSQL提供了大量的工具和选项让我们建立数据模型。
使用传统的关系型数据库（RDBMS）时，每一次需求变更或数据模型的微调都可能涉及到DDL（Data Definition Language）操作，如创建、修改或删除表结构。...MongoDB，作为一种schema-free的NoSQL数据库，提供了显著的优势：Schema-Free特性：MongoDB允许集合内的文档拥有不同的结构，这意味着游戏开发者可以在不修改数据库模式的情况下...这种灵活性极大地简化了数据模型的更新过程，使得游戏能够快速适应新功能和玩家反馈，而无需担心底层数据库架构的限制。...类JSON数据交互：MongoDB使用BSON（Binary JSON）格式存储数据，这是一种类似于JSON的二进制格式，能够直接映射到大多数编程语言中的对象模型。...如果数据结构复杂多变、需要高并发读写、对扩展性要求高，或者对半结构化数据处理有需求，MongoDB 可能更为合适
同样，Server端的返回结果也是编码为BSON格式再放回给Client端的。 使用BSON格式出于以下3种目的： 效率 BSON是为效率而设计的，它只需要使用很少的空间。...当MongoDB启动的时候，会将所有的数据文件映射到内存中，然后操作系统会托管所有的磁盘操作。...模式自由, 意思是数据库并不需要知道你将存入到聚集中的文档的任何结构信息.实际上,你可以在同一个聚集中存储不同结构的文档....键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各中复杂的文件类型； u *模式自由：存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义； u *支持完全索引，包含内部对象。...u 适合由数十或数百台服务器组成的数据库。因为Mongo已经包含对MapReduce引擎的内置支持。 u Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
mongodb数据库 MongoDB是一个文档型，非关系型数据库，支持动态模式，不需要预先定义数据结构。...在项目初期，可以更容易地调整数据模型以适应需求变化，对于小型项目来说，MongoDB数据库提供了灵活性、高性能、可扩展性和易用性等优势。...要在Go代码中使用MongoDB，需要使用mongo.Client结构体的方法来操作数据库和集合。..." "time" ) 定义数据结构： type User struct { ID primitive.ObjectID `bson:"_id,omitempty"`...time.Time `bson:"created_at"` } 后面的Tab标记是提示Mongodb数据库的 连接到MongoDB数据库： func main() { //
MongoDB，作为一款流行的NoSQL数据库，以其文档模型、横向扩展能力和卓越性能受到了广泛关注。...一、数据模型与BSON格式 MongoDB的数据模型基于文档，这是一种由键值对组成的数据结构，类似于JSON。每个文档都有一个唯一的_id字段作为主键，用于在集合中唯一标识该文档。...文档之间可以嵌套，这种灵活的数据结构使得MongoDB非常适合存储半结构化数据。 在存储层面，MongoDB使用BSON（Binary JSON）格式来序列化文档。...四、索引策略与优化 索引是提高数据库查询性能的关键。MongoDB支持多种类型的索引，包括单键索引、复合索引、全文索引等，以满足不同的查询需求。...六、结语 MongoDB的存储原理涉及多个方面，包括其灵活的数据模型、高效的BSON格式、强大的存储引擎、可扩展的分片机制、优化的索引策略以及高可用性的设计等。
此外，它还支持插件化编程和内置多种钩子函数，为数据库操作前后的自定义逻辑提供灵活性，增强了应用的可扩展性和可维护性。...功能特性泛型的 MongoDB 集合支持 BSON 数据的构建文档的 CRUD 操作聚合操作内置基本的 Model 结构体，自动化更新默认的 field 字段支持结构体 tag 校验Hooks支持插件化编程安装...插件化编程go mongox 支持插件化编程，它提供了一种灵活的方式在数据库操作的前后插入自定义的逻辑，从而增强应用的可扩展性和可维护性。...结构体 tag 校验go mongox 库支持利用结构体的标签（tag）去对字段值进行校验，这一校验功能基于 playground/validator 库提供的所有结构体校验规则。...Hook 钩子模型钩子（Model Hooks）你可以针对模型（结构体）设置钩子函数，这些钩子函数会在 MongoDB 的集合操作前后被调用。
对于博客文章和评论这样的应用，内容的结构可能会随时间发生变化，MongoDB可以让我轻松地调整存储的数据结构而无需修改整个数据库。...MySQL作为一个关系型数据库，它的优势在于结构化查询语言(SQL)、事务完整性和成熟的生态系统。...} 在这边，我第一次连接的时候，就开始插入数据了，具体数据结构，我定义在了其他包里面，第一次连接数据库时插入数据是由于MongoDB是一种无模式（Schema-less）的数据库。...MongoDB是一个文档型数据库，它不需要事先定义表结构（Schema），而是以文档（Document）的形式存储数据。文档是一个键值对的集合，类似于JSON对象。...在MongoDB中，文档可以有不同的结构，不同的文档可以有不同的字段和数据类型。 当我们第一次连接MongoDB数据库时，如果没有插入数据，那么数据库中就不会有任何文档。
： ② 查询结果映射到实体类示例 - 常用属性修改上方代码 上边的例子仅仅用了基本的自动化映射，使用基本的自动化映射时：类和Bson中的字段必须严格一致(_id除外，可以自动映射到_id/id/Id...)，且Bson中的每一个字段在实体类中都必须有一个对应的字段，不然就会抛出异常，这就造成我们可能要写一个非常庞大的实体类，而且类中的字段命名也要严格和Bson中的字段一致。...这些限制对我们开发来说是不能接受的，这里我们采用mongoDriver中的一些属性改进一下上边的代码，如下： /// /// 查询结果映射到实体类示例 - 常用属性修改上方代码 //.../// /// 用户信息类 - Bson /// public class UserinfoBson { /// ///...； public BsonDocument otherprops { get; set; } } 英文名类 - Bson /// /// 英文名 - Bson /// </
BSON 是什么MongoDB 作为一款流行的文档数据库，采用 BSON 格式来支持文档模型。BSON 全称是 Binary JSON, 和 JSON 很像，但是采用二进制格式进行存储。...，可能会认为访问 BSON 中的某个字段，会有 Hash 或者跳表等数据结构进行加速，达到 O(1) 或者 O(logN) 的查找效率。...总结BSON 作为 JSON 的一种扩展存储格式，在速度，存储空间和数据类型方面都有非常大的提升，并且在 MongoDB 的文档模型中扮演了关键角色。...本文从原理上对比了 BSON 和 JSON 的区别和优缺点，通过一些典型的例子深入分析了 BSON 的数据组织结构，并从代码入手介绍了 BSON 的读写流程和一些注意事项。...BSON 的数据结构非常清晰精简，但是个人认为在有些方面并没有做到足够完美。比如在存储空间方面，没有使用变长整型进行编码，在查找和修改效率方面，仍存在不小的读写放大开销。
MongoDB的使用 环境准备 安装 快速上手 CRUD操作 插入 删除 修改 查询 字段映射 Go语言中MongoDB的使用 关于MongoDB数据的基本介绍与环境搭建相关知识，可参见我的另一篇文章 文档数据库...官方网站：http://labix.org/mgo API文档[1] 安装 go get gopkg.in/mgo.v2 快速上手 mgo简单操作步骤 导入mgo包 连接MongoDB服务 打开指定的数据库..." ) // 声明一个结构体 type Person struct { Name string Phone string } func main() {...，会自动根据结构体字段名来生成数据库字段，但由于Go语言要求结构体字段的首字母大写才能访问，当结构体中的字段定义与数据库字段无法一致时，则可以使用Go语言的结构体Tag特性进行字段映射解决该问题。...结构体Tag类似于Java中的注解，使用反引号括起来，这里通过字段映射直接指定数据库中的字段 // 其中 bson 后面对应的字段为数据库中要生成的字段 type person struct {
它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的 格式叫BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活 MongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对（field:value）组成的数据结构...体系结构 MySQL和MongoDB对比 SQL术语/概念 MongoDB术语/概念 解释/说明 database database 数据库 table collection 数据库表/集合 row...文档(document)对象对应于关系型数据库的行。数据在MongoDB中以BSON（Binary-JSON）文档的格式存储在磁盘上。...BSON采用了类似于 C 语言结构体的名称、对表示方法，支持内嵌的文档对象和数组对象，具有轻量性、可遍历性、高效性的三个特点，可以有效描述非结构化数据和结构化数据。...特别是,对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的I/O活动。索引支持更快的查询，并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。
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