今天的内容接着昨天的来看,昨天我们说了MongoDB的部署、数据存储方式以及简单的用户创建,今天我们来看MongoDB的其他一些特点
上一章节主要概述了MongoDB的优劣势、应用场景和发展史。这一章节将快速的概述一下MongoDB的基本概念,带领大家快速入门MongoDB这个文档型的NoSQL数据库。
mongodb由C++编写,其名字来自humongous这个单词的中间部分,从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。关于它的一个最简洁描述为:scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。
不知你是否注意过:查看页面时,随着页码的增加,翻页的速度也会随之变慢?应用程序设计人员虽然经常处理这个问题,但该问题依然存在。对此,有什么解决方案吗?我们可以使用一种灵活、易用的数据模型,MongoDB就是理想的解决方案,它提供强大的数据建模方法,使分页变得快速、高效。今天,我们就来探索在大量数据的前提下如何快速简单分页的问题。
MongoDB的文档类似于JSON,JSON是一种简单的额表示数据的方式,仅包含6种数据类型,分别是:null、布尔、数字、字符串、数组和对象。
MongoDB的文档类似于JSON,JSON是一种简单的表示数据的方式,仅包含6种数据类型,分别是:null、布尔、数字、字符串、数组和对象。
文档(document)是MongoDB中数据的基本存储单元,非常类似与关系型数据库管理系统中的行,当更有表现力。
//字符型,存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中,UTF-8 编码的字符串才是合法的
是 mongodb 的最小数据集单位,是多个键值对有序租户在一起的数据单元,类似于关系型数据库的记录
本篇为mongodb篇,包含实例演示,mongodb高级查询,mongodb聚合管道,python交互等内容。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 引言 MongoDB是一种开源文档型数据库,它具有高性能,高可用性,自动扩展性 1.文档数据库 MongoDB用一个文档来
MongoDB是一个基于分布式文档存储的非关系型数据库系统,使用C++语言编写,采用一种类似json的数据结构BSON存储。它是由字段和值对组成的数据结构。可以应用于大量数据的存储。MongoDB是一种最像关系型数据库的非关系型数据,也可以支持索引等功能。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。
集合:类似于关系数据库中的表,储存多个文档,结构不固定,如可以存储如下文档在一个集合中
mongodb与关系型数据库概念类比 SQL术语/概念 MongoDB术语/概念 解释/说明 database database 数据库 table collection 数据表/集合 row document 数据记录行/文档 column field 数据字段/域 index index 索引 tablejoins 表连接,MongoDB不支持 primary key _id 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键 文档与记录行的区别 文档是无模式的,即第一条记录5个字段,第2条记录可能是2
上篇文章我们介绍了MongoDB的最基本的增删改查操作,也介绍了一些基础的概念,MongoDB中每条记录称作一个文档,这个文档和我们平时用的JSON有点像,但也不完全一样。JSON是一种轻量级的数据交换格式。简洁和清晰的层次结构使得JSON成为理想的数据交换语言,JSON易于阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率,但是JSON也有它的局限性,比如它只有null、布尔、数字、字符串、数组和对象这几种数据类型,没有日期类型,只有一种数字类型,无法区分浮点数和整数,也没法表示正则表达式或者
admin: 从权限的角度来看,这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库,这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行,比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
今天我们将学习Mongoose,什么是Mongoose呢,它于MongoDB又是什么关系呢,它可以用来做什么呢,介绍Mongoose之前,我们先简单了解一下MongoDB。
过期数据的清理问题,一直是数据库界的一个问题,处理的方式很多,大部分都是通过存储过程,或者定期使用第三方工具来进行处理。MONGODB 处理过期数据的方面,可以使用类似REDIS expired key 的概念,创建TTL index 来通过时间的方式处理过期数据。
知识点名 "什么是MongoDB ? MongoDB 是由C++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。 分布式系统 分布式系统(distributed system)由多台计算机和通
MongoDB是一种非关系型数据库,使用BSON(Binary JSON)格式存储数据。MongoDB的文档是MongoDB中的核心数据结构,类似于关系数据库中的行。
将记录按条件分组以后,然后再进行一系列操作,例如,求最大值、最小值、平均值,求和等操作。聚合操作还能够对记录进行复杂的操作,主要用于数理统计和数据挖掘。
mongodb11天之屠龙宝刀(九)js函数入门:MongoDB基于js的数据类型修改 Mongodb并不提供Alter table这样的语句或者工具修改字段类型,只能写程序转。 数据类型 基本数据类型 MongoDB的文件存储格式为BSON,同JSON一样支持往其它文档对象和数组中再插入文档对象和数组,同时扩展了JSON的数据类型.与数据库打交道的那些应用。例如,JSON没有日期类型,这会使得处理本来简单的日期问题变得非常繁琐。只有一种数字类型,没法区分浮点数和整数,更不能区分32位和64位数
mongodb11天之屠龙宝刀(九)js函数入门:MongoDB基于js的数据类型修改 原文连接:直通车 Mongodb并不提供Alter table这样的语句或者工具修改字段类型,只能写程序转。
BSON(Binary JSON)是一种二进制表示的JSON格式,用于在MongoDB中存储和传输数据。它是MongoDB的原生数据格式,并且被广泛用于MongoDB的各种操作和功能。
索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
初次接触MongoDB数据库,跟我们熟悉的关系型数据库在概念上还是有一些区别的,比如说mongo里面的集合,其实它就相当于SQL server中的表的概念。我们通过跟SQL server基本概念的对比,来了解一下mongodb中的基本概念:
常用基本数据类型:nullnull用于表示空值或者不存在的字段:{"data":null}布尔型布尔类型只有两个值,true和false:{"data":true}、{"data":false}字符串字符串类型的数据是由UTF-8字符组成:{"data":"pingan"}正则表达式查询时,使用正则表达式作为限定条件,语法和javascript的正则表达式一样:{"data":/pingan/i}对象id对象id是一个12字节(24字符)的ID,是文档的唯一标识。{"data":ObjectId()}数值s
22/10 周二 小雨转阴 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。 参考地址: MongoDB 官网地址:https://www.mongodb.com/ MongoDB 官方英文文档:https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB 各平台下载地址:https://www.
MongoDB 是由C++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。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
一、特点 学习一个东西,至少首先得知道它能做什么?适合做什么?有什么优缺点吧? 传统关系型数据库,遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现,不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中,将这些信息收集到一个非规范化(也就是文档)的结构中会更有意义。尽管两个或两个以上的文档有可能会彼此产生关联,但是通常来讲,文档是独立的实体。能够按照这种方式优化并处理文档的数据库,我们称之为文档数据库。 设计MongoDB的初衷就是用作分布式数据库。 MongoDB
原文:Daniel Coupal and Ken W. Alger 译者:牟天磊
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不仅仅是SQL"。
答案:MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库,它使用BSON(一种类似JSON的二进制格式)来存储数据。与关系型数据库相比,MongoDB没有固定的数据模式,支持非结构化数据的存储,且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
TTL索引是一种特殊类型的单字段索引,主要用于当满足某个特定时间之后自动删除相应的文档。也就是说集合中的文档有一定的有效期,超过有效期的文档就会失效,会被移除。也即是数据会过期。过期的数据无需保留,这种情形适用于如机器生成的事件数据,日志和会话信息等等。本文主要描述TTL索引的使用。 一、TTL索引 创建方法 db.collection.createIndex(keys, options) options: expireAfterSeco
MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库,每一个都有自己的集合和权限,不同的数据库也放置在不同的文件中。
一个MongoDB可以建立多个数据库,MongoDB默认数据库为"db",该数据库存储在data目录中。
在MongoDB数据库中名字空间 <dbname>.system.* 是包含多种系统信息的特殊集合(Collection),如下:
前面我们学习了如何套用常见的设计模式打造合适的模型设计,本篇我们来看看在MongoDB中如何使用索引来提高查询效率。
一个基于分布式的文件存储数据库,旨在简化开发和扩展。属于NoSQL数据库,由C++语言编写,为web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一种流行的NoSQL数据库,它以其灵活性和可扩展性而闻名。MongoDB的数据模型是基于文档的,这意味着数据被组织成文档,而不是传统的表格。
8.2 架构 在数据承载节点中,一个且只有一个成员被视为主节点,而其他节点则被视为辅助节点。节点接收所有 写入操作,一个副本集只能有一个主实例能够写入,主节点记录所有变更到它的记录 辅助节点复制主节点的 oplog 并将操作应用于数据集。 仲裁员不维护数据集,仲裁器的目的是通过响应其 他副本集成员的心跳和选择请求来维护副本集中的仲裁。 因为它们不存储数据集,所以仲裁器是提供副本集仲裁功能的一种好方法。 与具有数据集的完全功能副本集成员相比,仲裁器的资源成本更低,如果副本集的成员数为偶数,则添 加一个仲裁器以在初选中获得多数票。 当一个主服务器在超过配置的周期(默认为 10 秒)内未与该组的其他成员通信时,符合条件的辅助服 务器将要求选择将其自身指定为新的主服务器。集群试图完成新的初选并恢复正常操作。 8.3 搭建步骤 (1) 准备三台虚拟机服务器,并各自安装好 mongoDB 注:为了保证复制集中三个服务器之间正常连接,请保证三个服务器的防火墙都已关闭! 192.168.132:27017 192.168.133:27017 192.168.134:27017 (2) 修改 mongodb.conf 文件,添加 replSet 配置 ( 三台都需要修改成同一个名称 ) ,然后启动服务器 replSet=rep1 (3) 初始化复制集 登录任意一台执行初始化操作 说明 : _id 指复制集名称, members 指复制集服务器列表,数组中的 _id 是服务器唯一的 id,host 服务器主 机 ip # 复制集名称 rs.initiate({_id:'rep1',members:[{_id:1,host:'192.168.197.132:27017'}, {_id:2,host:'192.168.197.133:27017'},{_id:3,host:'192.168.197.134:27017'}]}) (4) 查看集群状态 (5) 测试 # 添加数据 db.users.insert({"name":"lisi","age":11}) # 查询数据 db.users.find() # 切换到从数据库查询数据 如果不允许查询,是因为默认情况下从数据库是不允许读写操作的,需要设置。 >rs.slaveOK() 执行该命令后可以查询数据 (6) 测试复制集主从节点故障转移功能 # 关闭主数据库 , 注意从数据库的变 >db.shutdownServer() (7) 主复制集添加仲裁者 (arbiter) 现在我们的环境是一主两从,仲裁者对偶数集群有效。需要停止一个从机,在主服务器中运行下面命令 在一主一从关系中,任意节点宕机都无法选举出主节点,无法提供写操作,此时需要加入仲裁者节点即 可。 rs.remove("ip: 端口号 ") // 删除从节点 在一主一从关系中,任意节点宕机都无法选举出主节点,无法提供写操作,此时需要加入仲裁者节点即 可。 rs.addArb("ip: 端口号 ")
MongoDB最明显的优势之一就是文档数据模型。它在模式设计和开发周期中均提供了很大的灵活性。用MongoDB文档可以很容易地处理那些不知道之后会需要哪些字段的场景。然而,有些时候当结构是已知的,并且能够被填充或扩充时,会使设计简单得多。这就是我们可以使用预分配模式的地方。
目前我们常用的MS SQL数据库、ACCESS数据库、MongoDB、My SQL数据库等等。 之前我讲过My SQL数据库,有兴趣的朋友可以去看看。今天我们主要讲讲MongoDB。
高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。主要功能特性有: 面向集合存储,易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引,包含内部对象。 支持查询。 支持复制和故障恢复。 使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)。 自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性 支持Python,PHP,Ruby,Java,C,C#,Javascript,Perl及C++语言的驱动程序,社区中也提供了对Erlang及.NET等平台的驱动程序。 文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)。 可通过网络访问。 功能:
一、索引简介 再来老生常谈一番,什么是索引呢?数据库索引与书籍的索引类似。有了索引就不需要翻整本书,数据库可以直接在索引中查找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,这能使查找速度提高几个数量级。 然而,使用索引是有代价的:对于添加的每一个索引,每次写操作(插入、更新、删除)都将耗费更多的时间。这是因为,当数据发生变动时,MongoDB不仅要更新文档,还要更新集合上的所有索引。因此,MongoDB限制每个集合上最多只能有64个索引。通常,在一个特定的集合上,不应该拥有两个以上
MongoDB主要使用B树和B+树作为其索引结构,特别是B+树,在MongoDB的索引实现中扮演着重要角色。B+树是一种自平衡的树结构,它通过维护有序的数据和平衡的树形态,确保了高效的查询、插入和删除操作。
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