【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。
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。
MongoDB中我们经常会接触到一个自动生成的字段:”_id”,类型为ObjectId。 本文详解ObjectId的构成和使用。
JSON是一种简单的数据表示方式,它易于理解、易于解析、易于记忆。但从另一方面来说,因为只有null、布尔、数字、字符串、数组和对象这几种数据类型,所以JSON有一定局限性。例如,JSON没有日期类型,JSON只有一种数字类型,无法区分浮点数和整数,更别说区分32为和64位数字了。再者,JSON无法表示其他一些通用类型,如正则表达式或函数。
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
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
HBase 与传统关系数据库(例如MySQL,PostgreSQL,Oracle等)在架构的设计以及为应用程序提供的功能方面有很大的不同。HBase 权衡了其中一些功能,以实现更好的可扩展性以及更灵活的模式。与关系数据库相比,HBase 表的设计有很大的不同。下面将通过解释数据模型向您介绍 HBase 表设计的基础知识,并通过一个例子深入探讨 HBase 表的设计。
//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
12月的第一天,祝所有小伙伴儿的12月都能够被温柔以待。 能在学校悠哉写推送的日子所剩不多了,为了珍惜剩下所剩不多的推送机会,打算12月写一些实践性强一些的内容,比如数据库(包括关系型的和noSQL)。 前段时间一直在探索数据抓取的内容,那么现在问题来了,抓完数据如何存储呢? 保存成本地文件是一种方案,但是借助关系型数据库或者noSQL数据库,我们可以给自己获取的数据提供一个更为理想的安身之所。 今天这一篇粗浅的聊一聊非结构化数据存储,以及R语言和Python与mongoDB之间的通讯。 写这一篇是因为之
The world is moving so fast that the person who says it can't be done is generally interrupted by someone doing it.
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
本篇介绍MongoDB数据库中常见的数字和时间数据类型使用场景,并给出最佳实践引导。
一、背景需求 当我们需要在多个数据库间进行数据的复制自动增长型字段可能造成数据合并时的主键冲突。设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时,OrderID到底该不该自动增长呢? 数据库自增长ID和无序的UUID方案的不足之处: 1)、采用数据库自增序列:数据迁移合并等比较麻烦。 2)、UUID随机数:采用无意义字符串,没有排序UUID使用字符串形式存储,数据量大时查询效率比较低。(主要是索引查询销量不是最高的) 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)
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。
mongodb的简单使用 学习目标 掌握 服务端的启动 掌握 客户端的使用 掌握 mongodb的数据库和集合命令 了解 文档中的_id字段 ---- 1. mongodb服务端的启动 默认端口:27017 默认配置文件的位置:/etc/mongod.conf 默认日志的位置:/var/log/mongodb/mongod.log mongodb服务端启动分别两种方式: 本地测试方式的启动(只具有本地数据增删改查的功能) 生产环境启动(具有完整的全部功能) 1.1 测试方式启动 启动: sudo servi
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品,是最接近于关系型数据库的 NoSQL 数据库。它在轻量级JSON 交换基础之上进行了扩展,即称为 BSON 的方式来描述其无结构化的数据类型。尽管如此它同样可以存储较为复杂的数据类型。它和上一篇文章讲到的Redis有异曲同工之妙。虽然两者均为 NoSQL ,但是 MongoDB 相对于 Redis 而言,MongoDB 更像是传统的数据库。早些年我们是先有了 Relation Database (关系型数据库),然后出现了很多很复杂的query ,里面用到了很多嵌套,很多 join 操作。所以在设计数据库的时候,我们也考虑到了如何应用他们的关系,使得写 query 可以使 database 效率达到最高。后来人们发现,不是每个系统,都需要如此复杂的关系型数据库。有些简单的网站,比如博客,比如社交网站,完全可以斩断数据库之间的一切关系。这样做带来的好处是,设计数据库变得更加简单,写 query 也变得更加简单。然后,query 消耗的时间可能也会变少。因为 query 简单了,少了许多消耗资源的 join 操作,速度自然会上去。正如所说的, query 简单了,很有以前 MySQL 可以找到的东西,现在关系没了,通过 Mongo 找不到了。我们只能将几组数据都抓到本地,然后在本地做 join ,所以在这点上可能会消耗很多资源。这里我们可以发现。如何选择数据库,完全取决于你所需要处理的数据的模型,即 Data Model 。如果它们之间,关系错综复杂,千丝万缕,这个时候 MySQL 一定是首选。如果他们的关系并不是那么密切,那么, NoSQL 将会是利器。
传统的关系型数据库(如MySQL) ,在数据操作的"三高需求以及应对Web2.0的网站需求面前,显得力不从心。 解释:“三高”需求: ●High performance -对数据库并发读写的需求。 ●Huge Storage -对海量数据的高效率存储和访问的需求。 ●High Scalability & High Availability-对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。
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