mongoDB入门

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
云数据库 MongoDB,通用型 2核4GB
简介: 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。

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。

在这里我们有必要先简单介绍一下非关系型数据库(NoSQL)

1.什么是NoSQL

 NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。 NoSQL用于超大规模数据的存储。(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据)。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。

2.关系型数据库 PK 非关系型数据库

RDBMS  NoSQL 
高度组织化结构化数据  代表着不仅仅是SQL
结构化查询语言(SQL)  没有声明性查询语言
数据和关系都存储在单独的表中。  没有预定义的模式
数据操纵语言,数据定义语言  键 - 值对存储,列存储,文档存储,图形数据库
严格的一致性 最终一致性,而非ACID属性
基础事务 非结构化和不可预知的数据
  CAP定理 
  高性能,高可用性和可伸缩性

3.NoSQL分类

类型 部分代表 特点
列存储

Hbase

Cassandra

Hypertable

顾名思义,是按照列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结

构化的数据,方便做数据压缩,对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势

文档存储

MongoDB

CounchDB

文档存储一般用类似json的格式存储,存储的内容是文档型的。这样也就有有机

会对某些字段建立索引,实现关系数据库的某些功能。

key-value存储

Tokyo Cabinet / Tyrant

Berkelery DB

MemcacheDB

Redis

可以通过key快速查询到其value。一般来说,存储不管value的格式,

照单全收。(Redis包含了其他功能)

图存储

Neo4J

FlockDB

图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下,

而且设计使用不方便。

对象存储

db4o

Versant

通过类似面向对象语言的语法操作数据库,通过对象的方式存储数据。
xml数据库

Berkeley DB XML

BaseX

高效的存储XML数据,并存储XML的内部查询语法,比如XQuery,Xpath。

4.CAP原则

在计算机科学中, CAP定理(CAP theorem), 又被称作 布鲁尔定理(Brewer's theorem), 它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:

  • 一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)
  • 可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)
  • 分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)

CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个。 因此,根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类: CA - 单点集群,满足一致性,可用性的系统,通常在可扩展性上不太强大。 CP - 满足一致性,分区容忍必的系统,通常性能不是特别高。 AP - 满足可用性,分区容忍性的系统,通常可能对一致性要求低一些。

 5.mongodb数据结构

MongoDB的基础单元——文档

文档是MongoDB的核心概念。多个键值对有序的放置在一起便是文档。

Js代码:

1 {"course1":"MongoDB","course2":"hadoop"} 

说明:文档是有序的,键是区分大小写的

集合

集合就是一组文档。

集合是无模式的,即:一个集合中的文档可以是各式各样的例如:

集合代码:

1 {"course1":"hadoop","course2":"hive"}  
2 {"studentName":"小红"}  

 数据库

MongoDB中多个集合组成数据库。一个MongoDB实例可以承载多个数据库,它们之间可视为完全独立的。每个数据库有自己的权限控制

6.关系型数据库与MongoDB逻辑结构对比

对于习惯了关系型数据库的朋友们,我将MongoDB与关系型数据库的逻辑结构进行了对比。

MongoDB 关系型数据库
文档(document) 行(row)
集合(collection) 表(table)
数据库(database) 数据库(database)

7.测试MongoDB

 1 > show dbs   //显示数据库信息  
 2 local   (empty)  
 3 > db  //查看当前链接到那个数据库  
 4 test  
 5 > user test  //使用test数据库  
 6 Fri Mar 28 10:20:14 SyntaxError: missing ; before statement (shell):1  
 7 > use test  
 8 switched to db test  
 9 > post = {"title":"love","content":"I love you"}  //定义文档  
10 { "title" : "love", "content" : "I love you" }  
11 > db  
12 test  
13 > db.test.blog.insert(post)  //将文档插入到集合中  
14 > db.test.blog.find()  //查询集合  
15 { "_id" : ObjectId("5334dd149b7a445ea2166559"), "title" : "love", "content" : "I  
16  love you" }  
17 > post = {"job":"java","city":"wuhan"}  
18 { "job" : "java", "city" : "wuhan" }  
19 > db.test.blog.insert(post)  
20 > db.test.blog.find()  
21 { "_id" : ObjectId("5334dd149b7a445ea2166559"), "title" : "love", "content" : "I  
22  love you" }  
23 { "_id" : ObjectId("5334dd669b7a445ea216655a"), "job" : "java", "city" : "wuhan"  
24  }  
25 >  

 8.MongoDB中的数据类型

 null

1 {"x":null}

布尔

1 {"x":true}

32位整数

64位整数

64位浮点数

字符串

1 {"x":"hi world"}

对象id

日期

1 {"x":new Date()} 

正则表达式

1 {"x":/foobar/i}

函数

1 {"x":function(){//......}}  

二进制数据

可以由任意字节的串组成

最大值

最小值

未定义

1 {"x":undefined}  

数组

1 {"x":["a","b","c"]} 

内嵌文档

1 {"x":{"foo":"bar"}} 

9._id和ObjectId

 Mongodb中存储的文档必须有一个“_id”键。这个键的值可以是任何类型的,默认是ObjectId对象。在集合中,每个文档都有唯一的“_id”,来确保集合里面每个文档都能被唯一标示。

一个BSON ObjectID是12字节的值,包含了4字节的时间戳(纪元以来的秒数),3字节机器id,2字节进程id,和3字节计数值。注意不同于BSON中的其他字段,时间戳和计数值字段必须存储为big endian。这是由于会对它们按字节比较,我们希望大多数情况下保证是升序。它的格式:

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
time machine pid inc

 转载:http://zc985552943.iteye.com/blog/2037887

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