


Detaillierte Erläuterung der Merkmale, Prinzipien, Nutzungsszenarien und Anwendungsfälle von MongoDB
Empfohlen: „MongoDB-Video-Tutorial“
Einführung
MongoDB ist eine Datenbank, die auf verteilter Dateispeicherung basiert. Geschrieben in C-Sprache. Entwickelt, um skalierbare, leistungsstarke Datenspeicherlösungen für WEB-Anwendungen bereitzustellen.
MongoDB ist ein Produkt zwischen einer relationalen Datenbank und einer nicht-relationalen Datenbank. Es ist die funktionsreichste unter den nicht-relationalen Datenbanken und ähnelt am ehesten einer relationalen Datenbank. Die unterstützte Datenstruktur ist sehr locker und hat ein BSON-Format, das JSON ähnelt, sodass komplexere Datentypen gespeichert werden können. Das größte Merkmal von Mongo ist, dass die von ihm unterstützte Abfragesprache in gewisser Weise einer objektorientierten Abfragesprache ähnelt. Sie kann die meisten Funktionen ähnlich wie Einzeltabellenabfragen in relationalen Datenbanken implementieren von Daten.
Funktionen
Es zeichnet sich durch hohe Leistung, einfache Bereitstellung, einfache Verwendung und eine sehr bequeme Datenspeicherung aus. Die wichtigsten Funktionsmerkmale sind:
* Für die Sammlungsspeicherung ist es einfach, Objekttypdaten zu speichern.
*Freier Modus.
*Unterstützt dynamische Abfragen.
* Unterstützt die vollständige Indizierung, einschließlich interner Objekte.
*Supportanfrage.
*Unterstützt Replikation und Wiederherstellung nach Fehlern.
* Nutzen Sie eine effiziente Binärdatenspeicherung, auch für große Objekte (wie Videos usw.).
* Behandeln Sie die Fragmentierung automatisch, um die Skalierbarkeit auf Cloud-Ebene zu unterstützen.
*Unterstützt RUBY, PYTHON, JAVA, C, PHP, C# und andere Sprachen.
*Das Dateispeicherformat ist BSON (eine Erweiterung von JSON).
*Zugriff über das Internet.
Nutzungsprinzip
Das sogenannte „Collection-Oriented“ bedeutet, dass Daten gruppiert und in einem Datensatz gespeichert werden, der als Sammlung bezeichnet wird. Jede Sammlung hat einen eindeutigen Identifikationsnamen in der Datenbank und kann eine unbegrenzte Anzahl von Dokumenten enthalten. Das Konzept einer Sammlung ähnelt einer Tabelle in einer relationalen Datenbank (RDBMS), außer dass kein Schema definiert werden muss. Der Flash-Cache-Algorithmus in der Nytro MegaRAID-Technologie identifiziert schnell heiße Daten in großen Datensätzen innerhalb der Datenbank und sorgt so für konsistente Leistungsverbesserungen.
Schemafrei bedeutet, dass wir für Dateien, die in der Mongodb-Datenbank gespeichert sind, keine Strukturdefinition kennen müssen. Bei Bedarf können Sie Dateien mit unterschiedlichen Strukturen in derselben Datenbank speichern.
In einer Sammlung gespeicherte Dokumente werden als Schlüssel-Wert-Paare gespeichert. Der Schlüssel wird zur eindeutigen Identifizierung eines Dokuments verwendet und ist ein Zeichenfolgentyp, während der Wert eine Vielzahl komplexer Dateitypen sein kann. Wir nennen diese Speicherform BSON (Binary Serialized Document Format).
MongoDB wurde auf mehreren Websites bereitgestellt
Hauptszenarien:
1) Website-Echtzeit-Datenverarbeitung. Es eignet sich ideal für Einfügungen, Aktualisierungen und Abfragen in Echtzeit und verfügt über die Replikation und hohe Skalierbarkeit, die für die Echtzeit-Datenspeicherung auf der Website erforderlich sind.
2) Caching. Aufgrund seiner hohen Leistung eignet es sich als Caching-Schicht für die Informationsinfrastruktur. Nach dem Neustart des Systems kann die von ihm erstellte persistente Cache-Schicht verhindern, dass die zugrunde liegenden Datenquellen überlastet werden.
3) Hochskalierbare Szenarien. Ideal für Datenbanken mit Dutzenden oder Hunderten von Servern. Die Roadmap enthält bereits integrierte Unterstützung für die MapReduce-Engine.
Die nicht anwendbaren Szenarien sind wie folgt:
1) Systeme, die ein hohes Maß an Transaktionalität erfordern.
2) Traditionelle Business-Intelligence-Anwendungen.
3) Komplexe dokumentübergreifende (tabellenübergreifende) Kaskadenabfrage.
Systemeinführung
Verteiltes Dateisystem bedeutet, dass die vom Dateisystem verwalteten physischen Speicherressourcen nicht unbedingt direkt mit dem lokalen Knoten verbunden sind, sondern über das Computernetzwerk mit dem Knoten verbunden sind. Der Entwurf verteilter Dateisysteme basiert auf dem Client/Server-Modell. Ein typisches Netzwerk kann mehrere Server umfassen, auf die mehrere Benutzer zugreifen. Darüber hinaus ermöglicht die Peer-to-Peer-Funktion einigen Systemen die Doppelrolle von Client und Server.
HBase ist eine verteilte, spaltenorientierte Open-Source-Datenbank. Die Technologie stammt aus dem Google-Artikel „Bigtable: Ein verteiltes Speichersystem für strukturierte Daten“, geschrieben von Fay Chang.
Yonghong Data Mart wurde auf Basis seiner eigenen Technologie A entwickelt Datenspeicher- und Datenverarbeitungssoftware. Das verteilte Dateispeichersystem (ZDFS) von Yonghong Data Mart ist eine auf Hadoop HDFS basierende Transformation und Erweiterung, die auf allen Knoten im Servercluster gespeicherte Dateien einheitlich verwaltet und speichert Das Hauptziel von MongoDB besteht darin, eine Brücke zwischen der Schlüssel-/Wertspeichermethode (die hohe Leistung und hohe Skalierbarkeit bietet) und dem traditionellen RDBMS-System (das über umfangreiche Funktionen verfügt) zu schlagen. Laut der offiziellen Website , Mongo eignet sich für die folgenden Szenarien.
● Website-Daten: Mongo eignet sich sehr gut zum Einfügen, Aktualisieren und Abfragen in Echtzeit und verfügt über die Replikation und hohe Skalierbarkeit, die für die Echtzeit-Datenspeicherung der Website erforderlich sind.
● Caching: Aufgrund seiner hohen Leistung eignet sich Mongo auch als Caching-Layer für die Informationsinfrastruktur. Nach dem Neustart des Systems kann die von Mongo erstellte persistente Cache-Schicht verhindern, dass die zugrunde liegende Datenquelle überlastet wird.
● Große Datenmengen von geringem Wert: Es kann teurer sein, einige Daten in herkömmlichen relationalen Datenbanken zu speichern. Zuvor wählten Programmierer häufig herkömmliche Dateien zur Speicherung.
● Hochskalierbare Szenarien: Mongo eignet sich gut für Datenbanken, die aus Dutzenden oder Hunderten von Servern bestehen, und Mongos Roadmap enthält bereits integrierte Unterstützung für die MapReduce-Engine.
● Zur Speicherung von Objekten und JSON-Daten: Das BSON-Datenformat von Mongo eignet sich sehr gut zur Speicherung und Abfrage in dokumentierten Formaten.
Unwohlseinsszenarien
● Hochtransaktionale Systeme: zum Beispiel Bank- oder Buchhaltungssysteme. Herkömmliche relationale Datenbanken eignen sich derzeit besser für Anwendungen, die eine große Anzahl atomarer und komplexer Transaktionen erfordern.
● Herkömmliche Business-Intelligence-Anwendungen: BI-Datenbanken für spezifische Probleme führen zu hochoptimierten Abfragemethoden. Für solche Anwendungen ist ein Data Warehouse möglicherweise die geeignetere Wahl.
● Fragen, die SQL erfordern.
Anwendungsfälle
Im Folgenden sind einige praktische Anwendungen von MongoDB in Unternehmen aufgeführt:
- Craiglist nutzt MongoDB, um Milliarden von Datensätzen zu archivieren.
FourSquare, eine standortbasierte Social-Networking-Site, nutzt MongoDB, um Daten auf Amazon EC2-Servern zu teilen.
Shutterfly, ein internetbasierter Social- und Personal-Publishing-Dienst, nutzt MongoDB für eine Vielzahl persistenter Datenspeicheranforderungen.
bit.ly, ein webbasierter URL-Verkürzungsdienst, der MongoDB zum Speichern seiner Daten verwendet.
spike.com, eine Tochtergesellschaft von MTV Networks, Spike.com verwendet MongoDB.
Intuit, ein Anbieter von Software und Dienstleistungen für kleine Unternehmen und Privatpersonen, nutzt MongoDB für kleine Unternehmen, um Benutzerdaten zu verfolgen.
sourceforge.net, eine Ressourcen-Website zum kostenlosen Suchen, Erstellen und Veröffentlichen von Open-Source-Software unter Verwendung des MongoDB-Backend-Speichers.
etsy.com, eine Website zum Kauf und Verkauf handgefertigter Artikel, verwendet MongoDB.
Die New York Times, eines der führenden Online-Nachrichtenportale, nutzt MongoDB.
CERN, das berühmte Institut für Teilchenphysik, verwendet MongoDB für Daten vom Large Hadron Collider am Europäischen Zentrum für Kernforschung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erläuterung der Merkmale, Prinzipien, Nutzungsszenarien und Anwendungsfälle von MongoDB. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

MongoDB eignet sich für die Verarbeitung groß angelegter, unstrukturierter Daten, und Oracle eignet sich für Szenarien, die eine strenge Datenkonsistenz und komplexe Abfragen erfordern. 1.MongoDB bietet Flexibilität und Skalierbarkeit, geeignet für variable Datenstrukturen. 2. Oracle bietet eine starke Transaktionsunterstützung und Datenkonsistenz, die für Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet ist. Datenstruktur, Skalierbarkeit und Leistungsanforderungen müssen bei der Auswahl berücksichtigt werden.

Die Zukunft von MongoDB ist voller Möglichkeiten: 1. Die Entwicklung von Cloud-nativen Datenbanken, 2. Die Bereiche der künstlichen Intelligenz und der Big Data sind fokussiert. Die Verbesserung der Sicherheit und der Einhaltung. MongoDB fährt weiter voran und führt durch Durchbrüche in technologischen Innovationen, Marktpositionen und zukünftiger Entwicklungsrichtung.

MongoDB ist eine dokumentbasierte NOSQL-Datenbank, die leistungsstarke, skalierbare und flexible Datenspeicherlösungen bietet. 1) Es wird das BSON-Format verwendet, um Daten zu speichern, die für die Verarbeitung semi-strukturierter oder unstrukturierter Daten geeignet sind. 2) Die horizontale Expansion durch Sharding -Technologie realisieren und komplexe Abfragen und Datenverarbeitung unterstützen. 3) Achten Sie auf die Indexoptimierung, die Datenmodellierung und die Leistungsüberwachung, wenn Sie sie verwenden, um den Vorteilen vollständig zu spielen.

MongoDB ist für Projektanforderungen geeignet, muss jedoch optimiert werden. 1) Leistung: Optimieren Sie die Indexierungsstrategien und verwenden Sie die Sharding -Technologie. 2) Sicherheit: Authentifizierung und Datenverschlüsselung aktivieren. 3) Skalierbarkeit: Verwenden Sie Replikate -Sets und Sharding -Technologien.

MongoDB ist für unstrukturierte Daten und hohe Skalierbarkeitsanforderungen geeignet, während Oracle für Szenarien geeignet ist, die eine strenge Datenkonsistenz erfordern. 1. MongoDB speichert Daten flexibel in verschiedenen Strukturen, die für soziale Medien und das Internet der Dinge geeignet sind. 2. Oracle Structured Data Modell sorgt für die Datenintegrität und eignet sich für Finanztransaktionen. 3.MongoDB skaliert horizontal durch Scherben, und Oracle skaliert vertikal durch RAC. 4.MongoDB hat niedrige Wartungskosten, während Oracle hohe Wartungskosten aufweist, aber vollständig unterstützt wird.

MongoDB hat die Entwicklung der Entwicklung mit seinem flexiblen Dokumentationsmodell und der Hochleistungsspeicher-Engine verändert. Zu den Vorteilen gehören: 1. Musterloses Design, das eine schnelle Iteration ermöglicht; 2. Das Dokumentmodell unterstützt Nisten und Arrays und verbessert die Flexibilität der Datenstruktur. 3. Die automatische Sharding-Funktion unterstützt die horizontale Expansion, die für die Datenverarbeitung in großem Maßstab geeignet ist.

MongoDB eignet sich für Projekte, die große unstrukturierte Daten schnell iterieren und verarbeiten, während Oracle für Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet ist, für die eine hohe Zuverlässigkeit und eine komplexe Transaktionsverarbeitung erforderlich sind. MongoDB ist bekannt für seine flexible Dokumentspeicherung und effiziente Lesen- und Schreibvorgänge, die für moderne Webanwendungen und Big -Data -Analysen geeignet sind. Oracle ist bekannt für seine starken Datenverwaltungsfunktionen und SQL -Unterstützung und wird in Branchen wie Finanzen und Telekommunikation häufig eingesetzt.

MongoDB ist eine dokumentbasierte NOSQL-Datenbank, die das BSON-Format verwendet, um Daten zu speichern, die für die Verarbeitung komplexer und unstrukturierter Daten geeignet sind. 1) Sein Dokumentmodell ist flexibel und geeignet, um Datenstrukturen häufig zu ändern. 2) MongoDB verwendet WIRedTiger Storage Engine und Abfragoptimierer, um effiziente Datenvorgänge und Abfragen zu unterstützen. 3) Zu den grundlegenden Vorgängen gehören das Einsetzen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Dokumenten. 4) Die erweiterte Verwendung umfasst die Verwendung eines Aggregationsrahmens für die komplexe Datenanalyse. 5) Zu den häufigen Fehlern gehören Verbindungsprobleme, Probleme mit Abfragen und Datenkonsistenzproblemen. 6) Leistungsoptimierung und Best Practices umfassen Indexoptimierung, Datenmodellierung, Sharding, Caching, Überwachung und Abstimmung.


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