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。他支持的数据结构非
一、基本概念
MongoDB 是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,是当前NoSQL 数据库产品中最热门的一种。它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式,MongoDB 使用C++开发。MongoDB 的官方网站地址是:,大家可以在此获得更详细的信息。
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。他支持的数据结构非常松散,是类似json 的bjson 格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB 最大的特点是他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。它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。
二、对比
MongoDB
关系型数据库
数据存储
面向集合
面向关系表
数据结构
模式自由
二维表关系模式
事务
不支持
支持
大型数据(视频)
很好
一般
大数据量查询(千万条以上)
很好
较差
数据库维护
相对简单
相对复杂
数据及表关系、结构浏览
困难
简单
数据安全性
较差
很好
分布式
很好
一般
查询
非常灵活
非常强大
主外键关联
不支持
支持
索引
支持
支持
存储过程
支持
支持
三、对比说明
1. 数据存储
MongoDB是面向集合(collection)的,集合中又包含多个文档(document),并支持对象型数据的存储。其中集合和文档的概念,在关系型数据库中类似于表(table)和元组(row:也就是所谓的一行数据)。另外MongoDB是以bson形式存储,而关系型数据库是以二维关系形式存储。
2. 数据结构
MongoDB对数据结构的支持非常灵活,从横向到纵向的支持都很好,比如下面的数据都能存储在同一个集合中:
① {“name”: “wangwu”, “age”: 25}
② {“name”: “lisi”}
③ {“state”: “激活”, “remark”: “无”}
④ {“name”: 6, “age”: “你猜”}
从上面的例子我们能看出,横向方面,支持字段的动态增减(如①和②),从纵向方面,支持字段数据类型混合存储(如①和④)。而在关系型数据库中这种方式的存储是绝对达不到的。
3. 事务
MongoDB本身不支持事务处理,只能通过程序代码来保证。
4. 大型数据
MongoDB不仅支持结构化数据,还支持非结构化数据存储(音频、视频、文档、XML、HTML等),而关系型数据库虽然支持大型数据(如视频)的存储,但是不管从存储效率上还是从获取速度上都不及MongoDB,MongoDB可采用高效的二进制来存储大型数据。
5. 大型数据量查询
MongoDB对于上千万条以上的数据,在查询速度上非常快。而这点却是关系型数据库中的一大痛处。
6. 数据库维护
MongoDB在数据库备份和还原以及数据的导入导出的操作上是非常简单的,通过简单的命令即可完成,还支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移,而关系型数据库在操作上相对复杂一些,上手难一些。
7. 数据及表关系、结构浏览
MongoDB因为没什么特别好的GUI客户端,所以在数据浏览和表关系、结构浏览上是非常困难和笨拙的,关系型数据库在这方面上优势明显。
8. 数据安全性
MongoDB在数据安全方面比较差,如果稍有不慎或操作不当,很容易造成数据丢失或数据错误,因此在数据维护和操作上,要非常小心。而关系型数据库在这方面上的担心却要少很多。
9. 分布式
MongoDB非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。支持自动分片以支持云级别的伸缩性。其中自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。关系型数据库在分布式的支持和操作上都要困难些、发杂些。
10. 查询
MongoDB的查询语句与关系型的sql语句有着很大的不同,或者说是两种风格,二者表现都很不错,MongoDB主要体现在灵活易用上,而sql则体现在功能全面强大上。
11. 主外键关联
MongoDB不支持主外键关联,也没有“约束”的概念。
12. 索引
MongoDB同样支持索引
13. 存储过程
MongoDB同样也支持存储过程
四、总结
通过以上对比,我们可以看出MongoDB是以牺牲安全、事务、结构来换取简单、高效、灵活的,所以关系型也好非关系型也好都有他们适用的场合,非关系型数据库的出现,为我们多提供了一条选择的道路,从而在数据维护和存储上给予了我们很大的帮助,让我们在软件开发上能更加得心应手,因此传统保守关系型数据库观念的人们,可以试试体验下非关系型数据库,也许你一下就会迷上他,在关系型数据库大行其道今天,掌握好一门非关系型数据库对你未来的发展也是非常有利的。
那么关于MongoDB的入门简介就先到这里,笔者今后会对MongoDB具体的内容进行较为系统的总结和介绍,,希望能帮助需要用到的朋友。

本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识,其中主要介绍了关于索引优化器工作原理的相关内容,其中包括了MySQL Server的组成,MySQL优化器选择索引额原理以及SQL成本分析,最后通过 select 查询总结整个查询过程,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

sybase是基于客户/服务器体系结构的数据库,是一个开放的、高性能的、可编程的数据库,可使用事件驱动的触发器、多线索化等来提高性能。

visual foxpro数据库文件是管理数据库对象的系统文件。在VFP中,用户数据是存放在“.DBF”表文件中;VFP的数据库文件(“.DBC”)中不存放用户数据,它只起将属于某一数据库的 数据库表与视图、连接、存储过程等关联起来的作用。

数据库系统由4个部分构成:1、数据库,是指长期存储在计算机内的,有组织,可共享的数据的集合;2、硬件,是指构成计算机系统的各种物理设备,包括存储所需的外部设备;3、软件,包括操作系统、数据库管理系统及应用程序;4、人员,包括系统分析员和数据库设计人员、应用程序员(负责编写使用数据库的应用程序)、最终用户(利用接口或查询语言访问数据库)、数据库管理员(负责数据库的总体信息控制)。

microsoft sql server是Microsoft公司推出的关系型数据库管理系统,是一个全面的数据库平台,使用集成的商业智能(BI)工具提供了企业级的数据管理,具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点。SQL Server数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能,使用户可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。

结构层次是“数据库→数据表→记录→字段”;字段构成记录,记录构成数据表,数据表构成了数据库。数据库是一个完整的数据的记录的整体,一个数据库包含0到N个表,一个表包含0到N个字段,记录是表中的行。

go语言可以写数据库。Go语言和其他语言不同的地方是,Go官方没有提供数据库驱动,而是编写了开发数据库驱动的标准接口,开发者可以根据定义的接口来开发相应的数据库驱动;这样做的好处在于,只要是按照标准接口开发的代码,以后迁移数据库时,不需要做任何修改,极大方便了后期的架构调整。

mysql查询为什么会慢,关于这个问题,在实际开发经常会遇到,而面试中,也是个高频题。遇到这种问题,我们一般也会想到是因为索引。那除开索引之外,还有哪些因素会导致数据库查询变慢呢?


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