MongoDB 是什么 MongoDB是一种文档存储的NoSQL数据库,NoSQL数据库是非关系型数据库 关系型数据库 四原则ACID 原子性 Atomicity 一致性 Consistency 独立性 Isolation 持久性 Durability NoSQL数据库 不同于传统的关系型数据库统称为NoSQL数据库。适用于处理
MongoDB
是什么
MongoDB是一种文档存储的NoSQL数据库,NoSQL数据库是非关系型数据库
关系型数据库
四原则ACID
- 原子性 Atomicity
- 一致性 Consistency
- 独立性 Isolation
- 持久性 Durability
NoSQL数据库
不同于传统的关系型数据库统称为NoSQL数据库。适用于处理超大数据。
2009年在亚特兰大举行的”no:sql(east)”讨论会是一个里程碑,其口号是”select fun, profit from real_world where relational=false;”。因此,对NoSQL最普遍的解释是”非关联型的”,强调Key-Value Stores和文档数据库的优点,而不是单纯的反对RDBMS。
CAP定理(CAP theorem)
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
- 可用性 Availability
- 分隔容忍 Partition Tolerance
CAP认为一个分布式系统最多只能满足以上三点钟的两点,因此有:
CA原则、CP原则、AP原则
- CA 单点集群、满足一致性、可用性的系统,一般在可扩展性上不高
- CP 满足一致性、分隔容忍性的系统,通常在性能上不是很好
- AP 满足可用性、分割容忍性的系统,通常可能对一致性要求低一些
BASE原则
NoSQL数据库的原则
- Basic Available 基本可用性
- Soft-State 软状态/柔性事务(可理解为无连接的)
- Eventually Consistency 最终一致性
NoSQL数据库分类
RDBMS vs NoSQL
RDBMS
- 高度组织化结构化数据
- 结构化查询语言(SQL) (SQL)
- 数据和关系都存储在单独的表中。
- 数据操纵语言,数据定义语言
- 严格的一致性
- 基础事务
NoSQL
- 代表着不仅仅是SQL
- 没有声明性查询语言
- 没有预定义的模式
- 键 - 值对存储,列存储,文档存储,图形数据库
- 最终一致性,而非ACID属性
- 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
安装(MacOS)
1. homebrew安装
<code>brew update brew install mongodb brew install mongodb --with-openssl //带TLS/SSL支持 brew install mongodb --devel //获取最新版本的 </code>
2. 新建/data/db目录
<code>sudo mkdir -p /data/db </code>
3. 启动服务
<code>sudo mongod //如果给/data/db加了权限的话,可以省掉sudo </code>
4. 后台管理shell
如果你需要进入MongoDB后台管理,你需要先打开mongodb装目录的下的bin目录,然后执行mongo命令文件。
MongoDB Shell是MongoDB自带的交互式Javascript shell,用来对MongoDB进行操作和管理的交互式环境。
当你进入mongoDB后台后,它默认会链接到 test 文档(数据库)
<code>$ cd /usr/local/bin #其实我不用打开这个,直接用mongo也是可以的 $ ./mongo > 2+2 4 > db.runoob.insert({x:10}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.runoob.find() { "_id" : ObjectId("5604ff74a274a611b0c990aa"), "x" : 10 } </code>
5. MongoDb web 用户界面
MongoDB 提供了简单的 HTTP 用户界面。 如果你想启用该功能,需要在启动的时候指定参数 –rest 。
<code>$ mongod --rest </code>
基本使用
见上
与python结合使用
用pymongo
<code>import pymongo client = pymongo.MongoClient('127.0.0.1',30017) client.bigsci.authenticate('username','password') #给某个数据库授权 db = client.bigsci #选择一个数据库 collection = db.wiki #选择一个集合 res = collection.find_one() #查询 </code>

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

MySQL 비동기 마스터 슬레이브 복제는 Binlog를 통한 데이터 동기화를 가능하게하여 읽기 성능 및 고 가용성을 향상시킵니다. 1) 마스터 서버 레코드는 Binlog로 변경됩니다. 2) 슬레이브 서버는 I/O 스레드를 통해 Binlog를 읽습니다. 3) 서버 SQL 스레드는 데이터를 동기화하기 위해 Binlog를 적용합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 색인 페이지를 메모리에로드하여 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 1) 데이터 페이지가 버퍼 풀에로드되어 디스크 I/O를 줄입니다. 2) 더러운 페이지는 정기적으로 디스크로 표시되고 새로 고침됩니다. 3) LRU 알고리즘 관리 데이터 페이지 제거. 4) 읽기 메커니즘은 가능한 데이터 페이지를 미리로드합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.


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