mongodb成功启动,接下来就该进行一系列操作了。我们再开一个cmd,输入【mongo】命令打开shell即mongodb的客户端,默认连接的是test数据库,我这里设置集合(表)为student。图一: 1. 添加insert 语法:db.集合.insert({Col1:列值1,Col2:列值2,,Coln:列值n}
mongodb成功启动,接下来就该进行一系列操作了。我们再开一个cmd,输入【mongo】命令打开shell即mongodb的客户端,默认连接的是“test”数据库,我这里设置集合(表)为student。图一:
1. 添加insert
语法:db.集合.insert({“Col1”:”列值1”,”Col2”:”列值2”,…,”Coln”:”列值n”})
2. 查找find
2.1全部查询
语法:db.集合.find()
2.2条件查询
语法:db.集合.find({“Col1”:”列值1”,”Col2”:”列值2”,…,”Coln”:”列值n”})
操作示例:添加+查找
注意:“_id"这个字段是数据库默认给我们加的GUID,目的是保证数据的唯一性。
3.修改
3.1全部修改update
语法:db.集合.update({“Col”:”列值”},{”Col2”:”列值2”,…,”Coln”:”列值n”})
注意:
第一个参数{…}为“查找的条件”,第二个参数{…}为“要更新的值”;
Update()为全部修改,第二个参数中需要包含全部的”字段”,否则更新后会造数据的丢失,具体影响请见下图示例。
操作示例:全部修改+错误实例
3.2.局部修改
Mongodb中为局部修改提供了两个修改器: $inc 和 $set。
① $inc修改器
$inc即increase的缩写,自增$inc指定的值,如果“文档”中没有此key,则会创建key。
语法:db.集合.update({"col1":"列值1"},{$inc:{"col2":"列值2",...,"coln":"列值n"}}
② $ set修改器
直接将对应的数据替换为$set指定的值。
语法:db.集合.update({"col1":"列值1"},{$set:{"col2":"列值2",...,"coln":"列值n"}})
操作示例:局部修改+高级修改
3.3 upsert操作
Upsert=update+insert,智能判断更新或添加,所以我更愿意称之为高级修改。也就是说:如果查到了文档直接更新,否则在数据库里面新增一条。 将update的第三个参数设为true即可。操作示例见上图。
语法:db.集合.update({"Col":"列值"},{$inc:{"Col2":"列值2",…,"Coln":"列值n"}},true)
3.4批量修改
在前面几个的基础上进行改进,不在多做解释。
语法:db.集合.update({"Col":"列值"},{$inc:{"Col2":"列值2",…,"Coln":"列值n"}},true,true)
操作示例:批量修改
4.删除remove
语法:db.集合.remove()
db.集合.remove({"Col":"列值"},{"Col2":"列值2",…,"Coln":"列值n"})
操作示例:删除
(5~6为高级操作,不做详细介绍)
5.分组查询group
操作示例:分组查找
6.除重distinct
7.统计count
操作示例:除重+统计
以上是我操作后的实例分享,再次操作一遍感觉收获的更多。还记得刚开始动手操作的时候,关于修改部分只接触了全部修改,当时那时候还以为跟其他数据库操作一样修改就是一个update()方法,所以实践的时候就直接进行了部分修改,后果就像图中显示的一样造成了数据丢失。当时还在想“不会吧,难道只修改一两个字段还要把所有的都写上吗?这也太麻烦了吧。。。”,后来跟旁边的大神周响师哥讨论他告诉我mongodb修改有两种方法也就是上文提到的mongodb专门封装的部分修改的方法。当时貌似当时走了弯路,不过现在想想真的是弯路吗?

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

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