MongoDB是一个可扩展、高性能的分布式文档存储数据库,由C 语言编写,旨在为web应用提供可扩展的高性能数据存【本文来自鸿网互联 (http://www.68idc.cn)】储解决方案。它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。 Mongo DB 是目前在IT行业非常流
MongoDB是一个可扩展、高性能的分布式文档存储数据库,由C 语言编写,旨在为web应用提供可扩展的高性能数据存【本文来自鸿网互联 (http://www.68idc.cn)】储解决方案。它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。
Mongo DB 是目前在IT行业非常流行的一种非关系型数据库(NoSql),其灵活的数据存储方式备受当前IT从业人员的青睐。Mongo DB很好的实现了面向对象的思想(OO思想),在Mongo DB中每一条记录都是一个Document对象。Mongo DB最大的优势在于所有的数据持久操作都无需开发人员手动编写SQL语句,直接调用方法就可以轻松的实现CRUD操作。
文档数据库介绍:
MongoDB数据库中一条记录是一个文档,他的数据结构由(field)和值(value)成对的组成。MongoDB文档类似于JSON对象。字段(域)的值可以包含其他文档、数组和文档数组。
如下图所示MongoDB文档结构:

使用文档数据库的优势如下:
在许多程序设计语言中,文档(即对象)适合原生数据类型;
嵌入式文档和数组减少昂贵的关系型关联需要;
动态数据结构模式支持流畅的可扩展多态性。
安装
官方网站:http://www.mongodb.org/downloads,下载Windows 64bit地址。
MongoDB在Windows 7上的安装运行很方便。直接下载、解压,然后运行bin/mongod 即可启动服务器,运行bin/mongo 即可运行命令行客户端。
我是使用默认安装到C盘Program Files\MongoDB 2.6 Standard目录下,为了方便学习,将其拷贝到C盘根目录下,为C:\MongoDB。
注意:请最好不要安装到C盘Program Files目录下,而且安装目录不要包含空格,否则,将麻烦些,也就是命令行参数每个参数要用“”括起来,例如:
repeat "I am hungry" now
命令会把字符串"I am hungry"分配给argv[1],把字符串"now"分配给argv[2]。
在启动MongoDB之前,我们必须新建一个存放mongoDB数据和日志的目录。数据库目录:C:\MongoDB\data\db\,日志目录:C:\MongoDB\data\。
启动服务
打开CMD窗口,进入到C:\MongoDB\bin目录下,运行服务端mongod.exe。
C:\MongoDB\bin>mongod.exe --dbpath=C:\MongoDB\data\db --directoryperdb --logpath=C:\MongoDB\data\logs --logappend
注:如果服务未启动成功,主要是两个原因,一是未建data\db\目录;以及防火墙不允许开放服务所需端口。
运行客户端
再打开一个CMD窗口,进入到C:\MongoDB\bin目录下,运行客户端mongo.exe来登录MongoDB。(要保持服务端mongod.exe的窗口不关闭)
Java开发数据库驱动
驱动Jar包链接地址,驱动ZIP包链接地址。https://github.com/mongodb/mongo-java-driver/releases
在客户端练习
删除用户:db.dropUser('username')
创建OA数据库:use OA
注:如果不做其他操作,则OA数据库是不会被创建的。
创建collections:OA.createCollection("mytest");
查看数据库:
> show dbs
OA 0.078GB
admin 0.078GB
db (empty)
local 0.078GB
test (empty)
查看Collection(相当于“表”):
> show collections
创建文档数据数据表,并插入数据记录。
> use OA
switched to db OA
> db.createCollection("doctest")
{ "ok" : 1 }
> db.doctest.save({id:1,name:'ttest1'});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.doctest.save({id:2,name:'ttest1',code:'102'});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.doctest.save({id:3,name:'ttest3',code:'103',class:'doc'});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.doctest.save({id:4,name:'ttest4',code:'104'});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
查询
查询数据数量(count)
> db.doctest.find().count();
4
条件(=)查询,条件为:name="ttest1"。
> db.doctest.find({"name":"ttest1"});
{ "_id" : ObjectId("54a1003556a081db9d632745"), "id" : 1, "name" : "ttest1" }
{ "_id" : ObjectId("54a1005756a081db9d632746"), "id" : 2, "name" : "ttest1", "code" : "102" }
条件(>=)查询,条件为:id>3。
> db.doctest.find({id:{$gt:3}});
{ "_id" : ObjectId("54a100a056a081db9d632748"), "id" : 4, "name" : "ttest4", "code" : "104" }
> db.doctest.find({id:{$gte:3}});
{ "_id" : ObjectId("54a1008c56a081db9d632747"), "id" : 3, "name" : "ttest3", "code" : "103", "class" : "doc" }
{ "_id" : ObjectId("54a100a056a081db9d632748"), "id" : 4, "name" : "ttest4", "code" : "104" }
条件(in)查询,条件为:id in (2,3)。
> db.doctest.find({id:{$in:[2,3]}});
说明:$gt : > --(Greater than 的首字母)
$gte : >= --(Greater than or equal 的首字母)
$lt :
$lte :
$ne : != --(Not equal 的首字母)
推荐客户端工具
1. MongoVUE ,http://blog.mongovue.com/
数据库设计
MongoDB 无固定结构,每张表每段数据可以有不同的结构,这既是好处也是缺点,缺点在于你必须很了解MongoDB的表结构,这其实给维护人员带来一定的不适应和麻烦。
此问题也很容易解决,就是增加表结构定义表,用于说明各种情况下的结构定义,例如可配置审批单,就是比较适用。
嵌套式设计,例如审批单带有明细项目,其中,明细项目是多行数据内容,则操作如下:
>db.doctest.save({id:5,name:'ttest5',code:'106',detail:[{item:'测试卡1',type:'Card',acount:3},{item:'测试卡2',type:'Card',acount:5}]});
查询其中型号(Type)是“Mobile”的记录,在操作如下:
> db.doctest.find({"detail.type":"Mobile"});
{ "_id" : ObjectId("54a39ebdd8389293ac59e78a"), "id" : 6, "name" : "ttest6", "code" : "107", "detail" : [ { "item" : "员工卡1", "type" : "Card", "acount" : 3 }, { "item" : "测试手机", "type" : "Mobile", "acount" : 5 } ] }
查看审批单的设计:
> db.doctest.find();
查询内嵌文档
查询文档有两种方式,一种是完全匹查询,另一种是针对键值对查询!内嵌文档的完全匹配查询和数组的完全匹配查询一样,内嵌文档内键值对的数量,顺序都必须一致才会匹配,如下例:
针对内嵌文档特定键值对的查询是最常用的!通过点表示法来精确表示内嵌文档的键。

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.

MySQL 대신 PostgreSQL을 선택한 시나리오에는 다음이 포함됩니다. 1) 복잡한 쿼리 및 고급 SQL 기능, 2) 엄격한 데이터 무결성 및 산 준수, 3) 고급 공간 기능이 필요하며 4) 큰 데이터 세트를 처리 할 때 고성능이 필요합니다. PostgreSQL은 이러한 측면에서 잘 수행되며 복잡한 데이터 처리 및 높은 데이터 무결성이 필요한 프로젝트에 적합합니다.

MySQL 데이터베이스의 보안은 다음 조치를 통해 달성 할 수 있습니다. 1. 사용자 권한 관리 : CreateUser 및 Grant 명령을 통한 액세스 권한을 엄격히 제어합니다. 2. 암호화 된 전송 : 데이터 전송 보안을 보장하기 위해 SSL/TLS를 구성합니다. 3. 데이터베이스 백업 및 복구 : MySQLDump 또는 MySQLPump를 사용하여 정기적으로 백업 데이터를 사용하십시오. 4. 고급 보안 정책 : 방화벽을 사용하여 액세스를 제한하고 감사 로깅 작업을 가능하게합니다. 5. 성능 최적화 및 모범 사례 : 인덱싱 및 쿼리 최적화 및 정기 유지 보수를 통한 안전 및 성능을 모두 고려하십시오.

MySQL 성능을 효과적으로 모니터링하는 방법은 무엇입니까? Mysqladmin, Showglobalstatus, Perconamonitoring and Management (PMM) 및 MySQL Enterprisemonitor와 같은 도구를 사용하십시오. 1. MySQLADMIN을 사용하여 연결 수를보십시오. 2. showglobalstatus를 사용하여 쿼리 번호를보십시오. 3.pmm은 자세한 성능 데이터 및 그래픽 인터페이스를 제공합니다. 4. MySQLENTERPRISOMITOR는 풍부한 모니터링 기능 및 경보 메커니즘을 제공합니다.

MySQL과 SqlServer의 차이점은 1) MySQL은 오픈 소스이며 웹 및 임베디드 시스템에 적합합니다. 2) SQLServer는 Microsoft의 상용 제품이며 엔터프라이즈 수준 애플리케이션에 적합합니다. 스토리지 엔진의 두 가지, 성능 최적화 및 응용 시나리오에는 상당한 차이가 있습니다. 선택할 때는 프로젝트 규모와 향후 확장 성을 고려해야합니다.

고 가용성, 고급 보안 및 우수한 통합이 필요한 엔터프라이즈 수준의 응용 프로그램 시나리오에서는 MySQL 대신 SQLServer를 선택해야합니다. 1) SQLServer는 고 가용성 및 고급 보안과 같은 엔터프라이즈 수준의 기능을 제공합니다. 2) VisualStudio 및 Powerbi와 같은 Microsoft Ecosystems와 밀접하게 통합되어 있습니다. 3) SQLSERVER는 성능 최적화에서 우수한 성능을 발휘하며 메모리 최적화 된 테이블 및 열 스토리지 인덱스를 지원합니다.


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