MongoDB是现今最火的NoSQL之一,暑假终于有时间把《MongoDB权威指南》和NoSQL Fan上关于它的一些文章浏览了一些,下面我简单总结
MongoDB是现今最火的NoSQL之一,暑假终于有时间把《MongoDB权威指南》和NoSQL Fan上关于它的一些文章浏览了一些,下面我简单总结几点MongoDB吸引人的地方。关于MongoDB的基本操作,运维,使用,大家可以自己去看书或者学习资料。
1. 较之别的NoSQL
《MongoDB: The Definition Guide》一书中说,“要是不能用的话,再牛的技术也是空谈,MongoDB致力于容易上手、便于使用”。前段时间,阿里的一位搞HBase的师兄,春辉,花了两个多小时,深入浅出讲解了HBase的一些东西,感触很深。相比于HBase这样一个基于HDFS的Big Data的实现,它的架构和层次更复杂。而对于Facebook一手捧红而今又不再维护了的Cassandra,难免让人觉得不太promising了。
MongoDB的社区还是相当活跃的。MongoDB是一个面向文档的数据库,目前由10gen开发并维护,它的功能丰富,齐全。
MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法,客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说,更加直观,容易理解和掌握。
Schema-less,支持嵌入子文档:MongoDB是一个Schema-free的文档数据库。一个数据库可以有多个Collection,每个 Collection是Documents的集合。Collection和Document和传统数据库的Table和Row并不对等。无需事先定义 Collection,随时可以创建。
CRUD更加简单,支持in-place update:只要定义一个数组,然后传递给MongoDB的insert/update方法就可自动插入或更 新;对于更新模式,MongoDB支持一个upsert选项,即:“如果记录存在那么更新,否则插入”。MongoDB的update方法还支持 Modifier,通过Modifier可实现在服务端即时更新,省去客户端和服务端的通讯。这些modifer可以让MongoDB具有和Redis、 Memcached等KV类似的功能:较之MySQL,MonoDB更加简单快速。Modifier也是MongoDB可以作为对用户行为跟踪的容器。在实际中使用Modifier来将用户的交互行为快速保存到MongoDB中以便后期进行统计分析和个性化定制。
性能高效,速度快: MongoDB使用c++/boost编写,,在多数场合,其查询速度对比MySQL要快的多,对于CPU占用非常小。部署也很简单,对大多数系统,只需下载后二进制包解压就可以直接运行,几乎是零配置。
2. 支持多种复制模式
MongoDB支持不同的服务器间进行复制,包括双机互备的容错方案。Master-Slave是最常见的。通过Master-Slave可以实现数据的备份。在我们的实践中,我们使用的是Master-Slave模式,Slave只用于后备,实际的读写都是从Master节点执行。Replica Pairs/Replica Sets允许2个MongoDB相互监听,实现双机互备的容错。
3. MongoDB内融合的一些东西
MongoDB的shell命令全面支持js,甚至比js多一些类型,而且可以存储js函数和变量。MongoDB自带Mapreduce的功能,只是这个MapReduce功能只支持js语法(函数map和reduce是js写的),且js引擎的实现导致一个实例只能运行一个map/reduce线程。MongoDB允许在服务端执行脚本,可以用Javascript编写某个函数,直接在服务端执行,也可以把函数的定义存储在服务端,下次直接调用即可。MongoDB不支持事务级别的锁定,对于某些需要自定义的“原子性”操作,可以使用Server side脚本来实 现,此时整个MongoDB处于锁定状态。Map/Reduce也是MongoDB中比较吸引人的特性。Map/Reduce可以对大数据量的表进行统 计、分类、合并的工作,完成原先SQL的GroupBy等聚合函数的功能。并且Mapper和Reducer的定义都是用Javascript来定义服务 端脚本。此外,MongoDB shell下支持的正则表达式是Perl兼容的PCRE。MongoDB支持java驱动,可以结合Python,PHP,Ruby这些脚本语言使用,如PyMongo。
4. GridFS
GridFS用于MongoDB中存储大二文件,基本思想是将将文件文成很多块,每块作为一个单独的文档存储。只要使用./mongofile put filename,文件就会被存在GridFS内,经md5处理,存在MongoDB的fs.files数据库内。GridFS可以应用于存视频,图片,而MongoDB有Sharding和Replica Set的支持,还顺便解决了分布存储的问题,所以很诱惑人。附上一个应用例子: 基于MongoDB GridFS的图片存储
5. 产品的代替和演变
LAMP(linux+apache+mysql+php)是以前web开发中的一盏明灯。而随着web应用规模的扩大,越来越多的Nginx开始取代apache,缓存层将mysql的功能逐渐弱化,越来越多的NoSQL产品以其简单灵活和高性能向MySQL的地位发起挑战,由全新的组合:Unix系列系统,加node.js,再加上MongoDB组成一个新的web开发框架。

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장 및 관리에 적합한 효율적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 장점에는 고성능 쿼리, 유연한 트랜잭션 처리 및 풍부한 데이터 유형이 포함됩니다. 실제 애플리케이션에서 MySQL은 종종 전자 상거래 플랫폼, 소셜 네트워크 및 컨텐츠 관리 시스템에서 사용되지만 성능 최적화, 데이터 보안 및 확장성에주의를 기울여야합니다.

SQL과 MySQL의 관계는 표준 언어와 특정 구현의 관계입니다. 1.SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하고 운영하는 데 사용되는 표준 언어로, 데이터 추가, 삭제, 수정 및 쿼리를 허용합니다. 2.MySQL은 SQL을 운영 언어로 사용하고 효율적인 데이터 저장 및 관리를 제공하는 특정 데이터베이스 관리 시스템입니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB


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