前言 导师让我看一些NoSQL资料,于是目标锁定了MongoDB,至于为什么,很简单,发现了一些不错的资料。看了一些资料,有一些想法或者读后感吧,记下来,以备回忆。 简介 MongoDB是面向集合、模式自由的文档型数据库。 面向集合(collection),文档(document)而
前言
导师让我看一些NoSQL资料,于是目标锁定了MongoDB,至于为什么,很简单,发现了一些不错的资料。看了一些资料,有一些想法或者读后感吧,记下来,以备回忆。
简介MongoDB是面向集合、模式自由的文档型数据库。
面向集合(collection),文档(document)而不是面向表(table),行(row)。文档型数据库是指数据库里面的数据库格式是BSON,与Json有些类似。MongoDB只是NoSQL的一种,那么为什么要用非关系型数据库呢?
逻辑结构和存储结构逻辑结构:
关系型数据库:一个数据库实例包含多个database,一个database包含多个table,一个table包括多个rows。
MongoDB:一个MongoDB实例包含多个database,一个database包括多个collection,一个collection包括多个document。
存储结构:
关系型数据库:创建一个普通数据库生成两个文件:.mdf,.ldf。
MongoDB: 创建一个普通数据库生成两个文件.ns,.0文件。
此文详细介绍MongoDB数据文件内部结构以及
应用MongoDB自带交互式Javascript Shell,用来对MongoDB进行操作和管理,而且许多MongoDB爱好者也写了许多GUI MongoDB管理软件。MongoDB Shell相较于MongoDB GUIs更底层一些,封闭的更少些,因此更灵活,也更能了解原理,学起来也不是很难。
博客园的一线码农写了一个MongoDB系列很不错,里面介绍了MongoDB 的CURD操作,聚合函数,索引等相关知识。
架构
先知道what,再知道how,最后还得知道why。
介绍的很好。
1. Replica Sets 副本集
即MongoDB在多个服务器上备份数据。有一个primary DB,用户只能向primary DB写入数据,网站空间,但是可以从多个服务器读取数据库,从而可以实现读写分离。而Primary DB和 Secondary DB之间保持着心跳同步检测,保持数据库的一致性。当Primary DB宕机,有仲裁服务器会从Secondary 中选出一个来充当 Primary DB。
2. Auto-Sharding 自动分片
如果一个数据太大,磁盘吃紧,美国空间,需要对数据进行分片。
3.Auto-Sharding + Replica Sets
如此,不但可以解决海量存储和动态扩容问题,而且还可以实现高可靠,高并发。
每个Shard都是集群,
Shard1在三个服务器上都存在,可以提高可靠性,容错能力,备份恢复能力。
config在三个服务器上,也是同理,为了可靠的保存分片的元数据。
mongos在3个服务器上,可实现负载平衡,提高客户端接入性能。
步骤:客户端发起请求,有3个路由进程之一接收并解析命令,然后根据config服务器记录的分片元数据来确定需要接收客户端命令的分片。
服务器的具体配置可以参考 一线码农系列
MongoDB驱动在实际编程中,你当然可以使用process调用cmd命令来操作和管理MongoDB,但是太麻烦了,还是下载驱动方便方便,MongoDB驱动多着,当然会有C#,有官方,也有非官方的。 ?
优劣势优劣势自然是和关系型数据库对比了
参考MongoDB调查总结
MongoDB 身上的优势和劣势
自我总结学起来挺轻松的,也许接触的还不深,没有经过大型项目实战,但是学着一直有种和充实的感觉,那就是我知道为什么会这样,也许是开源的原因吧。NoSQL和关系型数据库各有优势,并立共存,香港虚拟主机,适用于不同的项目中。比如,Mongo不支持事务,对于银行转账之类的自然不适用;但是在web2.0时代,NoSQL的角色愈来愈重要了,NoSQL的优势也是为web2.0而生的。
参考资料1. NoSQLFan MongoDB资料汇总专题 略显杂乱
2. MongoDB 官网 MongoDB手册 权威,英文

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.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI

MySQL 기능은 데이터 처리 및 계산에 사용될 수 있습니다. 1. 기본 사용에는 문자열 처리, 날짜 계산 및 수학 연산이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 복잡한 작업을 구현하기 위해 여러 기능을 결합하는 것이 포함됩니다. 3. 성능 최적화를 위해서는 WHERE 절에서 기능 사용 및 GroupBy 및 임시 테이블 사용을 피해야합니다.

MySQL에 데이터 삽입을위한 효율적인 방법은 다음과 같습니다. 1. InsertInto 사용 ... 값 구문 사용 ... 값 구문, 2. 트랜잭션 처리 사용, 3. 트랜잭션 처리 사용, 4. 배치 크기 조정, 5. 인덱스 비활성화, 6. Insertignore 또는 Insert ... ondupliceKeyUpdate를 사용하여 데이터베이스 작동 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

MySQL에서는 altertabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar (255) 이후에 필드를 추가하여 altertabletable_namedropcolumncolumn_to_drop을 사용하여 필드를 삭제합니다. 필드를 추가 할 때는 쿼리 성능 및 데이터 구조를 최적화하기위한 위치를 지정해야합니다. 필드를 삭제하기 전에 작업이 돌이킬 수 없는지 확인해야합니다. 온라인 DDL, 백업 데이터, 테스트 환경 및 저하 기간을 사용하여 테이블 구조 수정은 성능 최적화 및 모범 사례입니다.


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