初学MongoDB实践笔记安装、创建数据库、保存及查询数据
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。

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna