打开shell 首先启动服务端mongod --dbpath d:\app\mongodata 然后打开shell:mongo localhost:27017 默认是以test用户操作,我们可以通过mongo localhost:27017/admin 增大权限 1.创建一个数据库 use [databaseName] 但是若什么也不做就退出的话这个空数据库
打开shell
首先启动服务端mongod --dbpath d:\app\mongodata
然后打开shell:mongo localhost:27017
默认是以test用户操作,我们可以通过mongo localhost:27017/admin 增大权限
1.创建一个数据库
use [databaseName]
但是若什么也不做就退出的话这个空数据库会被删除
2.查看所有数据库
show dbs
3.给指定数据库添加集合并且添加记录
db.[documentName].insert({...})
1.插入文档
db.[documentName].insert({})
2.批量插入文档
shell 这样执行是错误的 db.[documentName].insert([{},{},{},……..])
shell 不支持批量插入
想完成批量插入可以用mongo的应用驱动或是shell的for循环
3.Save操作
save操作和insert操作区别在于当遇到_id相同的情况下
save完成保存操作
insert则会报错
4.查看数据库中所有文档
show collections
5.查询制定文档的数据
查询所有:db.[documentName].find()
查询第一条数据:db.[documentName].findOne()
6.更新文档数据
db.[documentName].update({查询条件},{更新内容})
例子:
var p=db.persons.findOne();
db.persons.update(p,{name:"zhang"});
1.强硬的文档替换式更新操作
db.[documentName].update({查询器},{修改器})
强硬的更新会用新的文档代替老的文档
2.主键冲突的时候会报错并且停止更新操作
因为是强硬替换当替换的文档和已有文档ID冲突的时候 ,则系统会报错
3.insertOrUpdate操作
目的:查询器查出来数据就执行更新操作,查不出来就替换操作
做法:db.[documentName].update({查询器},{修改器},true)
4.批量更新操作
默认情况当查询器查询出多条数据的时候默认就修改第一条数据
如何实现批量修改
db.[documentName].update({查询器},{修改器},false, true)
7.删除文档中的数据
db.[documentName].remove({...})
例子:
db.persons.remove({name:"zhang"})
1.删除列表中所有数据
db.[documentName].remove()
集合的本身和索引不会别删除
2.根据条件删除
db.[documentName].remove({})
删除集合text中name等于uspcat的纪录
db.text.remove({name:”uspcat”})
3.小技巧
如果你想清楚一个数据量十分庞大的集合
直接删除该集合并且重新建立索引的办法
比直接用remove的效率和高很多
8.使用修改器来完成局部更新操作
. runCommand函数和findAndModify函数
runCommand可以执行mongoDB中的特殊函数
findAndModify就是特殊函数之一他的用于是返回update或remove后的文档
runCommand({“findAndModify”:”processes”,
query:{查询器},
sort{排序},
new:true
update:{更新器},
remove:true
}).value
ps = db.runCommand({
"findAndModify":"persons",
"query":{"name":"text"},
"update":{"$set":{"email":"1221"}},
"new":true
}).value
ps)
9.$addToSet与$each结合完成批量数组更新
db.text.update({_id:1000},{$addToSet:{books:{$each:[“JS”,”DB”]}}})
$each会循环后面的数组把每一个数值进行$addToSet操作
10.存在分配与查询效率
当document被创建的时候DB为其分配内存和预留内存,当修改操作
不超过预留内层的时候则速度非常快,超过了就要分配新的内存
则会消耗时间
11. 删除库中的集合 db.[documentName].drop()
删除数据库 db.dropDatabase()
12.shell里面的help
全局的help,数据库相关的db.help(),集合相关的db.[documentName].help()
注:shell客户端内置了js引擎!

存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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