在MongoDB中一个文档(document)与关系型数据库中的一行(row)相似;文档保存在集合(collection)中,行保存在表(table)中。 定义文档的模式 与django类似,要定义一个文档模式只需要创建一个类继承自 Document,并添加一些 Field 对象。 from mongoengine impo
在MongoDB中一个文档(document)与关系型数据库中的一行(row)相似;文档保存在集合(collection)中,行保存在表(table)中。
定义文档的模式
与django类似,要定义一个文档模式只需要创建一个类继承自 Document,并添加一些 Field 对象。
from mongoengine import * import datetime class Page(Document): title = StringField(max_length=200, required=True) date_modified = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)
如上定义了一个文档模式具有 title和date_modified 两个字段。
同时MongoDB本身就是无模式的,因此我们还可以创建动态的文档模式。它可以在添加数据时为不同的数据设置不同的字段。
class Page(DynamicDocument): title = StringField(max_length=200, required=True)
添加数据:
page = Page(title='Using MongoEngine') page.tags = ['mongodb', 'mongoengine'] page.save()
文档字段
文档字段(Field)不是必需的,但是使用它来进行数据验证、设置默认值等操作会比较方便。
MongoEngine提供了如下这些类型的Field:
- BinaryField
- BooleanField
- ComplexDateTimeField
- DateTimeField
- DecimalField
- DictField
- DynamicField
- EmailField
- EmbeddedDocumentField
- FileField
- FloatField
- GenericEmbeddedDocumentField
- GenericReferenceField
- GeoPointField
- ImageField
- IntField
- ListField
- MapField
- ObjectIdField
- ReferenceField
- SequenceField
- SortedListField
- StringField
- URLField
- UUIDField
文档之间引用关系
在关系型数据库中多个表可以使用外键进行关联。然而MongoDB是无模式的,因此想要达到这样的效果就这能在应用程序中自己手动的进行关联了。
不过还好,使用MongoEngine的ReferenceField可以很方便的实现。
class User(Document): name = StringField() class Page(Document): content = StringField() author = ReferenceField(User) john = User(name="John Smith") john.save() post = Page(content="Test Page") post.author = john post.save()
一对多的关系
对于一对多的关系可以使用ListField来保存一个ReferenceField列表。在进行查询操作是需要传入一个实例对象。
class User(Document): name = StringField() class Page(Document): content = StringField() authors = ListField(ReferenceField(User)) bob = User(name="Bob Jones").save() john = User(name="John Smith").save() Page(content="Test Page", authors=[bob, john]).save() Page(content="Another Page", authors=[john]).save() # Find all pages Bob authored Page.objects(authors__in=[bob])
引用对象的删除操作
MongoDB默认不会检查数据的完整性,因此在删除一个对象是就需要自己手动的处理引用了该对象的其他对象。
同样的MongoEngine也提供了一样的功能。ReferenceField有一个 reverse_delete_rule 参数可以进行设置。它的取值如下:
- mongoengine.DO_NOTHING:默认就是这个值,它不会进行任何操作。
- mongoengine.DENY:如果该对象还被其他对象引用,则拒绝删除。
- mongoengine.NULLIFY:将其他对象对该对象的引用字段设为null。
- mongoengine.CASCADE:将引用了该对象的其他对象也删除掉。
- mongoengine.PULL:移除对该对象的引用。
索引
与django的Model相似,MongoEngine的Document也可以在meta属性中设置索引。
class Page(Document): title = StringField() rating = StringField() meta = { 'indexes': ['title', ('title', '-rating')] }
meta中的indexes可以是一个列表,也可以是一个字典。
原文地址:mongoengine教程(2)——文档模式, 感谢原作者分享。

MySQL和SQLite的主要區別在於設計理念和使用場景:1.MySQL適用於大型應用和企業級解決方案,支持高性能和高並發;2.SQLite適合移動應用和桌面軟件,輕量級且易於嵌入。

MySQL中的索引是數據庫表中一列或多列的有序結構,用於加速數據檢索。 1)索引通過減少掃描數據量提升查詢速度。 2)B-Tree索引利用平衡樹結構,適合範圍查詢和排序。 3)創建索引使用CREATEINDEX語句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。 4)複合索引可優化多列查詢,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。 5)使用EXPLAIN分析查詢計劃,避

在MySQL中使用事務可以確保數據一致性。 1)通過STARTTRANSACTION開始事務,執行SQL操作後用COMMIT提交或ROLLBACK回滾。 2)使用SAVEPOINT可以設置保存點,允許部分回滾。 3)性能優化建議包括縮短事務時間、避免大規模查詢和合理使用隔離級別。

選擇PostgreSQL而非MySQL的場景包括:1)需要復雜查詢和高級SQL功能,2)要求嚴格的數據完整性和ACID遵從性,3)需要高級空間功能,4)處理大數據集時需要高性能。 PostgreSQL在這些方面表現出色,適合需要復雜數據處理和高數據完整性的項目。

MySQL數據庫的安全可以通過以下措施實現:1.用戶權限管理:通過CREATEUSER和GRANT命令嚴格控制訪問權限。 2.加密傳輸:配置SSL/TLS確保數據傳輸安全。 3.數據庫備份和恢復:使用mysqldump或mysqlpump定期備份數據。 4.高級安全策略:使用防火牆限制訪問,並啟用審計日誌記錄操作。 5.性能優化與最佳實踐:通過索引和查詢優化以及定期維護兼顧安全和性能。

如何有效監控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。 1.使用mysqladmin查看連接數。 2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查詢數。 3.PMM提供詳細性能數據和圖形化界面。 4.MySQLEnterpriseMonitor提供豐富的監控功能和報警機制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显著差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高級安全性和良好集成性的企業級應用場景下,應選擇SQLServer而不是MySQL。 1)SQLServer提供企業級功能,如高可用性和高級安全性。 2)它與微軟生態系統如VisualStudio和PowerBI緊密集成。 3)SQLServer在性能優化方面表現出色,支持內存優化表和列存儲索引。


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