MongoDB
本文转载自火丁笔记,文章举了一个数据库设计的例子,对MySQL和MongoDB两种存储工具,分别进行了数据库结构设计,在MongoDB的设计上,利用了MongoDB的 schema-free的特性。
虽然文中的例子不一定是最优的选择。但分享此文,希望提醒大家,换个存储,不仅是换一个存储,更重要的是换一套思维。
MySQL是关系型数据库中的明星,MongoDB是文档型数据库中的翘楚。下面通过一个设计实例对比一下二者:假设我们正在维护一个手机产品库,里面除了包含手机的名称,品牌等基本信息,还包含了待机时间,外观设计等参数信息,应该如何存取数据呢?
如果使用MySQL的话,应该如何存取数据呢?
如果使用MySQL话,手机的基本信息单独是一个表,另外由于不同手机的参数信息差异很大,所以还需要一个参数表来单独保存。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mobiles` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` VARCHAR(100) NOT NULL, `brand` VARCHAR(100) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`)); CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mobile_params` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `mobile_id` int(10) unsigned NOT NULL, `name` varchar(100) NOT NULL, `value` varchar(100) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`)); INSERT INTO `mobiles` (`id`, `name`, `brand`) VALUES(1, 'ME525', '摩托罗拉'),(2, 'E7' , '诺基亚'); INSERT INTO `mobile_params` (`id`, `mobile_id`, `name`, `value`) VALUES(1, 1, '待机时间', '200'),(2, 1, '外观设计', '直板'),(3, 2, '待机时间', '500'),(4, 2, '外观设计', '滑盖');
注:为了演示方便,没有严格遵守关系型数据库的范式设计。
如果想查询待机时间大于100小时,并且外观设计是直板的手机,需按照如下方式查询:
SELECT * FROM `mobile_params` WHERE name = '待机时间' AND value > 100;SELECT * FROM `mobile_params` WHERE name = '外观设计' AND value = '直板';
注:参数表为了方便,把数值和字符串统一保存成字符串,实际使用时,MySQL允许在字符串类型的字段上进行数值类型的查询,只是需要进行类型转换,多少会影响一点性能。
两条SQL的结果取交集得到想要的MOBILE_IDS,再到mobiles表查询即可:
SELECT * FROM `mobiles` WHERE mobile_id IN (MOBILE_IDS)
如果使用MongoDB的话,应该如何存取数据呢?
如果使用MongoDB的话,虽然理论上可以采用和MySQL一样的设计方案,但那样的话就显得无趣了,没有发挥出MongoDB作为文档型数据库的优点,实际上使用MongoDB的话,和MySQL相比,形象一点来说,可以合二为一:
db.getCollection("mobiles").ensureIndex({ "params.name": 1, "params.value": 1}); db.getCollection("mobiles").insert({ "_id": 1, "name": "ME525", "brand": "摩托罗拉", "params": [ {"name": "待机时间", "value": 200}, {"name": "外观设计", "value": "直板"} ]}); db.getCollection("mobiles").insert({ "_id": 2, "name": "E7", "brand": "诺基亚", "params": [ {"name": "待机时间", "value": 500}, {"name": "外观设计", "value": "滑盖"} ]});
如果想查询待机时间大于100小时,并且外观设计是直板的手机,需按照如下方式查询:
db.getCollection("mobiles").find({ "params": { $all: [ {$elemMatch: {"name": "待机时间", "value": {$gt: 100}}}, {$elemMatch: {"name": "外观设计", "value": "直板"}} ] }});
注:查询中用到的$all,$elemMatch等高级用法的详细介绍请参考官方文档中相关说明。
MySQL需要多个表,多次查询才能搞定的问题,MongoDB只需要一个表,一次查询就能搞定,对比完成,相对MySQL而言,MongoDB显得更胜一筹,至少本例如此。

InnoDBBufferPool通過緩存數據和索引頁來減少磁盤I/O,提升數據庫性能。其工作原理包括:1.數據讀取:從BufferPool中讀取數據;2.數據寫入:修改數據後寫入BufferPool並定期刷新到磁盤;3.緩存管理:使用LRU算法管理緩存頁;4.預讀機制:提前加載相鄰數據頁。通過調整BufferPool大小和使用多個實例,可以優化數據庫性能。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL值得學習,因為它是強大的開源數據庫管理系統,適用於數據存儲、管理和分析。 1)MySQL是關係型數據庫,使用SQL操作數據,適合結構化數據管理。 2)SQL語言是與MySQL交互的關鍵,支持CRUD操作。 3)MySQL的工作原理包括客戶端/服務器架構、存儲引擎和查詢優化器。 4)基本用法包括創建數據庫和表,高級用法涉及使用JOIN連接表。 5)常見錯誤包括語法錯誤和權限問題,調試技巧包括檢查語法和使用EXPLAIN命令。 6)性能優化涉及使用索引、優化SQL語句和定期維護數據庫。

MySQL適合初學者學習數據庫技能。 1.安裝MySQL服務器和客戶端工具。 2.理解基本SQL查詢,如SELECT。 3.掌握數據操作:創建表、插入、更新、刪除數據。 4.學習高級技巧:子查詢和窗口函數。 5.調試和優化:檢查語法、使用索引、避免SELECT*,並使用LIMIT。

MySQL通過表結構和SQL查詢高效管理結構化數據,並通過外鍵實現表間關係。 1.創建表時定義數據格式和類型。 2.使用外鍵建立表間關係。 3.通過索引和查詢優化提高性能。 4.定期備份和監控數據庫確保數據安全和性能優化。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於Web開發。它的關鍵特性包括:1.支持多種存儲引擎,如InnoDB和MyISAM,適用於不同場景;2.提供主從復制功能,利於負載均衡和數據備份;3.通過查詢優化和索引使用提高查詢效率。

SQL用於與MySQL數據庫交互,實現數據的增、刪、改、查及數據庫設計。 1)SQL通過SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE語句進行數據操作;2)使用CREATE、ALTER、DROP語句進行數據庫設計和管理;3)複雜查詢和數據分析通過SQL實現,提升業務決策效率。

MySQL的基本操作包括創建數據庫、表格,及使用SQL進行數據的CRUD操作。 1.創建數據庫:CREATEDATABASEmy_first_db;2.創建表格:CREATETABLEbooks(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(100)NOTNULL,authorVARCHAR(100)NOTNULL,published_yearINT);3.插入數據:INSERTINTObooks(title,author,published_year)VA


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