_id和ObjectId MongoDB中存储的文档必须有一个_id键。这个键的可以是任何类型的,默认是个ObjectId对象。 在一个集合里面,每个集合都有唯一的_id,来确保集合里面每个文档都能被唯一标识。如果有 两个集合的话,两个集合可以都有一个为123的_id的键,但是每
_id和ObjectId
MongoDB中存储的文档必须有一个"_id"键。这个键的值可以是任何类型的,默认是个ObjectId对象。
在一个集合里面,每个集合都有唯一的"_id"值,来确保集合里面每个文档都能被唯一标识。如果有
两个集合的话,两个集合可以都有一个值为"123"的"_id"的键,但是每个集合里面只能有一个"_id"
是123的文档。
1.ObjectId
ObjectId是"_id"的默认类型。它设计成轻量型的,不同的机器都能用全局唯一的同种方法方便地生成它。
这是MongoDB采用ObjectId,而不是其他比较常规的做法(比如自动增加的主键)的主要原因,因为在多个
服务器上同步自动增加主键值既费力还费时。MongoDB从一开始就设计用来作为分布式数据库,处理多个节
点是一个核心要求。后面会讲到ObjectId类型在分片环境中容易生成得多。
ObjectId使用12字节的存储空间,每个字节两位十六进制数字,是一个24位的字符串。由于看起来很长,不
少人会觉得难以处理。但关键是要知道这个长长的ObjectId是实际存储数据的两倍长。
如果快速连续创建多个ObjectId,会发现每次只有最后几位数字有变化。另外中间的几位数字也会变化(要
是在创建的过程中停顿几秒钟)。这是ObjectId的创建方式导致的。12字节按照如下方式生成:
0|1|2|3|4|5|6|7|8|9|10|11
时间戳|机器 |PID|计数器
前4字节是从标准纪元开始的时间戳,单位为秒。这会带来一些有用的属性。
时间戳,与随后的5个字节组合起来,提供了秒级别的唯一性。
由于时间戳在前,这意味着ObjectId大致会按照插入的顺序排列。这对于某些方面很有用,如将其作为索引提
高效率,但是这个是没有保证的,仅仅是"大致"。这4个字节也隐含了文档创建的时间。绝大多数驱动都会公开
一个方法从ObjectId获取这个信息。
因为使用的是当前时间,很多用户担心要对服务器进行时间同步,其实这个没有必要,因为时间戳的实际值并不
重要,只要其总是不停增加就好了(每秒一次)。
接下来的三个字节是所在主机的唯一标识符。通常是机器主机名的散列值。这样就可以确保不同主机生成不同的
ObjectId,不产生冲突。
为了确保在同一台机器上并发的多个进程产生的ObjectId是唯一的。后3个字节就是一个自动增加的计数器,确
保相同进程同一秒产生的ObjectId也是不一样的。同一秒钟最多允许每个进程拥有256(16777216)个不同的ObjectId。
2.自动生成_id
前面讲到,如果插入文档的时候没有"_id"键,系统会帮你自动创建一个。可以由MongoDB服务器来做这件事情,但
通常会在客户端由驱动程序完成。理由如下:
虽然ObjectId设计成轻量型的,易于生成,但是毕竟生成的时候还是产生开销。在客户端生成体现了MongoDB的设计
理念:能从服务器端转移到驱动程序来做的事,就尽量转移。这种理念背后的原因是,即便是像MongoDB这样的可扩
展数据库,扩展应用层也要比扩展数据库层容易的多。将事务交由客户端来处理,就减轻了数据库扩展的负担。
在客户端生成ObjectId,驱动程序能够提供更加丰富的API。例如,驱动程序可以有自己的insert方法,可以返回生
成的ObjectId,也可以直接将其插入文档。如果驱动程序允许服务器生成ObjectId,那么将需要单独的查询,以确
定插入的文档中的"_id"值。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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