一、介绍 MongoDB是一个 绿色 免安装直接解压(unzip)即可运行的高性能,开源,无 关系型(NoSQL)的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键(key)/值(value)存储方式。Mongo使用C++开 发,提供了以下功能: * 面向集合的存储:适合存储
一、介绍
MongoDB是一个“绿色”免安装直接解压(unzip)即可运行的高性能,开源,无 关系型(NoSQL)的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键(key)/值(value)存储方式。Mongo使用C++开 发,提供了以下功能:
* 面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。
* 动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
* 完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。
* 查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。
* 复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。
* 高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。
* 自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。
二、场 景
MongoDB的主要目标是在键/值存储方式以及对传统的RDBMS系统架起一座桥梁,集两者的优势于一身,Mongo 适合用于以下场景:
* 网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
* 缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
* 大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。
* 高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。
* 用于对象及JSON数据支持的非常友好,Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
三、准备
1.下载MongoDB的最新版列表 http://www.mongodb.org/display/DOCS/Downloads ,
下载需要的Jar 驱动包 http://github.com/mongodb/mongo-java-driver/downloads 。
2.解压缩刚刚下载的 mongodb-linux-i686-1.2.4.tgz 文件。
3.复制解压好的 mongodb 目录,到自己指定的目录下。
4. 创建一个数据文件目录 mkdir -p /var/lib/mongodb/
5.运行 Mongodb服务 “./mongod –dbpath /var/lib/mongodb/ –logpath /var/log/mongodb.log”
指定数据文件存放的目录,并且指定数据日志文件输入的目录,出现 Thu Mar 25 22:18:52 waiting for connections on port 27017 表示启动服务成功。
四、示 例(CRUD/Java)
1.创建连接
Mongo db = new Mongo(host, port);
DBCollection coll=db.getDB(dbName).getCollection("testCollection");
System.out.println(coll );
2.执行操作
DBCollection coll=getConnection(host, port, dbName);
DBObject myDoc = coll.findOne();
System.out.println(myDoc);
完整代码示例可以点击这里下载 (Ref)
五、扩展性
MongoDB还可以做Sharding策略,数据路由是MongoDB中的mongos起的作用,如图所示:
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MongoDB 集群
MongoDB 客户端工具,不断收集ing(图)
–end–
原文地址:Java操作MongoDB NoSQL数据库, 感谢原作者分享。

MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。

选择PostgreSQL而非MySQL的场景包括:1)需要复杂查询和高级SQL功能,2)要求严格的数据完整性和ACID遵从性,3)需要高级空间功能,4)处理大数据集时需要高性能。PostgreSQL在这些方面表现出色,适合需要复杂数据处理和高数据完整性的项目。

MySQL数据库的安全可以通过以下措施实现:1.用户权限管理:通过CREATEUSER和GRANT命令严格控制访问权限。2.加密传输:配置SSL/TLS确保数据传输安全。3.数据库备份和恢复:使用mysqldump或mysqlpump定期备份数据。4.高级安全策略:使用防火墙限制访问,并启用审计日志记录操作。5.性能优化与最佳实践:通过索引和查询优化以及定期维护兼顾安全和性能。

如何有效监控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。1.使用mysqladmin查看连接数。2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查询数。3.PMM提供详细性能数据和图形化界面。4.MySQLEnterpriseMonitor提供丰富的监控功能和报警机制。

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着差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高级安全性和良好集成性的企业级应用场景下,应选择SQLServer而不是MySQL。1)SQLServer提供企业级功能,如高可用性和高级安全性。2)它与微软生态系统如VisualStudio和PowerBI紧密集成。3)SQLServer在性能优化方面表现出色,支持内存优化表和列存储索引。


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