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通过缓存数据和索引页来减少磁盘I/O,提升数据库性能。其工作原理包括:1.数据读取:从BufferPool中读取数据;2.数据写入:修改数据后写入BufferPool并定期刷新到磁盘;3.缓存管理:使用LRU算法管理缓存页;4.预读机制:提前加载相邻数据页。通过调整BufferPool大小和使用多个实例,可以优化数据库性能。

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着称,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值得学习,因为它是强大的开源数据库管理系统,适用于数据存储、管理和分析。1)MySQL是关系型数据库,使用SQL操作数据,适合结构化数据管理。2)SQL语言是与MySQL交互的关键,支持CRUD操作。3)MySQL的工作原理包括客户端/服务器架构、存储引擎和查询优化器。4)基本用法包括创建数据库和表,高级用法涉及使用JOIN连接表。5)常见错误包括语法错误和权限问题,调试技巧包括检查语法和使用EXPLAIN命令。6)性能优化涉及使用索引、优化SQL语句和定期维护数据库。

MySQL适合初学者学习数据库技能。1.安装MySQL服务器和客户端工具。2.理解基本SQL查询,如SELECT。3.掌握数据操作:创建表、插入、更新、删除数据。4.学习高级技巧:子查询和窗口函数。5.调试和优化:检查语法、使用索引、避免SELECT*,并使用LIMIT。

MySQL通过表结构和SQL查询高效管理结构化数据,并通过外键实现表间关系。1.创建表时定义数据格式和类型。2.使用外键建立表间关系。3.通过索引和查询优化提高性能。4.定期备份和监控数据库确保数据安全和性能优化。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于Web开发。它的关键特性包括:1.支持多种存储引擎,如InnoDB和MyISAM,适用于不同场景;2.提供主从复制功能,利于负载均衡和数据备份;3.通过查询优化和索引使用提高查询效率。

SQL用于与MySQL数据库交互,实现数据的增、删、改、查及数据库设计。1)SQL通过SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE语句进行数据操作;2)使用CREATE、ALTER、DROP语句进行数据库设计和管理;3)复杂查询和数据分析通过SQL实现,提升业务决策效率。

MySQL的基本操作包括创建数据库、表格,及使用SQL进行数据的CRUD操作。1.创建数据库:CREATEDATABASEmy_first_db;2.创建表格:CREATETABLEbooks(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(100)NOTNULL,authorVARCHAR(100)NOTNULL,published_yearINT);3.插入数据:INSERTINTObooks(title,author,published_year)VA


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