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MongoDB入门篇
内容导读
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内容图文
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2009年,Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论,来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL的概念,这时的NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式。
2009年在亚特兰大举行的"no:sql(east)"讨论会是一个里程碑,其口号是"select fun, profit from real_world where relational=false;"。因此,对NoSQL最普遍的解释是“非关联型的”,强调Key-Value Stores和文档数据库的优点,而不是单纯的反对RDBMS。
基于2014年的收入,NoSQL市场领先企业是MarkLogic,MongoDB和Datastax。基于2015年的人气排名,最受欢迎的NoSQL数据库是MongoDB,Apache Cassandra和Redis.
1.2.2 NoSQL数据库四大家族
NoSQL中的四大家族主要是:列存储、键值、图像存储、文档存储,其类型产品主要有以下这些。
存储类型 |
NoSQL |
|
键值存储 |
最终一致性键值存储 |
Cassandra、Dynamo、Riak、Hibari、Virtuoso、Voldemort |
内存键值存储 |
Memcached、Redis、Oracle Coherence、NCache、 Hazelcast、Tuple space、Velocity |
|
持久化键值存储 |
BigTable、LevelDB、Tokyo Cabinet、Tarantool、TreapDB、Tuple space |
|
文档存储 |
MongoDB、CouchDB、SimpleDB、 Terrastore 、 BaseX 、Clusterpoint 、 Riak、No2DB |
|
图存储 |
FlockDB、DEX、Neo4J、AllegroGraph、InfiniteGraph、OrientDB、Pregel |
|
列存储 |
Hbase、Cassandra、Hypertable |
1.2.3 NoSQL的优势
高可扩展性、分布式计算、没有复杂的关系、低成本
架构灵活、半结构化数据
1.2.4 NoSQL与RDBMS对比
NoSQL |
RDBMS |
代表着不仅仅是SQL 没有声明性查询语言 没有预定义的模式 键 - 值对存储,列存储,文档存储,图形数据库 最终一致性,而非ACID属性 非结构化和不可预知的数据 CAP定理 高性能,高可用性和可伸缩性 |
高度组织化结构化数据 结构化查询语言(SQL) (SQL) 数据和关系都存储在单独的表中。 数据操纵语言,数据定义语言 严格的一致性 基础事务 |
1.3 MongoDB简介
1.3.1 MongoDB是什么
MongoDB并非芒果的意思,而是源于 Humongous(巨大)一词。
1.3.2 MongoDB的特性
MongoDB的3大技术特色如下所示:
除了上图所示的还支持:
二级索引、动态查询、全文搜索 、聚合框架、MapReduce、GridFS、地理位置索引、内存引擎 、地理分布等一系列的强大功能。
但是其也有些许的缺点,例如:
多表关联: 仅仅支持Left Outer Join
SQL 语句支持: 查询为主,部分支持
多表原子事务: 不支持
多文档原子事务:不支持
16MB 文档大小限制,不支持中文排序 ,服务端 Javascript 性能欠佳
1.3.3 关系型数据库与mongodb对比
存储方式对比
在传统的关系型数据库中,存储方式是以表的形式存放,而在MongoDB中,以文档的形式存在。
数据库中的对应关系,及存储形式的说明
MongoDB与SQL的结构对比详解
SQL Terms/Concepts |
MongoDB Terms/Concepts |
database |
database |
table |
collection |
row |
document or BSON document |
column |
field |
index |
index |
table joins |
embedded documents and linking |
primary key Specify any unique column or column combination as primary key. |
primary key In MongoDB, the primary key is automatically set to the _id field. |
aggregation (e.g. group by) |
aggregation pipeline See the SQL to Aggregation Mapping Chart. |
1.3.4 MongoDB数据存储格式
JSON格式
JSON 数据格式与语言无关,脱胎于 JavaScript,但目前很多编程语言都支持 JSON 格式数据的生成和解析。JSON 的官方 MIME 类型是 application/json,文件扩展名是 .json。
MongoDB 使用JSON(JavaScript ObjectNotation)文档存储记录。
JSON数据库语句可以容易被解析。
Web 应用大量使用,NAME-VALUE 配对
BSON格式
BSON是由10gen开发的一个数据格式,目前主要用于MongoDB中,是MongoDB的数据存储格式。BSON基于JSON格式,选择JSON进行改造的原因主要是JSON的通用性及JSON的schemaless的特性。
二进制的JSON,JSON文档的二进制编码存储格式
BSON有JSON没有的Date和BinData
MongoDB中document以BSON形式存放
例如:
> db.meeting.insert({meeting:“M1 June",Date:"2018-01-06"});
1.3.5 MongoDB的优势
?? MongoDB是开源产品
?? On GitHub Url:https://github.com/mongodb
?? Licensed under the AGPL,有开源的社区版本
?? 起源& 赞助by MongoDB公司,提供商业版licenses 许可
这些优势造就了mongodb的丰富的功能:
JSON 文档模型、动态的数据模式、二级索引强大、查询功能、自动分片、水平扩展、自动复制、高可用、文本搜索、企业级安全、聚合框架MapReduce、大文件存储GridFS
1.3.6 高可用的复制集群
自动复制和故障切换
多数据中心支持滚动维护无需关机支持最多50个成员
1.3.7 水平扩展
这种方式是目前构架上的主流形式,指的是通过增加服务器数量来对系统扩容。在这样的构架下,单台服务器的配置并不会很高,可能是配置比较低、很廉价的 PC,每台机器承载着系统的一个子集,所有机器服务器组成的集群会比单体服务器提供更强大、高效的系统容载量。
这样的问题是系统构架会比单体服务器复杂,搭建、维护都要求更高的技术背景。分片集群架构如下图所示:
1.3.8 各存储引擎的对比
MySQL InnoDB |
MySQL NDB |
Oracle |
MongoDB MAPI |
MongoDB WiredTiger |
|
事务 |
YES |
YES |
ES |
NO |
NO |
锁粒度 |
ROW-level |
ROW-level |
ROW-level |
Collection-level |
Document-level |
Geospatial |
YES |
YES |
YES |
YES |
YES |
MVCC |
YES |
NO |
YES |
NO |
NO |
Replication |
YES |
YES |
YES |
YES |
YES |
外键 |
YES |
YES(From 7.3) |
YES |
NO |
NO |
数据库集群 |
NO |
YES |
YES |
YES |
YES |
B-TREE索引 |
YES |
YES |
YES |
YES |
YES |
全文检索 |
YES |
NO |
YES |
YES |
YES |
数据压缩 |
YES |
NO |
YES |
NO |
YES |
存储限制 |
64TB |
384EB |
NO |
NO |
NO |
表分区 |
YES |
YES |
YES |
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本文系统来源:https://www.cnblogs.com/yzrw/p/8286696.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的MongoDB入门篇全部内容,希望文章能够帮你解决MongoDB入门篇所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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