MongoDB的核心概念和术语解释

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了MongoDB的核心概念和术语解释，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4772字，纯文字阅读大概需要7分钟。

内容图文

MongoDB之所以流行，是因为它的特点 ： 灵活、强大、易扩展的通用型数据库 。应用面很广。

• 可以做一个小型项目的数据库；
• 处理网站实时数据，处理实时的数据插入、更新、查询
• 作为缓存层， mongo是介于关系型和非关系型数据库之间，可以作为持久化缓存层
• 适合多态服务器的数据库，比如几十台服务器的数据库，支持MapReduce

说了这么多，MongoDB是什么，简单说一下

• MongoDB
  是一个“面向文档”的数据库，不是关系型数据库，没有行（row）的概念 ，只有更为灵活的“文档(document)”模型， 可以用一条记录表现复杂的层次关系，有点类似Json

  [ {
     "first_name" :"Taylor",
     "last_name":"Edward",
     "title" : "soft Architect",
     "salary" : 7500,
     "hire_date" : "2011-10-12",
     "hobby" :["travel","music","eat"],
      "contact":{
          "email": "vd@edward.com",
          "phone":3333
      }
  }]
  

  上边的数据格式，在mongo中可以利用一条记录插入，是不是很灵活。

  其次，关系型数据库，都是预定义模式，插入的都是按照规格插入，跟表格一样，行列对照的数据，比如

  insert into courses (name,submission_date) values("数学",NOW());
  insert into courses (name,submission_date) values("English",NOW());
  

  两条插入数据都是行列对照的，而mongoDB不再采用这种严格的模式 ，文档的key-value 不再是固定类型，比如

  db.products.insertOne( { _id: 10, item: "box", qty: 20 } );
  db.products.insertOne( { _id: 10, item: ["box","circle"], qty: [20,30] ,name : 'Zhangsan'} );
  

  没有固定的模式(schema),对于开发者来说，根据需求添加和删除字段变得非常容易。

再说一下，mongoDB的友好特性

• mongoDB易于扩展

  Web项目，飞速扩展的数据集，需要开发者去扩展数据库。 一般两种选择，纵向选择更强的计算机、横向选择更多的机器。 对于mongoDB，面向文档的模型，天然支持数据分片，自动处理跨集群的数据和负载，不需开发者考虑扩展，扩容的时候，只需要向集群中添加新服务器即可。

  后面的博客，回来描述一下，mongoDB如何搭建集群

• mongoDB功能丰富

  • 通用性数据库，支持增删改查。
  • 天然支持集群， 同时让mongo不会支持关系型数据库中的复杂事务（比如多行的事务），但也有自己特点的事务
  • 支持索引，提高查询效率。有 唯一索引、复合索引、全文索引等
  • 支持聚合，MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)

    db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
    

    集合计算每个作者所写的文章数, 类似下边sql

     select by_user, count(*) from mycol group by by_user
    

  • 支持特殊集合类型，比如某个时刻会过期的数据
  • 支持非常易用的协议，用于的存储大文件和文件元数据

• 强大的性能
  mongo的文档中，提到mongo可以对文档做动态填充，可以预分配数据文件以利用额外空间换取性能稳定，用尽可能多的内存作为缓存，尽可能的提供高性能

mongo的文档模型

• mongodb的数据结构
  基本示意图
  

  • Database : 数据库， 一般一个项目中会有一个database
  • collection : 相当于table ( 比如一个 订单表 )，一个拥有动态模式（dynamic schema）的表
  • document : 相当于一个table中一行数据 ( 比如订单表的 一条记录 )

• 文档
  是一个键值对的集合，类似json结构。 相当于关系型数据库中的一行记录， 可以包含多种数据类型的键值对，结构灵活，比如下边的document,一条记录中包含了 字符串类型、数字类型、数组、对象
  employee :

  [ {
     "title" : "soft Architect",
     "salary" : 7500,
     "hire_date" : "2011-10-12",
      "hobby" :["travel","music","eat"],
      "contact":{
          "email": "vd@edward.com",
          "phone":3333
      }
  }]
  

  但是 文档中，key-value是区分类型、大小写的，比如下边的两对 key-value都不是相同的 ；

   {age : 11} {age :'age'} //类型不一样，不是相同的键值对
   {age : 11} {Age :11}  // 大小写不一样，不是相同的key-value
  

  此外不能存在重复的键 ,下边的是不允许的

  {name : 'zhangsan1',name :'zhangsan2'}
  

  和json不一样， documet是有序的，比如下边的两个是不相同的，当然通常情况下，顺序是不重要的

  {name : 'lisi',age 11}
  {age 11,name : 'lisi'}
  

• 集合
  集合从概念上可以看为关系型数据库的一张表 ， 不过一个集合中可以存储 不对称的document , 比如下边代码， 这是集合的 动态模式 （Dynamic schema）

  db.people.insertOne({name:'lisi', class:'一班'})
  db.people.insertOne({name:'lisan',company:'微软'})
  db.people.insertOne({name:12345})
  

  虽然语法上，是支持这种模式的，但是实际上如果各种各样格式的document放到一个集合中，对于开发者是相当不友好的，不利于开发 ； 此外， 查询的时候，比如name字段 有的是存储字符串， 有的存储数组类型，一个字段存储不同的数据格式，会导致查询速度变慢 。

  因此， 建议是把同类型的文档放到一个集合里，数据会集中，不同类型的文档拆分为不同的集合，每次查询相应集合 ，速度也会很快。 因为，索引的创建是按照集合来定义的，在一个集合中只放入一个类型的文档，可以更有效的对集合进行索引

  比如上边的集合拆分成三个集合， 学生、工作者、机器人

  db.stu.insertOne({name:'lisi', class:'一班'})
  db.worker.insertOne({name:'lisan',company:'微软'})
  db.robot.insertOne({name:1234})
  

  集合会有子集合，比如上边的employee.contact

• 数据库
  多个集合组成数据库，mongodb中每个数据库有独立权限，存储在自己的文件中，获取集合需要用

  数据库名称.集合名称
  

  基本操作 ：

  • show dbs : 显示数据库

  • use demodb : 会创建一个新的数据库

    但是show dbs不会显示(因为是空的 ，没有collection)

  • db.createCollection() 创建一个collection

  • db.getCollectionNames( ) : 或取当前db中的所有集合

  • db.drop ：删除数据库
    use demoDb切换到一个数据库后，db指向的就是这个数据的指针，可以利用这个指针做各种操作
    

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的MongoDB的核心概念和术语解释全部内容，希望文章能够帮你解决MongoDB的核心概念和术语解释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。

内容备注

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