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一定要知道Mysql,Mongo是什么,怎么安装,怎么使用,应用场景和实现原理,这里整理了一篇学习路线提,助力大家能够对mysql有一个清晰地认识。
但是MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL的数据库。
它们各有各的优点,关键是看用在什么地方。
所以我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了,因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。
SQL关系型数据库采用了关系模式来组织数据,即关系模式为二维表格模型。
主要的数据库:SQL Server,Oracle,Mysql,PostgreSQL。
优点:容易理解,使用方便,易于维护
缺陷:对于高并发量的读写效率,高扩展性和可用性(难以横向扩展),为了维护一致性牺牲了读写性能
区别
1、在不同的引擎上有不同的存储方式。
2、查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高。
3、开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长。
4、缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢。
NoSQL提出了另一种理念,以键值来存储,且结构不稳定,每一个元组都可以有不一样的字段,这种就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式,为了获取用户的不同信息,不需要像关系型数据库中,需要进行多表查询。仅仅需要根据key来取出对应的value值即可。
非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库,即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性,呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。
主要的数据库:MongoDB,Redis,CouchDB
1.面向高性能并发读写的key-value数据库
2.面向海量数据访问的面向文档数据库
3.面向可拓展的分布式数据库
缺陷:由于Nosql约束少,所以也不能够像sql那样提供where字段属性的查询。因此适合存储较为简单的数据。一些不能够持久化数据,需要和关系型数据库结合。
1、存储方式:虚拟内存+持久化。
2、查询语句:是独特的MongoDB的查询方式。
3、适合场景:事件的记录,内容管理或者博客平台等等。
4、架构特点:可以通过副本集,以及分片来实现高可用。
5、数据处理:数据是存储在硬盘上的,只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中,将数据存储在物理内存中,从而达到高速读写。
6、成熟度与广泛度:新兴数据库,成熟度较低,Nosql数据库中最为接近关系型数据库,比较完善的DB之一,适用人群不断在增长。
优势:
1、在适量级的内存的MongoDB的性能是非常迅速的,它将热数据存储在物理内存中,使得热数据的读写变得十分快。
2、MongoDB的高可用和集群架构拥有十分高的扩展性。
3、在副本集中,当主库遇到问题,无法继续提供服务的时候,副本集将选举一个新的主库继续提供服务。
4、MongoDB的Bson和JSon格式的数据十分适合文档格式的存储与查询。
劣势:
1、 不支持事务操作。MongoDB本身没有自带事务机制,若需要在MongoDB中实现事务机制,需通过一个额外的表,从逻辑上自行实现事务。
2、 应用经验少,由于NoSQL兴起时间短,应用经验相比关系型数据库较少。
3、MongoDB占用空间过大。
■ 了解MySQL的版本意义
■ 学习MySQL的安装方式
■ 学习SQL语言,把高中数学中集合知识好好在学习一下,再来看SQL语言
■ 学习SQL在MySQL使用中的一些规范(这些最好找有经验的请教一下,或是看看大会中别人分享的学习思考)
■ 学习MySQL的高级特性:触发器,事件,存储过程编程,分区等
■ 学习MySQL的复制,了解复制原理及实现及相关高可用配合中有什么不足
■ 学习PXC结构的实现,了解运维中的坑
■ 系统的学习一下MySQL的体系结构,思想如何做MySQL优化,总结配置优化
■ 学习MySQL的备份恢复,这块可能需要多一些时间好好的系统的学习一下
■ 掌握几种压力测试的方法,方便优化后能做一个验证
■ 深入理解Innodb的体系结构,全面理解一下事务及锁的实现
■ ss
MySQL经常和“数据库”连在一起读,这很容易对新手造成误解,认为MySQL就是一个数据库,其实不是这样,MySQL是数据库的集合,MySQL里面有很多数据库,那么数据是直接存在数据库里的吗?并不,数据库底下还有一个叫做数据表的存储单元,数据表里面才存储数据。打个比方,好比一座大图书馆,就是MySQL,图书馆里面分南库,北库,这就是数据库,每个库里面的书都是放在书架上的,书架就是数据表,而放在书架上的很多本书,就是数据。这么说,读者应该理解了吧,所以按大小顺序排个序就应该是,MySQL>数据库>数据表>数据,所以我们接下来的内容也是按照这个顺序来展开
同过网上资料的一些了解(百度百科等),针对于我学习mysql制定了下面的学习路线:
工欲善其事必先利其器,如果连MySQL如何打开都不知道,那如何进行操作学习呢,所以接下来讲解的就是,如何在DOS环境下进入MySQL
在这里,我们首先找到MySQL的安装路径,找到”bin”文件夹下的”mysql.exe”,记住这个路径,然后在DOS环境下输入你的路径D:\BtSoft\WebSoft\mysql\MySQL5.7\bin\mysql -uroot -p
,这里解释一下后面加上-uroot -p
的作用,因为进入MySQL是需要账号密码进行登陆的,账号密码默认都是root
,所以当你输完路径之后,摁下回车,就会要求你输入密码
既然讲到了账号密码,这里就给大家补充一点,如何免密码登陆
打开MySQL安装的文件夹,在里面找到一个名为my.ini
的配置文件,通过记事本或者其他文本编辑的方式打开,在[mysqld]
的下面加上一句话skip-grant-tables
然后重启MySQL服务即可
再次进入MySQL的时候,出现Enter password
要你输入密码,直接摁回车即可。然后会列出一系列MySQL的版本信息,不用管他,现在可以看到,底下出现了一个mysql>
,接下来就可以对MySQL数据库进行操作了
show databases;
下面图片展示的就是你当前有哪些数据库,这里因为作者之前创建过一些数据库,所以读者如果是第一次查询,可能我图片上的某些数据库你没有,这没有关系。这里要注意,因为数据库不止一个,即便是刚安装好的MySQL,里面默认存在的数据库也不止一个,所以是databases
,千万别漏了s
create database XX(数据库名);
这里我创建了一个名为“hello”的数据库,显示”OK”,表示成功
在这里给大家补充一点,创建数据库的时候,默认的字符是”latin”,也就是拉丁文,现在读者可能体会不到有什么区别,等到数据表的操作的时候再讲。不过这里还是告诉大家,如何创建数据库的时候,如何设置字符格式
create database XX(数据库名) charset = (字符编码,例如utf8);
我们平时学的中文的字符编码是”utf-8”,但是在MySQL里面,中文字符编码是utf8
,这点希望读者注意。创建数据库还有一些细节性的操作,这里简单提一下。如果我们创建已存在的数据库,会发生什么事呢?下面我就创建一个已经存在的”test”数据库
果然,报错了,它告诉我,不能创建数据库”test”,因为这个数据库已经存在了,所以我们创建数据库的时候判断一下,如果不存在就创建
create database if not exists XX(数据库名);
这段代码的好处是显而易见的,在我们这里可能体现不出来,但如果是做项目的时候或者在企业中,数据库非常非常多,你用肉眼看都要看花了,到底哪些数据库已经存在了,名字被用过了?所以就可以用上面这句代码,下面我们用这段代码创建一下”test”数据库,看会发生什么事情
看到没,显示”OK”,没有报错了,但是有一个警告,这个警告就是告诉用户,”test”这个数据库存在
还有个问题,有的人创建数据库起的名字和关键字相同,会发生什么呢?(关键字就是MySQL中有特定作用的词,比如说”show”、“create”)
这里英文太长了,有兴趣的读者可以自己去翻译一下,但是这里我们可以确实看到的是,名为”create”的这个数据库没有创建成功,报错了,那如果有的人说我就想创建一个名为”create”的数据库,怎么办呢?下面给出解决办法
create database `XX`(数据库名);(注意,这里``是反引号,在键盘tab上面)
show create database XX(数据库名);
这里可以看到,我刚才创建的”test”数据库,默认的字符是拉丁的,我之前创建的数据库,我设定了它的字符是中文,所以显示是”utf8”
alter database XX(数据库名) character set utf8;
drop database XX(数据库名);
下面我删除刚创建的”hello”数据库
还是老问题,如果这个数据库不存在,我删除它,会发生什么呢?
很明显,报错了,因为不存在”a”这个数据库,我们可以判断一下,这个数据库存在才删除,下面给出代码。这里就不演示了,跟创建一样的
drop database if exists XX (数据库名字);
这是数据库的最后一个基本操作,我们如果想要创建数据,必须要创建一个数据库,然后在数据库当中创建数据表,在数据表中进行操作,但是这么多数据库,计算机怎么知道我们选择的是哪个数据库呢?下面给出代码
use XX(数据库名);
选择数据库在我看来更像是“进入数据库”,因为好比图书馆,我得进入一个某一个库,才能进行书架和图书的操作
数据表的基本操作全都是在选择了数据库的前提下,请读者注意,下面的所有例子,都是在”test”的数据库内的操作
create table XX(表名)(
字段1名 数据类型,
字段2名 数据类型,
.......
字段n名 数据类型
);
在讲解代码之前,请读者先想想,如果要你用Excel做一份班级成绩表,你会怎么做?肯定先有个标题吧,比方说“16级软件一班期末成绩表”,这里的标题就相当于我们的表名。标题有了,我们得在第一行写上“学号”、“姓名”、“总成绩”吧,来告诉看这个表的人,每一列代表的什么东西,这里的“学号”、“姓名”、“总成绩”就相当于我们的字段名。到这里,都这应该对这段代码有所了解了,下面我们创建一个数据表
这里需要给大家补充一点MySQL数据类型的知识
数据类型: int 整型tinyint 整型(0-256) decimal 浮点型(总位数,小数位数) 例如 decimal(3,1)char(X) 定长字符型 例如 char(10)varchar(X) 可变长度字符型 例如varchar(10)text 大段文本binary 二进制(存储照片等)
具体的没必要多说,只要了解常用的数据类型即可。现在我可以讲讲”Latin”和”utf8”的区别了。如果是在”Latin”字符下创建的数据表,那么一个中文等于两个字符,也就相当于,如果名字是四个字,就要char(8)。但如果是在”utf8”字符下创建的数据表,一个中文等于一个字符,如果名字是四个字,只需要char(4)就够了。
提醒读者一句,如果用关键字做字段名或者表名,要用反引号(`)
创建数据表还有一些字段属性的设置,例如
null:空
not null:不为空
default 'XXXX':默认值
auto_increment:自动增长
primary key:主键(主键的特点,不为空,不重复,一个表只能有一个主键,但是一个主键可以由多个列组成)
这些初学者用不到,讲起来很复杂,所以这里就不讲了,有兴趣的读者可以去百度自行了解
show tables;
我在前面就提过,一个MySQL里面有多个数据库,所以,一个数据库里面也可以有多个表,当然,一个表里面也可以有多个数据
这里因为我只在”test”数据库里创建了一个数据表”stu”,所以显示了一个
show create table XX(表名);
show create table XX(表名) \G;
上面两段代码都是显示创建表,只不过显示的样式不同,读者随意选择一种即可
describe(或desc) XX(表名);
显示表结构就会展示表中有哪些字段,分别是什么类型,有没有默认值,为不为空,哪个是主键
drop table XX(表名);
drop table XX,XX,XX......;
上面的一句代码是删除一个表,下面的代码是一次性删除多个表
数据的操作算是整个MySQL中最复杂的部分,虽然概括起来无非就是“增删查改”,但每一项底下包含的内容非常之多,作者在这里只能尽量为大家解释比较重要的操作
insert into XX(表名) (字段1,字段2,字段3......) values (值1,值2,值3.......);
这里,我插入两组数据,分别是学号2016101,姓名李白,成绩83;学号为2016102,姓名为杜甫,成绩91的两位同学的信息
这里还需要给大家做一点补充,如果大家还记得之前我们创建数据表的时候,”id”和”name”都是varchar型,也就是字符串型,字符串型的数据,插入的时候就要加上""
字段可以和数据库中的字段顺序不一致,但是值和插入字段的顺序必须一致
插入字段是可以省略的,这时插入的值和数据表的字段顺序和个数必须一致
这里本来应该按照顺序给大家讲删除数据的,但是因为想给的大家看一下插入数据之后,表内变成什么样了,让大家加深印象,所以这里讲查询数据,首先给大家介绍一个知识点——运算符
比较运算符 >、>&#61;、<、<&#61;、&#61;&#xff08;比较和赋值都是”&#61;”&#xff09;、<>&#xff08;不等于&#xff09;
逻辑运算符 and&#xff08;与&#xff09;、or&#xff08;或&#xff09;、非&#xff08;not&#xff09;
查询该表内的所有数据
select * from XX&#xff08;表名&#xff09;;
举个例子&#xff0c;我们查询stu表下的所有数据&#xff0c;因为我等会讲的例子涉及到“性别”&#xff0c;所以我提前新增了一个字段名叫”sex”
查询该表内某字段的所有数据
select 字段1,字段2,字段3......&#xff08;或用*代替所有字段&#xff09; from XX&#xff08;表名&#xff09;;
举个例子&#xff0c;我们查询”id”字段底下所有的数据&#xff0c;那么”id”下有哪些数据&#xff0c;就会展现出来
查询某条件的所有数据
select * from XX&#xff08;表名&#xff09;where 字段1 &#61; 值1 and 字段2 &#61; 值2 and ......;
这段代码的意思是&#xff0c;从某个表中找出满足条件一且满足条件二的数据&#xff0c;例如&#xff0c;我们想要寻找成绩等于91分&#xff0c;且性别为女的学生信息
这里也可以改成&#xff0c;我们想寻找成绩大于90分或者成绩小于60分的学生信息
select * from stu where score > 90 or score <60;
由低到高排序
select * from XX&#xff08;表名&#xff09; order by 字段x asc;&#xff08;默认就是升序&#xff09;
由高到低排序
select * from XX&#xff08;表名&#xff09; order by 字段x desc;
按某条件排序
select * from XX&#xff08;表名&#xff09; where 字段x &#61; 值x oreder by 字段x asc(desc);
取前n条数据
select * from XX&#xff08;表名&#xff09; limit n;
从第n条开始&#xff08;起始位置是0&#xff09;取m条
select * from XX&#xff08;表名&#xff09; limit n,m;
查询某排序下的前n条数据
select * from XX&#xff08;表名&#xff09; order by 字段x asc(desc) limit n;
这几条语句之所以不附上例子&#xff0c;是因为考虑到读者如果有耐心看到了这里&#xff0c;那么你应该基本掌握了MySQL的语法&#xff0c;不再需要例子去模仿&#xff0c;只需要告诉你使用什么语句&#xff0c;所以下面的代码也是一样&#xff0c;不再附上例子
delete from XX&#xff08;表名&#xff09; where 字段x &#61; 值x;
update XX&#xff08;表名&#xff09; set 字段1 &#61; 值1,字段2 &#61; 值2 where 条件;
update XX&#xff08;表名&#xff09; set 字段1 &#61; 值1;
下面一条的作用是修改某一字段的所有值&#xff0c;所以不需要加条件
sum();
求和 select sum(字段x) from XX&#xff08;表名&#xff09;;
avg();
求平均值 select avg(字段x) from XX&#xff08;表名&#xff09;;
max();
求最大值 select max(字段x) from XX&#xff08;表名&#xff09;;
min();
求最小值 select min(字段x) from XX&#xff08;表名&#xff09;;
count();
记录数 select count(字段x) from XX&#xff08;表名&#xff09;;/select max(*) from XX&#xff08;表名&#xff09;;
在某字段条件下使用函数 select 函数名() from XX&#xff08;表名&#xff09; where 字段x &#61; 值x;
作为一名研发&#xff0c;数据库是或多或少都会接触到的技术。MongoDB 是当前火热的 NoSQL 之一&#xff0c;我们怎样才能学好 MongoDB 呢&#xff1f;本篇文章&#xff0c;我们将从以下几方面讨论这个话题&#xff1a;
MongoDB 是什么
我如何确定我需要学习 MongoDB
开发者应该掌握 MongoDB 的哪些知识
学习的选择和困境
我们先来了解一下&#xff0c;MongoDB 为何物。
NoSQL 泛指非关系型数据库&#xff0c;该词是关系型数据库&#xff08;即 SQL&#xff09;的相对称呼。MongoDB 是非关系型数据库&#xff08;NoSQL&#xff09;中较为人熟知的一种。
它拥有很多优秀特性&#xff0c;例如高性能、高可用、支持丰富的查询语句、无需预定义数据模型和水平可伸缩等&#xff0c;适合存储结构化、半结构化的文档和特定格式的文档&#xff0c;这些特性使它受到众多开发者的青睐。
我们通过几个例子来看看 MySQL 与 MongoDB 的差异。
与 MySQL 数据库不同的是&#xff0c;MongoDB 不需要预先定义表和字段&#xff0c;这正是它灵活性的体现。MongoDB 可以拥有多个数据库&#xff0c;每个数据库可以拥有多个集合&#xff0c;每个集合可以存储多份文档&#xff0c;这种关系与 SQL 数据库中的“数据库、表、数据”相当。下图描述了 MongoDB 中数据库、集合和文档的关系&#xff1a;
数据库 fotoo 中有两个集合&#xff0c;它们分别是 player 和 books。每个集合中都包含了许多文档&#xff0c;例如集合 books 中关于书籍《红楼梦》的文档&#xff0c;集合 player 中关于球员 James 的文档。
在查询方面&#xff0c;一个简单的 MySQL 查询语句为 SELECT * FROM tablename&#xff0c;对应的 MongoDB 查询语句为 db.tablename.find()。在面对多步骤的查询条件时&#xff0c;MongoDB 更游刃有余。例如&#xff1a;
“统计数据库 artic 中 score 大于 70 且小于 90 的文档数量”
这样的需求&#xff0c;用 MongoDB 的聚合操作就可以轻松完成&#xff0c;对应示例如下&#xff1a;
> db.artic.aggregate([
... {$match: {score: {$gt: 70, $lt: 90}}},
... {$group: {_id: null, number: {$sum: 1}}}
... ])
这个例子或许简单了些&#xff0c;在 MySQL 中我们可以用 count 和 where 完成&#xff0c;但如果复杂度再提高四五个等级呢&#xff1f;例如在此基础上增加对某个字段的运算、替换、排序、分组计数、增删字段&#xff0c;用 MySQL 来实现就会很头疼&#xff0c;而 MongoDB 的聚合可以让我们轻松地完成这类复杂需求。
MongoDB 是近些年涌现的几十种 NoSQL 中第一梯队的成员&#xff0c;另外一个为人熟知的是 Redis。
你可能会有”我如何确定我需要学习 MongoDB 呢&#xff1f;“ 这样的疑问&#xff0c;面对这个问题&#xff0c;我们可以通过 MongoDB 的特点和应用场景着手:
MongoDB 适合存储结构确定或不确定的文档。例如爬虫爬取的信息常缺失字段的情况或字段参差不齐的情况&#xff1b;
对数据库可用性要求较高的情况。MySQL 这类数据库要做到负载均衡、自动容灾和数据同步需要借助外部工具&#xff0c;而 MongoDB 的复制集可以让我们轻松完成这一系列的工作。相对接借助第三方工具来说&#xff0c;复制集的稳定性更高。
分库分表是 WEB 开发中常用到的数据库优化手段&#xff0c;MySQL 的分库分表要考虑的问题非常多&#xff0c;例如字段冗余、数据组装跨节点分页、排序和数据迁移等&#xff0c;而 MongoDB 的分片可以让我们轻松完成“分库分表”的工作。MongoDB 的分片机制使我们不必将心思放在由“分库分表”带来的问题&#xff0c;而是专注于具体需求。
同样的&#xff0c;MySQL 的权限控制、定义数据模型、数据库备份和恢复等功能在 MongoDB 上也有。
MongoDB 中支持地理位置的存储和查询&#xff0c;这意味着 MongoDB 可以用于共享单车、共享雨伞、汽车定位等业务中。
我们常用的关系型数据库无法满足 WEB2.0 时代的需求&#xff0c;在实际应用中暴露了很多难以克服的问题。NoSQL 的产生就是为了解决例如海量数据的存储、弹性可伸缩和灵活性等方面的挑战&#xff0c;所以作为一名合格的开发者&#xff0c;应该抽空学习 SQL 以外的数据库知识。
学习前&#xff0c;我们需要明白自身定位&#xff1a;专业 DBA 或者日常开发使用。
MongoDB 有完善的体系和对应的认证考试&#xff0c;对于希望成为专业 DBA 的朋友我建议到 MongoDB 官方网站了解。
而对于仅需要满足日常开发需求的朋友&#xff0c;我建议学习的内容如下&#xff1a;
MongoDB 在各个平台的安装方法
MongoDB 数据库和集合的基本操作
MongoDB 文档 CRUD 操作&#xff0c;包括能够丰富 CRUD 的投影和修饰符等
MongoDB 流式聚合操作&#xff0c;这能够在数据库层面轻松完成复杂数据的处理&#xff0c;而不是用编程语言来处理
MongoDB 的数据模型&#xff0c;虽然 MongoDB 可以存储不规则的文档&#xff0c;但有些情况下定义数据模型可以提高查询效率
下图描述了一种聚合操作的完整过程&#xff1a;
当然&#xff0c;除了这些基本操作之外我们还可以学习更多的知识提高个人竞争力&#xff0c;这些知识是&#xff1a;
MongoDB 执行计划和索引&#xff0c;执行计划可以让我们清楚的了解到查询语句的效率&#xff0c;而索引则是优化查询效率的常用手段
MongoDB 的复制集&#xff0c;这是提高 MongoDB 可用性&#xff0c;保证数据服务不停机的最佳手段
MongoDB 的分片&#xff0c;分片能够在数据量变得庞大之后保证效率
MongoDB 的事物&#xff0c;如果你将 MongoDB 用于 WEB 网站&#xff0c;那么事物是你必须学习的知识
MongoDB 数据库备份和还原&#xff0c;有了复制集后&#xff0c;备份就显得不是那么重要了&#xff0c;但并不是没有这个需求。而且 MongoDB 的备份可以精细到文档&#xff0c;这就非常有意义了。
有一定工作经验的开发者&#xff0c;大多数情况下都会选择自学。有些在网上搜索对应的文章&#xff0c;有些则直接翻阅官方文档。
我推荐的方式是翻阅官方文档&#xff0c;在遇到难以理解的观点时通过搜索引擎查找网友分享的文章。
自学的优点很多&#xff0c;缺点也很明显。例如&#xff1a;
断断续续的学习&#xff0c;难以保持专注导致知识吸收不好
耗费时间很长&#xff0c;虽然知道应该学习哪些方面的知识&#xff0c;但文档并不是按你所想而规划的&#xff0c;所以翻阅文档要费很多功夫
知识不成体系&#xff0c;东看看西看看&#xff0c;没有归纳容易忘记
学习就需要记笔记&#xff0c;这又是一件很费时间的事情
官方文档有些观点难以理解&#xff0c;卡在半路很难受
零星学了一两个月&#xff0c;也不确定学会了没有&#xff0c;内心毫无把握
如果不自学&#xff0c;就得找一些成体系的教程来帮助自己快速进步&#xff0c;少走弯路。知识付费时代&#xff0c;在条件允许的情况下适当地投入也是很好的选择。
但面对动辄几百的费用&#xff0c;不少开发者还是感觉略有压力&#xff0c;毕竟我们搬砖的经济压力也非常大。考虑到这些问题&#xff0c;这里推荐韦世东的文章 《超高性价比的 MongoDB 零基础快速入门实战教程》&#xff0c;它售价不到 10 块钱。
文章作者韦世东是&#xff1a;图灵签约作者、电子工业出版社签约作者&#xff0c;华为云认证云享专家、掘金社区优秀作者、开源项目 aiowebsocket 作者。所以在文章质量上&#xff0c;大家可以放心。
这篇文章的内容几乎囊括了上面我们提到的所有知识点&#xff0c;看完这篇仅 5 万词的文章&#xff0c;你将收获&#xff1a;
文档的 CRUD 操作和 Cursor 对象
掌握流式聚合操作&#xff0c;轻松面对任何数据处理需求
了解 MongoDB 的查询效率和优化
如何提高 MongoDB 的可用性
如何应对数据服务故障
理解 MongoDB 的访问控制
学会用数据模型降低数据冗余&#xff0c;提高效率
掌握 mongodump 数据备份与还原方法
这样就可以胜任日常开发中对数据库操作能力的要求了。这篇文章适合对 MongoDB 感兴趣的零基础开发者或者有一定基础&#xff0c;想要继续巩固和加深学习的开发者。
文章篇幅很长&#xff0c;内容详尽&#xff0c;不乏优质配图&#xff0c;例如描述复制集节点关系的图&#xff1a;
描述节主点掉线&#xff0c;重新选举主节点的图
1&#xff0c; Effective MySQL系列
《Effective MySQL系列》是指:
Effective MySQL Replication Techniques in Depth
Effective MySQL之SQL语句最优化
Effective MySQL之备份与恢复
这一系列并不如前面推荐的好&#xff0c;其中&#xff0c;我只看了前两本&#xff0c;这几本书只能算是小册子&#xff0c;如果有时间可以看看&#xff0c;对某一个”模块”进入深入了解。
2.MySQL的源码
关于MySQL源码的书非常少&#xff0c;还好现在市面上有两本不错的书&#xff0c;而且刚好一本讲server层&#xff0c;一本讲innodb存储引擎层&#xff0c;对于学习MySQL源码会很有帮助&#xff0c;至少能够更加快速地了解MySQL的原理和宏观结构&#xff0c;然后再深入细节。此外&#xff0c;还有一些博客或PPT将得也很不错&#xff0c;这里推荐最好的几份材料。
3 InnoDB - A journey to the core
《InnoDB - A journey to the core》 是MySQL大牛Jeremy Cole写的PPT&#xff0c;介绍InnoDB的存储模块&#xff0c;即表空间、区、段、页的格式、记录的格式、槽等等。是学习Innodb存储的最好的材料。感谢Jeremy Cole!
4 深入MySQL源码
登博的分享《深入MySQL源码》&#xff0c;相信很多想了解MySQL源码的朋友已经知道这份PPT&#xff0c;就不过多介绍&#xff0c;不过&#xff0c;要多说一句&#xff0c;登博的参考资料里列出的几个博客&#xff0c;都要关注一下&#xff0c;干货满满&#xff0c;是学习MySQL必须关注的博客。
5 深入理解MySQL核心技术
《深入理解MySQL核心技术》是第一本关于MySQL源码的书&#xff0c;着重介绍了MySQL的Server层&#xff0c;重点介绍了宏观架构&#xff0c;对于刚开始学习MySQL源码的人&#xff0c;相信会有很大的帮助&#xff0c;我在学习MySQL源码的过程中&#xff0c;反复的翻阅了几遍&#xff0c;这本书刚开始看的时候会很痛苦&#xff0c;但是&#xff0c;对于研究MySQL源码&#xff0c;非常有帮助&#xff0c;就看你是否需要&#xff0c;如果没有研究MySQL源码的决心&#xff0c;这本书应该会被唾弃。
深入理解MySQL核心技术
6 MySQL内核&#xff1a;InnoDB存储引擎
我们组的同事写的《MySQL内核&#xff1a;InnoDB存储引擎》&#xff0c;可能宇宙范围内这本书就数我学得最认真了&#xff0c;虽然书中有很多编辑错误&#xff0c;但是&#xff0c;平心而论&#xff0c;还是写得非常好的&#xff0c;相对于《深入理解MySQL核心技术》&#xff0c;可读性更强一些&#xff0c;建议研究Innodb存储引擎的朋友&#xff0c;可以了解一下&#xff0c;先对Innodb有一个宏观的概念&#xff0c;对大致原理有一个整体的了解&#xff0c;然后再深入细节&#xff0c;肯定会比自己从头开始研究会快很多&#xff0c;这本书可以帮助你事半功倍。
MySQL内核
7 MySQL Internals Manual
《MySQL Internals Manual》相对于MySQL Manual来说&#xff0c;写的太粗糙&#xff0c;谁让人家是官方文档呢&#xff0c;研究MySQL源码的时候可以简单地参考一下&#xff0c;但是&#xff0c;还是不要指望文档能够回答你的问题&#xff0c;还需要看代码才行。
8 MariaDB原理与实现
评论里提到的《MariaDB原理与实现》我也买了一本&#xff0c;还不错&#xff0c;MariaDB讲的并不多&#xff0c;重点讲了Group Commit、线程池和复制的实现&#xff0c;都是MySQL Server层的知识&#xff0c;对MySQL Server层感兴趣的可以参考一下。
现在在DOS环境下使用如此繁多的代码操作MySQL数据库已经不多见了&#xff0c;包括我们老师每次都跟我说让我使用图形化工具去操作MySQL&#xff0c;但是作为新手来说&#xff0c;一开始先掌握好这些基础的&#xff0c;再去使用图形化工具&#xff0c;能够很好的理解每一步操作&#xff0c;所以这也是一个打基础的过程。当然&#xff0c;作者水平有限&#xff0c;可能还有很多操作我没有讲到&#xff0c;这些都要靠读者自己去学习&#xff0c;作者只是为初学者领路&#xff0c;入门MySQL。
参考&#xff1a;
https://www.py.cn/db/mongodb/15407.html
https://blog.csdn.net/qq_37236745/article/details/78694768
https://juejin.im/post/5d53967af265da03d0639837
https://juejin.im/post/5ccd605851882540e53fdb27
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