作者:吕贞吟明辉碧瑜 | 来源:互联网 | 2023-05-18 13:57
一:NoSQL了解NoSQL:非关系形数据库1.NoSQL产生的原因:1)对数据库高并发读写的需求2)海量数据的高效率存储和访问的需求3)对数据库的高可扩展性和高可用性的需求2.NoSQ
一:NoSQL了解
NoSQL:非关系形数据库
1.NoSQL 产生的原因:
1)对数据库高并发读写的需求
2)海量数据的高效率存储和访问的需求
3)对数据库的高可扩展性和高可用性的需求
2.NoSQL特点:
1)它可以处理超大量的数据
2)它击碎了性能瓶颈
3)开源
4)集群扩充方便并且成本很低
二:初识MongDB
介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,支持索引,支持几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。
特点:
1 、 面向集合
数据被分组存储在数据集中, 被称为一个集合(Collenction)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名,并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库
里的表。
2 、 模式自由
意味着对于存储在 MongoDB 数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。例如,下面两个记录可以存在于同一个集合里面:
{"id" : "ff-eeer-errr-fff"}
{"age" : 27}
3 、 文档型:意思是我们存储的数据是键-值对的集合,键是字符串,值可以是数据类型集合里的任意类型,包括数组和文档.
4、 支持动态查询
5、 支持完全索引,包含内部对象
6、 支持查询
7、 支持复制和故障恢复
8、 使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)
9、 自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性
10、支持 Python,PHP,Ruby,Java,C,C#,Javascript,Perl 及 C++语言的驱动程序,社区中也提供了对 Erlang 及.NET 等平 台的驱动程序
11、可通过网络访问
三、MongDB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:MongoDB 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。MongoDB 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:MongoDB 包含一系列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:MongoDB 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: 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
四、MongDB适用场合
网站数据:MongoDB 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,MongoDB 也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,
由 MongoDB 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:MongoDB 非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。MongoDB的路线图中已经包含对 MapReduce 引擎的内置支持
用于对象及 JSON 数据的存储:MongoDB 的 BSON 数据格式非常适合文档化格式的存储及查询
参考文章:
《MongDB实战》