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NoSQL学习笔记--MongoDB

张春光的一亩三分地 2018-06-24
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MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

 

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。

它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。主要功能特性有:

*面向集合存储,易存储对象类型的数据。

*模式自由。

*支持动态查询。

*支持完全索引,包含内部对象。

*支持查询。

*支持复制和故障恢复。

*使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)。

*自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性。

*支持RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP,C#等多种语言。

*文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)。

*可通过网络访问。

*多存储引擎支持:WiredTiger,MMAPv1和In-Memory,前两个基于磁盘读写的存储引擎,后一个基于内存的存储引擎。从3.2版本开始,默认数据库引擎为WiredTiger。

 

使用原理:

所谓面向集合(Collection-Oriented),意思是数据被分组存储在数据集中,被称为一个集合(Collection)。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(RDBMS)里的表(table),不同的是它不需要定义任何模式(schema)。NytroMegaRAID技术中的闪存高速缓存算法,能够快速识别数据库内大数据集中的热数据,提供一致的性能改进。

模式自由(schema-free),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。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。

存储在集合中的文档,被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档,为字符串类型,而值则可以是各种复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON(BinarySerialized Document Format)。

MongoDB已经在多个站点部署,其主要场景如下:

1)网站实时数据处理。它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。

2)缓存。由于性能很高,它适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由它搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

3)高伸缩性的场景。非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库,它的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

不适用的场景如下:1)要求高度事务性的系统。

2)传统的商业智能应用。

3)复杂的跨文档(表)级联查询。

 

基本概念:

(1)键值对

一个MongoDB 实例可以包含一组数据库,一个DataBase 可以包含一组Collection(集合),一个集合可以包含一组Document(文档)。一个Document包含一组field(字段),每一个字段都是一个key/valuepair(键值对)。

key: 必须为字符串类型。

value:可以包含如下类型。

● 基本类型,例如,string,int,float,timestamp,binary 等类型。

● 一个document。

● 数组类型。

(2)文档

文档是 MongoDB 中数据的基本单位,类似于关系数据库中的行(但是比行复杂)。多个键及其关联的值有序地放在一起就构成了文档。不同的编程语言对文档的表示方法不同,在JavaScript中文档表示为:

{greeting:hello,world}

这个文档只有一个键greeting,对应的值为hello,world。多数情况下,文档比这个更复杂,它包含多个键/值对。例如

{greeting:hello,world,foo:3}

文档中的键/值对是有序的,下面的文档与上面的文档是完全不同的两个文档。

{foo: 3 ,greeting:hello,world}

文档中的值不仅可以是双引号中的字符串,也可以是其他的数据类型,例如,整型、布尔型等,也可以是另外一个文档,即文档可以嵌套。文档中的键类型只能是字符串。

(3)集合

集合就是一组文档,类似于关系数据库中的表。集合是无模式的,集合中的文档可以是各式各样的。例如,{hello,word:Mike}和{foo: 3},它们的键不同,值的类型也不同,但是它们可以存放在同一个集合中,也就是不同模式的文档都可以放在同一个集合中。既然集合中可以存放任何类型的文档,那么为什么还需要使用多个集合?这是因为所有文档都放在同一个集合中,无论对于开发者还是管理员,都很难对集合进行管理,而且这种情形下,对集合的查询等操作效率都不高。所以在实际使用中,往往将文档分类存放在不同的集合中,例如,对于网站的日志记录,可以根据日志的级别进行存储,Info级别日志存放在Info集合中,Debug 级别日志存放在Debug 集合中,这样既方便了管理,也提供了查询性能。但是需要注意的是,这种对文档进行划分来分别存储并不是MongoDB 的强制要求,用户可以灵活选择。

可以使用.按照命名空间将集合划分为子集合。例如,对于一个博客系统,可能包括blog.user 和blog.article两个子集合,这样划分只是让组织结构更好一些,blog 集合和blog.user、blog.article 没有任何关系。虽然子集合没有任何特殊的地方,但是使用子集合组织数据结构清晰,这也是MongoDB推荐的方法。

(4)数据库

MongoDB 中多个文档组成集合,多个集合组成数据库。一个MongoDB 实例可以承载多个数据库。它们之间可以看作相互独立,每个数据库都有独立的权限控制。在磁盘上,不同的数据库存放在不同的文件中。MongoDB中存在以下系统数据库。

● Admin 数据库:一个权限数据库,如果创建用户的时候将该用户添加到admin 数据库中,那么该用户就自动继承了所有数据库的权限。

● Local 数据库:这个数据库永远不会被负责,可以用来存储本地单台服务器的任意集合。

● Config 数据库:当MongoDB 使用分片模式时,config 数据库在内部使用,用于保存分片的信息。

● Test 数据库:MongoDB安装后的默认数据库,可以用于数据库命令的各种操作,包括测试。

 

 


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