详解MongDB数据库

NoSQL

若杀死进程应使用pkill

数据设计模式：分布式、非关系型、不提供ACID

特性：简单数据模型、源数据和应用数据分离、弱一致性

优势：

避免不必要的复杂性

高吞吐量,

高 水平扩展能力和低端硬件集群

不使用对象-关系映射

缺点：

不支持ACID

功能过于简单

没有统一的数据查询模型

特点：

处理差大量的数据

运行再便宜的pc服务器集群上

击碎了性能瓶颈

使用场景：

1、对数据并发读写

2、对海量数据的高效率存储与访问

3、对数据的高可扩展性和高可用性(分布式)

NOSQL的数据存储模型

键值模型

数据模型：key-value存储

查找速度快

缺点：数据无结构，通常被当做字符串或二进制数据

应用场景：内容缓存

实例：redis、Dynmo

列式模型

数据模型：数据按列存储，将一列数据存在一起

优点：查找迅速，可扩展性强、易于实现分布式

缺点：功能相对于SQL有限

应用场景：分布式文件系统或分布式存储

实例：Bigtables、Cassandra、HBase、Hypertable

文档模型

数据模型：与键值模型相似，value指向结构化数据；

优点：数据格式不严格，无需定义事先定义结构

缺点：查新性能不高，缺乏统一查询语法

应用场景：web应用，

实例：MongoDB、CouchDB

图式模型

数据模型：图结构模型

优点：利用图结构相关算法提高性能，并是特殊场景应用需求

缺点：难以实现分布式、功能有限

应用场景：社交网站、推荐系统、关系图谱

实例：Neo4J

MongoDB

管理端口：28017    服务端口：27017

特性

1、基于文档数据库系统(JSON、BSON半结构化数据/)

2、保证其性能

C++研发

支持各种索引

不支持事务，

操作是在内存中进行(延迟写操作)

3、支持扩展性

支持复制

4、支持基于文档的查询

5、支持使用数据的分组集合操作

6、支持网格文件系统(GridFS)

7、支持地理位置空间索引

8、支持动态查询，查询的性能剖析

9、基于复制进行故障转移，通过选举协议选举。自动故障转移

适用场景

1、web网站

2、缓存

3、海量存储

4、高可扩展性

5、应用程序编程环境中

数据库模型

面向collection(集合)的数据库

使用数据库：但数据库无需创建

每一个文档相当于一个mysql的行，多个文档组合起来相当于一个集合，相当于mysql的集合

集合无需事先定义

基于C/S架构：服务器端mongod，客户端mongo

安装

1、在官网上可以下载MongoDB rpm包的yum源：www.mongodb.com

yum安装： yum  install  -y  mongodb-org

2、创建用户：mongod,并且创建存放数据文件的文件夹mkdir/mongodb/data，并给这个文件夹更改属主属组。

2.1、更改配置文件中的数据文件存放位置(/etc/mongod.conf)：dbpath=/mongodb/data

2.2、开启httpinterface=true这一项，使mongodb开启28017端口，这是一个管理端口，可以通过浏览器进行访问。

3、启动mongod：service   mongod  start

客户端命令

mongo      选项      数据库地址             //登录数据库

--host     //指定主机

-u/-p      //指定账号密码

提示：大多是mongodb默认不认证，所以直接输入命令：mongo可以直接连上本地数据库。

默认打开数据库为test

show dbs    //查看当前数据库

show  users   //显示用户

show   profile   //显示性能剖析

show    logs   //显示日志文件

show     log   日志名   // 显示日志的内容

use      数据库名     // 设置默认数据库，mongoDB不用创建数据库，在不往数据库中插入数据之前是不会创建数据库的

show   collections   //查看集合

db.collection名称 .insert ({name : "hhj"})   //插入数据

db.collection名称.find().limit(3)    //查看collection中的数据 ,并只显示前三行

db.collection名称.stats()      //查看collection状态

db. collection名称.drop()      //删除collection

db.sun.count()    //统计文档个数

基本操作

查询：

db.coll名.find (

{age: { $gt: 18} },       -->查询标准

{ name:1,  address:1}   -->显示字段

).limit(5)      -->只显示前5个符合条件的

插入：

db.coll名.insert （

name: "sue",

age: 26,

status: "A",

groups : [ "sd" , "wd" ]

）

修改：

db.coll名.update（

{ age: {$ gt:15 } },    -->查询条件，字段加值

{ $set: { status: "A"} },    -->要改的字段及其值

{multi: true }        -->默认只改变第一个符合条件的行。设为true,则改变所有符合条件的行。

）

删除：

db.coll名.remove (

{  status: "D "}   -->删除标准

)

高级操作

定义循环添加内容：

for (i=1;i<=100;i++)        db.sun.insert ( { name :"User"+i,age:i,Gender:"M" } )

定义变量i,从1到100     插入数据            +i是字符引用变量i。

find用法

比较运算

$gt：挑选指定字段大于指定值的文档，格式：{字段：($gt:值}}

$gte：大于等于

$in：等于

$lt：小于

$lte：小于等于

$ne：不等于

$nin：不存在

例: db.sun.find({age: {$lte: 30}},{name:1,age:1})  //显示年龄小于等于30，只显示name与age行

，小于80

例：db.sun.find({$and:[{age:{$gt:61}},{age:{$lt:80}}]},{name:1})  //只显示name行，大于61，小于80

元素运算

根据文档中是否存在某字段等条件来挑选文档，语法格式：{$exists:  boo}，boo为true为返回存在指定字段的文档，为false则返回不存在指定字段的文档。

$exists：根据指定字段的存在性挑选文档

$mod：将指定字段的值进行取膜运算

$type：返回指定字段的值类型为指定类型的文档