mongodb入门篇
MongoDB 入门篇
1.1 数据库管理系统
在了解MongoDB之前需要先了解先数据库管理系统
1.1.1 什么是数据?
数据(英语:data),是指未经过处理的原始记录。
一般而言,数据缺乏组织及分类,无法明确的表达事物代表的意义,它可能是一堆的杂志、一大叠的报纸、数种的开会记录或是整本病人的病历纪录。数据描述事物的符号记录,是可定义为意义的实体,涉及事物的存在形式。是关于事件之一组离散且客观的事实描述,是构成讯息和知识的原始材料。
1.1.2 什么是数据库管理系统?
数据库管理系统(英语:database management system,缩写:DBMS) 是一种针对对象数据库,为管理数据库而设计的大型电脑软件管理系统。
具有代表性的数据管理系统有:Oracle、Microsoft SQL Server、Access、MySQL及PostgreSQL等。通常数据库管理师会使用数据库管理系统来创建数据库系统。
现代DBMS使用不同的数据库模型追踪实体、属性和关系。在个人电脑、大型计算机和主机上应用最广泛的数据库管理系统是关系型DBMS(relational DBMS)。在关系型数据模型中,用二维表格表示数据库中的数据。这些表格称为关系。
数据库管理系统主要分为俩大类:RDBMS、NOSQL
关于RDBMS的更多信息参考:http://www.cnblogs.com/clsn/category/1131345.html
1.1.3 常见数据库管理系统?
常见的数据库管理系统,及其排名情况如下:
图 - 数据库管理系统使用情况世界排名
数据来源:https://db-engines.com/en/ranking
1.2 NoSQL是什么?
1.2.1 NoSQL简介
NoSQL是对不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称。
两者存在许多显著的不同点,其中最重要的是NoSQL不使用SQL作为查询语言。其数据存储可以不需要固定的表格模式,也经常会避免使用SQL的JOIN操作,一般有水平可扩展性的特征。
NoSQL一词最早出现于1998年,是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL功能的关系数据库。
2009年,Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论,来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL的概念,这时的NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式。
2009年在亚特兰大举行的"no:sql(east)"讨论会是一个里程碑,其口号是"select fun, profit from real_world where relational=false;"。因此,对NoSQL最普遍的解释是“非关联型的”,强调Key-Value Stores和文档数据库的优点,而不是单纯的反对RDBMS。
基于2014年的收入,NoSQL市场领先企业是MarkLogic,MongoDB和Datastax。基于2015年的人气排名,最受欢迎的NoSQL数据库是MongoDB,Apache Cassandra和Redis.
1.2.2 NoSQL数据库四大家族
NoSQL中的四大家族主要是:列存储、键值、图像存储、文档存储,其类型产品主要有以下这些。
|
存储类型 |
NoSQL |
|
|
键值存储 |
最终一致性键值存储 |
Cassandra、Dynamo、Riak、Hibari、Virtuoso、Voldemort |
|
内存键值存储 |
Memcached、Redis、Oracle Coherence、NCache、 Hazelcast、Tuple space、Velocity |
|
|
持久化键值存储 |
BigTable、LevelDB、Tokyo Cabinet、Tarantool、TreapDB、Tuple space |
|
|
文档存储 |
MongoDB、CouchDB、SimpleDB、 Terrastore 、 BaseX 、Clusterpoint 、 Riak、No2DB |
|
|
图存储 |
FlockDB、DEX、Neo4J、AllegroGraph、InfiniteGraph、OrientDB、Pregel |
|
|
列存储 |
Hbase、Cassandra、Hypertable |
|
1.2.3 NoSQL的优势
高可扩展性、分布式计算、没有复杂的关系、低成本
架构灵活、半结构化数据
1.2.4 NoSQL与RDBMS对比
|
NoSQL |
RDBMS |
|
代表着不仅仅是SQL 没有声明性查询语言 没有预定义的模式 键 - 值对存储,列存储,文档存储,图形数据库 最终一致性,而非ACID属性 非结构化和不可预知的数据 CAP定理 高性能,高可用性和可伸缩性 |
高度组织化结构化数据 结构化查询语言(SQL) (SQL) 数据和关系都存储在单独的表中。 数据操纵语言,数据定义语言 严格的一致性 基础事务 |
1.3 MongoDB简介
1.3.1 MongoDB是什么
MongoDB并非芒果的意思,而是源于 Humongous(巨大)一词。
1.3.2 MongoDB的特性
MongoDB的3大技术特色如下所示:
除了上图所示的还支持:
二级索引、动态查询、全文搜索 、聚合框架、MapReduce、GridFS、地理位置索引、内存引擎 、地理分布等一系列的强大功能。
但是其也有些许的缺点,例如:
多表关联: 仅仅支持Left Outer Join
SQL 语句支持: 查询为主,部分支持
多表原子事务: 不支持
多文档原子事务:不支持
16MB 文档大小限制,不支持中文排序 ,服务端 Javascript 性能欠佳
1.3.3 关系型数据库与mongodb对比
存储方式对比
在传统的关系型数据库中,存储方式是以表的形式存放,而在MongoDB中,以文档的形式存在。
数据库中的对应关系,及存储形式的说明
MongoDB与SQL的结构对比详解
|
SQL Terms/Concepts |
MongoDB Terms/Concepts |
|
database |
database |
|
table |
collection |
|
row |
document or BSON document |
|
column |
field |
|
index |
index |
|
table joins |
embedded documents and linking |
|
primary key Specify any unique column or column combination as primary key. |
primary key In MongoDB, the primary key is automatically set to the _id field. |
|
aggregation (e.g. group by) |
aggregation pipeline See the SQL to Aggregation Mapping Chart. |
1.3.4 MongoDB数据存储格式
JSON格式
JSON 数据格式与语言无关,脱胎于 JavaScript,但目前很多编程语言都支持 JSON 格式数据的生成和解析。JSON 的官方 MIME 类型是 application/json,文件扩展名是 .json。
MongoDB 使用JSON(JavaScript ObjectNotation)文档存储记录。
JSON数据库语句可以容易被解析。
Web 应用大量使用,NAME-VALUE 配对
BSON格式
BSON是由10gen开发的一个数据格式,目前主要用于MongoDB中,是MongoDB的数据存储格式。BSON基于JSON格式,选择JSON进行改造的原因主要是JSON的通用性及JSON的schemaless的特性。
二进制的JSON,JSON文档的二进制编码存储格式
BSON有JSON没有的Date和BinData
MongoDB中document以BSON形式存放
例如:
> db.meeting.insert({meeting:“M1 June",Date:"2018-01-06"});
1.3.5 MongoDB的优势
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