1.一对很少  one-to-few  可以采用内嵌文档 person集合中 { name:'张三', age:20, address:[ {country:"中国",province:"山西省",city:"长治市"}, {country:"中国",province:"山西省",city:"太原市"} ] } 优点:不需要单独执行一条语句去获取内嵌的内容 缺点:法把这些内嵌文档当做单独

规则1:一般情况可以选择MyISAM存储引擎,如果需要事务支持必须使用InnoDB存储引擎. 注意:MyISAM存储引擎 B-tree索引有一个很大的限制:参与一个索引的所有字段的长度之和不能超过1000字节.另外MyISAM数据和索引是分开,而InnoDB的数据存储是按聚簇(cluster)索引有序排列的,主键是默认的聚簇(cluster)索引,因此MyISAM虽然在一般情况下,查询性能比InnoDB高,但InnoDB的以主键为条件的查询性能是非常高的. 规则2:命名规则. 数据库和表名应尽可

1.了解范式(NF) 为了使得关系数据库能够符合规范理论,所有的数据库表都要满足:范式. 关系数据库的范式有五类:第一范式,第二范式,....第五范式.下面我们来了解一下前三个范式: 第一范式:简单来说就是表中不能嵌套表(使用一个列不能有多个值,列是原子级别的不能在分割) 第二范式:(在介绍第二范式之前,首先要知道什么是主键,如果这一列是主键那么,每一行的的这一列都是不能为空且不能重复的) 简单来说第二范式就是说,你的属性必须完全依赖你的主键,如果你的表里面有一个属性是不依赖你的主键的,或者是依

问题一:是否collection越少越好,尽量把关系数据库中分表表示的关系嵌套进文档里?问题二:如果这样的话,一句SQL能搞定的复杂查询,mongodb也许要查询多次.mongodb的查询速度是否还比sql数据库快?问题三:那mongodb的优势体现在哪?超大规模数据的mapreduce?方便拓展? 我来举个栗子吧: 假设mysql中是这样的(意思意思): authors ( int id, char name, int age, char email ) articles ( int id,

mysql数据库设计原则: 必须使用InnoDB存储引擎 解读:支持事务.行级锁.并发性能更好.CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高 禁止使用存储过程.视图.触发器.Event 解读:高并发大数据的互联网业务,架构设计思路是“解放数据库CPU,将计算转移到服务层”,并发量大的情况下,这些功能很可能将数据库拖死,业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性,能够轻易实现“增机器就加性能”.数据库擅长存储与索引,CPU计算还是上移吧 表必须有主键,例如自增主键 解读:a)主键递增,数据行写入可以提高插入性

Part 1 原文:6 Rules of Thumb for MongoDB Schema Design: Part 1 By William Zola, Lead Technical Support Engineer at MongoDB “我有丰富的sql使用经验,但是我是个MongoDB的初学者.我应该如何在MongoDB中针对一对多关系进行建模?”这是我被问及最多的问题之一. 我没法简单的给出答案,因为这有很多方案去实现.接下来我会教导你如何针对一对多进行建模. 这个话题有很多内容需要讨

SQL语句优化 1 企业SQL优化思路 1.把一个大的不使用索引的SQL语句按照功能进行拆分 2.长的SQL语句无法使用索引,能不能变成2条短的SQL语句让它分别使用上索引. 3.对SQL语句功能的拆分和修改 4.减少"烂"SQL由运维(DBA)和开发交流(确认),共同确定如何改,最终由DBA执行 5.制定开发流程 2 不适合走索引的场景 1.唯一值少的列上不适合建立索引或者建立索引效率低.例如:性别列 2.小表可以不建立索引,100条记录. 3.对于数据仓库,大量全表扫描的情况,建索

MongoDB是非关系型数据库的典型代表,DB-Engines Ranking 数据显示,近年来,MongoDB在NoSQL领域一直独占鳌头.MongoDB是为快速开发互联网应用 而设计的数据库系统,其数据模型和持久化策略就是为了构建高读/写的性能,并且可以方面的弹性拓展.目前公司使用到的MongoDB的主要场景有 库存中心(原料出入库.商品出入库.商品上下架变动.与其它系统平台的交互报文等).物流配送(订单的物流信息.配送信息.地理位置信息等).日志中心(系统应用和APP的log信息.调用依赖

数据库 MongoDB (芒果数据库) 数据存储阶段 文件管理阶段 (.txt .doc .xls)优点 : 数据可以长期保存 可以存储大量的数据 使用简单 缺点 : 数据一致性差 数据查找修改不方便 数据冗余度可能比较大 数据库管理阶段 优点 : 数据组织结构化降低了冗余度 提高了增删改查的效率 容易扩展 方便程序调用,做自动化处理 缺点 :需要使用sql 或者 其他特定的语句,相对比较复杂 几个概念 数据 : 能够输入到计算机中并被识别处理的信息集合 数据结构 :研究一个数据集合中数据之间关

原文链接:http://www.mongoing.com/mongodb-advanced-pattern-design 12月12日上午,TJ在开源中国的年终盛典会上分享了文档模型设计的进阶技巧,就让我们来回顾一下吧: —————————————————————————————————————————————————————————- 从很久以前,我就开始接触开源产品:从最开始的使用.受益者到后来的贡献者,到现在的热情推广者.现在,我是MongoDB的技术顾问.我的职责是为MongoDB的客户

数据库 MongoDB (芒果数据库) 数据存储阶段 文件管理阶段 (.txt .doc .xls) 优点 : 数据可以长期保存 可以存储大量的数据 使用简单 缺点 : 数据一致性差 数据查找修改不方便 数据冗余度可能比较大 数据库管理阶段 优点 : 数据组织结构化降低了冗余度 提高了增删改查的效率 容易扩展 方便程序调用,做自动化处理 缺点 : 需要使用sql 或者 其他特定的语句,相对比较复杂 几个概念 数据 : 能够输入到计算机中并被识别处理的信息集合 数据结构 :研究一个数据集合中数据之

什么是关系型数据库?           是建立在关系数据库模型基础上的数据库,借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据,             同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格(二维表),该形式的表格作用的实                            质是装载着数据项的特殊收集体,这些表格中的数据能以许多不同的方式被存             取或重新召集而不需要重新组织数据库表格(即表与表之间的联系).   nosql和关系型数据库比较?    优点:   

MongoDB 数据库 一.MongoDB 简介(了解) ​ MongoDB 数据库是一种 NOSQL 数据库,NOSQL 数据库不是这几年才有的,从数据库的初期发展就以及存在了 NOSQL 数据库.数据库之中支持的 SQL 语句是由 IBM 开发出来的,并且最早就应用在了 Oracle 数据库,但是 SQL 语句的使用并不麻烦,就是几个简单的单词:SELECT.FROM.WHERE.GROUP BY.HAVING.ORDER BY,但是在这个时候有人开始反感于编写 SQL 操作.于是有一些人就

MongoDB学习笔记:MongoDB 数据库的命名.设计规范     第一部分,我们先说命名规范. 文档 设计约束 UTF-8 字符 不能包含 \0 字符(空字符),这个字符标识建的结尾 . 和 $ 有特殊含义,需要避免 区分大小写 键不能重复 键/值对有序 实践约束 [强制]文档中的key禁止使用_以外的特殊字符 [强制]key全部小写,多个单词可以下划线分割 [强制]禁止使用数字打头的key [强制]禁止自定义_id(_id一般自增,使用无序id极有可能降低写入性能) [建议]相似类型文档

MongoDB 数据库开发规范 转载自-落雨_ https://developer.aliyun.com/article/255536 简介: mongoDB库的设计 mongodb数据库命名规范:db_xxxx 禁止使用任何 " _ "(下划线)外的特殊字符 禁止使用数字打头的库名 数据库名最多为

SOLID 原则基本概念: 程序设计领域, SOLID (单一功能.开闭原则.里氏替换.接口隔离以及依赖反转)是由罗伯特·C·马丁在21世纪早期 引入的记忆术首字母缩略字,指代了面向对象编程和面向对象设计的五个基本原则.当这些原则被一起应用时,它们使得一个程序员开发一个容易进行软件维护和扩展的系统变得更加可能SOLID被典型的应用在测试驱动开发上,并且是敏捷开发以及自适应软件开发的基本原则的重要组成部分. [S] Single Responsibility Principle (单一功能原则)

1. 引言     从大一开始学习编程,到如今也已经有两年了.从最初学习的Html,Js,JaveSe,再到JavaEE,Android,自己也能写一些玩具.学习过程中也无意识的了解了一些所谓的设计模式,如今打算系统的学习.学习以书<设计模式的艺术--软件开发人员内功修炼之道/刘伟著>为主.       所谓设计模式,即是前人对某类相似问题的抽象给出的解决方案.书中给出了23(Gof)+1(简单工厂模式)种设计模式.每种模式的学习将关注以下几点:名称(Name),问题(Problem),解决方

http://www.ibm.com/developerworks/cn/webservices/ws-soa-design/ 引言 面向服务的体系结构(Service-Oriented Architecture,SOA)提供了支持业务灵活性的 IT 灵活性远景.在本文中,我们将重点讨论 IT 灵活性的两个特定方面:流程实现的分离和简化.如何说明和实现各个服务对 IT 灵活性的这些方面有很大的影响,因此也对业务灵活性有很大的影响.我们此处的目标是提供支持 SOA 远景的服务说明和实现指南.本文的

1. 索引设计原则 索引设计不合理或缺少索引都会对数据库的性能造成障碍,高效的索引对于获得良好的性能非常重要. 设计索引时的一些原则: ◊ 索引并不是越多越好,一个表中如果有大量的索引,不仅占用大量的磁盘空间,而且会影响INSERT.DELETE.UPDATE等语句的性能.当表中数据更改的同时,索引也会进行调整和更新. ◊ 避免对经常更新的表进行过多的索引,并且索引中的列尽可能少.而对经常用于查询的字段应该创建索引,但要避免添加不必要的字段. ◊ 数据量小的表最好不要使用索引,由于数据较少,查询

随着NoSQL数据库越来越流行,MongoDB数据库作为NoSQL数据库中的领头羊,使用也越来越广泛.为此,FineReport V8.0版本提供了数据连接和数据集接口,可以通过开发一款可以连接和使用的MongoDB数据库的插件. 第一步:前往插件中心下载插件MongoDB数据集. 第二步:打开设计器,点击“服务器”菜单下的“插件管理”菜单. 第三步:然后选择“全部插件”面板,之后点击“从本地文件安装”,选择之前下载的插件安装包,安装完重启设计器即可. 第四步:点击“服务器”菜单下的“定义数据连