• MongoDB入门


    介绍: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。他支持的数据结构非常松散,是类似jsonbson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他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

    特点:

    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。
    mongodb集群参考mongodb集群参考
    *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RUBYPYTHONJAVAC++PHPC#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。
     
    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)。Nytro MegaRAID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(Binary Serialized Document Format)。[3] 
    [4] 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。
     
    数据模型:
    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/value pair。
    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
     

    NoSQL 简介

    NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不仅仅是SQL"。

    在现代的计算系统上每天网络上都会产生庞大的数据量。

    这些数据有很大一部分是由关系数据库管理系统(RDMBSs)来处理。 1970年 E.F.Codd's提出的关系模型的论文 "A relational model of data for large shared data banks",这使得数据建模和应用程序编程更加简单。

    通过应用实践证明,关系模型是非常适合于客户服务器编程,远远超出预期的利益,今天它是结构化数据存储在网络和商务应用的主导技术。

    NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

    关系型数据库遵循ACID规则

    事务在英文中是transaction,和现实世界中的交易很类似,它有如下四个特性:

    1、A (Atomicity) 原子性

    原子性很容易理解,也就是说事务里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事务成功的条件是事务里的所有操作都成功,只要有一个操作失败,整个事务就失败,需要回滚。

    比如银行转账,从A账户转100元至B账户,分为两个步骤:1)从A账户取100元;2)存入100元至B账户。这两步要么一起完成,要么一起不完成,如果只完成第一步,第二步失败,钱会莫名其妙少了100元。

    2、C (Consistency) 一致性

    一致性也比较容易理解,也就是说数据库要一直处于一致的状态,事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。

    例如现有完整性约束a+b=10,如果一个事务改变了a,那么必须得改变b,使得事务结束后依然满足a+b=10,否则事务失败。

    3、I (Isolation) 独立性

    所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响,如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改,只要另外一个事务未提交,它所访问的数据就不受未提交事务的影响。

    比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户,在这个交易还未完成的情况下,如果此时B查询自己的账户,是看不到新增加的100元的。

    4、D (Durability) 持久性

    持久性是指一旦事务提交后,它所做的修改将会永久的保存在数据库上,即使出现宕机也不会丢失。

    分布式计算的优点

    可靠性(容错) :

    分布式计算系统中的一个重要的优点是可靠性。一台服务器的系统崩溃并不影响到其余的服务器。

    可扩展性:

    在分布式计算系统可以根据需要增加更多的机器。

    资源共享:

    共享数据是必不可少的应用,如银行,预订系统。

    灵活性:

    由于该系统是非常灵活的,它很容易安装,实施和调试新的服务。

    更快的速度:

    分布式计算系统可以有多台计算机的计算能力,使得它比其他系统有更快的处理速度。

    开放系统:

    由于它是开放的系统,本地或者远程都可以访问到该服务。

    更高的性能:

    相较于集中式计算机网络集群可以提供更高的性能(及更好的性价比)。

    什么是NoSQL?

    NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

    NoSQL用于超大规模数据的存储。(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据)。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。

    为什么使用NoSQL ?

    今天我们可以通过第三方平台(如:Google,Facebook等)可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息,社交网络,地理位置,用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户数据进行挖掘,那SQL数据库已经不适合这些应用了, NoSQL数据库的发展也却能很好的处理这些大的数据。

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    RDBMS vs NoSQL

    RDBMS 
    - 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

    NoSQL 
    - 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

    NoSQL 简史

    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[2],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。

    CAP定理(CAP theorem)

    在计算机科学中, CAP定理(CAP theorem), 又被称作 布鲁尔定理(Brewer's theorem), 它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:

    • 一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)
    • 可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)
    • 分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)

    CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个。

    因此,根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类:

      • CA - 单点集群,满足一致性,可用性的系统,通常在可扩展性上不太强大。
      • CP - 满足一致性,分区容忍性的系统,通常性能不是特别高。
      • AP - 满足可用性,分区容忍性的系统,通常可能对一致性要求低一些。

     

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