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MongoDB入门实操《一》
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。
因此,选择一个名为 master 的虚拟机,执行以下安装过程。
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。
mongodb数据库适合做什么
1、嵌套文档,业务数据比较复杂,适合嵌套文档式存储,那么mongodb非常合适,这个关系型数据库比较难搞,虽然MySQL和pg也有文档存储,但MySQL的不成熟,pg毕竟现在生产中使用还是偏少,个人也不了解,这里不谈。但这不仅仅这一点优势,具体下面会细说。
2、(1)网站数据:MongoDB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,MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。(3)大尺寸,低价值的数据。
3、◆网站数据:Mongo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。◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
4、MongoDB属于内存型数据库,在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现。可做前段缓存服务器、缓冲数据存储区,同样也可以作为应用系统的存储服务器,例如微博、论坛等应用系统,也可以作为图片存储服务器(分布式);在数据写方面,Mongo也支持比较高的写速率(当然这取决于硬件设备)。
5、◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。
6、MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动,使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流,像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据,另外还提供了各种语言的驱动包,方便各种语言的接入。mongodump和mongorestore,备份和恢复数据库的标准工具。输出BSON格式,迁移数据库。
【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性
BASE理论是在一致性和可用性上的平衡,现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的,当然MongoDB也是遵循此理论的。MongoDB为了保证可用性和分区容错性,采用的是副本集的方式,这种模式就必须要解决的一个问题就是怎样快速在系统启动和Primary发生异常时选取一个合适的主节点。
MongoDB 常用的优化措施有很多,以下是一些常见的优化措施: 合理设计数据库结构,避免使用冗余数据和重复数据。 创建合适的索引,以加速查询速度。 配置 MongoDB 的缓存大小,以提高写入性能。 使用 wiredTiger 引擎,以提高写入性能。
深入理解MongoDB分片原理:构建高效、可扩展的数据库集群 在MongoDB的世界里,为了实现数据的高可用性和性能优化,我们引入了分片技术。这一过程涉及三个关键角色:数据分片(Shards)、配置服务器(Config Servers)以及查询路由器(Mongos)。
mongodb的基本概念
(1)MongoDB提出的是文档、集合的概念,使用BSON(类JSON)作为其数据模型结构,其结构是面向对象的而不是二维表,存储一个用户在MongoDB中是这样子的。 使用这样的数据模型,使得MongoDB能在生产环境中提供高读写的能力,吞吐量较于mysql等SQL数据库大大增强。 (2)易伸缩,自动故障转移。
MongoDB 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json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。
MongoDB是非关系型数据库。MongoDB又叫文档型数据库,或非关系型数据库,是一种NoSQL的数据库,是网站数据库的优选。MongoDB将数据存储为文档,而文档是具有键值对的数据结构,键的类型可以是字符串、数组、对象等,值的类型可以是字符串、数字、日期、数组等。
而在MongoDB中也有类似的概念,它的全称是”聚合管道(Aggregate Pipeline)“,异曲同工。为了清晰的阐述管道的概念,需要先明确一些相关概念。表示聚合管道 一个aggregate由多个阶段组成。上一阶段产生的结果会作为下一阶段的输入,所以也会被形象的称为流水线(Pipeline)。
mongodb使用场景是什么?
1、MongoDB适用于需要处理大量数据,特别是无结构或半结构化数据的场景,同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据:MongoDB是一个面向文档的数据库,采用BSON(二进制JSON)格式存储数据。这种格式使得MongoDB能够灵活、高效地存储大量数据。
2、● 游戏场景:使用MongoDB存储游戏用户信息,用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储,方便查询、更新。
3、◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。
MongoDB分片片键如何选择
(1)使用片键的取值范围指定数据块 设置分片的时候,需要从集合里选出一个字段,用该字段的值作为数据拆分的依据,这个字段称为片键(shard key),文档中的数据按照这个字段排序切分成块,分布到各个片上。
在分片后的数据库操作中,写入必须包含分片键,而查询、更新和删除操作则根据是否包含分片键有不同的路由策略。非增删改查命令也有其特定的处理逻辑,例如listDatabases命令会涉及所有Shard和Config Server的交互。总的来说,MongoDB的分片技术通过精细的路由和数据分布,实现了数据库的横向扩展和性能优化。
块:是位于一个分片中的一段连续的分片键范围,可以理解为若干个块组成分片,分片组成MongoDB的全部数据 (3)拆分与迁移 块的拆分:初始化时只有一个块,达到最大块尺寸64MB或100000个文档就会触发块的拆分。把原来的范围一分为二,这样就有了两个块,每个块都有相同数量的文档。
分片(shard)是集群中存储集合数据子集的一台或者多台服务器。在生产环境中一个分片通常是一个副本集(replica set)。片键(key),MongoDB以其作为依据来确定需要在不同分片服务器之间移动的数据。
默认_id索引 :MongoDB在创建集合的过程中,在 _id 字段上创建一个唯一的索引,默认名字为 id ,该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文档,您不能在_id字段上删除此索引。注意 :该索引是唯一索引,因此值不能重复,即 _id 值不能重复的。在分片集群中,通常使用 _id 作为片键。
相比之下,MongoDB 在可扩展性方面具有显著的优势。它具有两个用于扩展的关键功能:副本集 — 包含相同数据的 MongoDB 服务器备份分片 — 将数据分布在不同的服务器上MongoDB 允许创建分片集群,因此我们的部分数据将在多个服务器上复制。
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