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MongoDB的使用

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摘要:簡介是一個基于分布式文件存儲的數據庫。旨在為應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。是一個介于關系數據庫和非關系數據庫之間的產品,是非關系數據庫當中功能最豐富,最像關系數據庫的。

簡介

MongoDB 是一個基于分布式文件存儲的數據庫。由 C++ 語言編寫。旨在為 WEB 應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。MongoDB 是一個介于關系數據庫和非關系數據庫之間的產品,是非關系數據庫當中功能最豐富,最像關系數據庫的。

NoSQL特點

代表著不僅僅是SQL(Not Only SQL)

鍵值對存儲,列存儲,文檔存儲,圖形數據庫

最終一致性,而非ACID屬性

非結構化和不可預知的數據

CAP定理(!!)

高性能,高可用性和可伸縮性

MongoDB概念

1.SQL術語對比

| SQL術語/概念 | MongoDB術語/概念 | 解釋/說明 |
| :---: | :---: | :---: |
| database | database | 數據庫 |
| table | collection | 數據庫表/集合 |
| row | document | 數據記錄行/文檔 |
| column | field | 數據字段/域 |
| index | index | 索引 |
| table joins | | 表連接,MongoDB不支持 |
| primary key | primary key | 主鍵,MongoDB自動將_id字段設置為主鍵 |

2.SQL條件對比

| 操作 | 格式 | 范例 | RDBMS中的類似語句 |
| :---: | :---: | :---: | :---: |
| 等于 | {:} | db.col.find({"by":"ahh"}).pretty() | where by = "ahh" |
| 小于 | {:{$lt:}} | db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() | where likes < 50 |
| 小于或等于 | {:{$lte:}} | db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() | where likes <= 50 |
| 大于 | {:{$gt:}} | db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() | where likes > 50 |
| 大于或等于 | {:{$gte:}} | db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() | where likes >= 50 |
| 不等于 | {:{$ne:}} | db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() | where likes != 50 |

基本語句

數據庫操作

創建數據庫:use DATABASE_NAME

查看數據庫:show dbs

刪除數據庫:db.dropDatabase()

集合操作

創建集合:db.createCollection(COLLECTION_NAME)

查看集合:show collections

刪除集合:db.COLLECTION_NAME.drop()

文檔操作

插入文檔:db.COLLECTION_NAME.insert(document)

查看文檔:db.COLLECTION_NAME.find(query, projection)

更新文檔:db.COLLECTION_NAME.update(document) /db.COLLECTION_NAME.save(document)

刪除文檔:db.COLLECTION_NAME.remove(document)

其他

limit()、skip()、sort()、創建索引:ensureIndex()

聚合 db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

應用場景

日志分析

存儲用戶不敏感信息、評論信息

工單系統

事務性不強,讀頻繁

...

備注

CAP:

一致性(Consistency) (所有節點在同一時間具有相同的數據)

可用性(Availability) (保證每個請求不管成功或者失敗都有響應)

分隔容忍(Partition tolerance) (系統中任意信息的丟失或失敗不會影響系統的繼續運作)

參考

http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-tutorial.html

http://blog.csdn.net/xiaoxiong_web/article/details/53404428

http://www.cnblogs.com/caihuafeng/p/5494336.html

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