内容简介:什么是MongoDB?MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库,用于大容量数据存储。MongoDB是2000年代中期出现的一个数据库,属于NoSQL数据库。在这个教学大纲里,你会学习• 什么是MongoDB?
什么是MongoDB?
什么是MongoDB?MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库,用于大容量数据存储。MongoDB是2000年代中期出现的一个数据库,属于NoSQL数据库。
在这个教学大纲里,你会学习
• 什么是MongoDB?
• MongoDB功能
• MongoDB 例子
• MongoDB架构的关键组件
• 为什么使用MongoDB
• MongoDB中的数据建模
• MongoDB和RDBMS之间的差异
MongoDB功能
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每个数据库都包含集合,而集合又包含文档。每个文档可以有不同的字段数。每个文档的大小和内容可以彼此不同。
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文档结构更符合开发人员如何用各自的编程语言构造类和对象。开发人员通常会说,他们的类不是行和列,而是有一个带有键值对的清晰结构。
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正如NoSQL数据库简介中所看到的,行(或 MongoDB 中调用的文档)不需要预先定义模式。相反,可以动态创建字段。
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MongoDB中可用的数据模型允许您更容易地表示层次关系、存储数组和其他更复杂的结构。
1.可扩展性—MongoDB环境非常容易扩展。世界各地的公司都定义了集群,其中一些公司运行100多个节点,数据库中有大约数百万个文档。
MongoDB 例子
下面的示例显示如何在MongoDB中建模文档。
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MongoDB添加了_id字段以唯一标识集合中的文档。
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您可以注意到,RDBMS中的订单数据(OrderID、Product和Quantity )通常存储在单独的表中,而在MongoDB中,它实际上存储在集合本身的一个嵌入文档中。这是MongoDB中数据建模方式的主要区别之一。
MongoDB架构的关键组件
以下是MongoDB中使用的一些常用术语
1. _ id – 这是每个MongoDB文档中都需要的字段。_id字段表示MongoDB文档中的唯一值。“ID”字段类似于文档的主键。如果创建一个没有id字段的新文档,MongoDB将自动创建该字段。例如,如果我们看到上面的customer表的示例,MongoDB 将向集合中的每个文档添加一个24位的唯一标识符。
_Id CustomerID CustomerName OrderID
563479cc8a8a4246bd27d784 11 Guru99 111
563479cc7a8a4246bd47d784 22 Trevor Smith 222
563479cc9a8a4246bd57d784 33 Nicole 333
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集合 – 这是一组MongoDB文档。集合相当于在任何其他RDM(如Oracle或MS SQL)中创建的表。单个数据库中存在集合。从介绍集合中可以看出,不强制任何类型的结构。
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游标 – 这是指向查询结果集的指针。客户机可以遍历光标以检索结果。
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数据库 – 这是一个用于集合的容器,就像在RDMS中一样,其中它是一个用于表的容器。每个数据库在文件系统上都有自己的文件集。MongoDB服务器可以存储多个数据库。
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文件 – MongoDB集合中的记录基本上称为文档。文档将依次由字段名和值组成。
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字段 – 文档中的名称-值对。文档有零个或多个字段。字段类似于关系数据库中的列。
下图显示了具有键值对的字段示例。因此在下面的示例中,CustomerID和11是文档中定义的键值对之一。
6.JSON – 这被称为javascript对象表示法。这是一种人类可读的纯文本格式,用于表示结构化数据。目前许多编程语言都支持JSON。
只需简单说明ID字段和普通集合字段之间的关键区别。标识字段用于唯一标识集合中的文档,并在创建集合时由MongoDB自动添加。
为什么使用MongoDB?
下面是为什么应该开始使用MongoDB的几个原因
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面向文档 – 由于MongoDB是一个NoSQL类型的数据库,因此它不使用关系类型格式的数据,而是将数据存储在文档中。这使得MongoDB非常灵活,能够适应实际的业务环境和需求。
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即席查询 – MongoDB支持按字段、范围查询和正则表达式搜索。可以进行查询以返回文档中的特定字段。
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索引-可以创建索引以提高MongoDB中搜索的性能。MongoDB文档中的任何字段都可以被索引。
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复制-MongoDB可以为副本集提供高可用性。副本集由两个或多个Mongo DB实例组成。每个副本集成员可以随时扮演主副本或辅助副本的角色。主副本是与客户机交互并执行所有读/写操作的主服务器。辅助副本使用内置复制来维护主副本的数据。当主副本失败时,副本集会自动切换到辅助副本,然后成为主服务器。
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负载均衡 – MongoDB使用sharding的概念,通过跨多个MongoDB实例拆分数据来横向扩展。MongoDB可以在多个服务器上运行,平衡负载和/或复制数据,以在硬件故障时保持系统的正常运行。
MongoDB中的数据建模
正如我们在介绍部分看到的,MongoDB中的数据有一个灵活的模式。与 SQL 数据库不同,在插入数据之前必须声明表的模式,MongoDB的集合不强制使用文档结构。这种灵活性正是MongoDB如此强大的原因。
在Mongo中建模数据时,请记住以下几点
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应用程序的需求是什么?查看应用程序的业务需求,并查看应用程序所需的数据和数据类型。在此基础上,确保相应地确定文件的结构。
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什么是数据检索模式?如果您预见到大量的查询使用,那么考虑在数据模型中使用索引来提高查询的效率。
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数据库中是否经常发生插入、更新和删除操作?如果数据建模设计中需要,请重新考虑索引的使用或合并碎片,以提高整个MongoDB环境的效率。
MongoDB和RDBMS之间的差异
以下是MongoDB和RDBMS之间的一些关键术语差异
RDBMS MongoDB 不同点
Table Collection 在RDBMS中,该表包含用于存储数据的列和行,而在MongoDB中,该结构称为集合。集合包含的文档依次包含字段,而字段又是键值对。
Row Document 在RDBMS中,该行表示表中的单个隐式结构化数据项。在MongoDB中,数据存储在文档中.
Column Field 在RDBMS中,该列表示一组数据值。在MongoDB中,这些被称为字段。
Joins Embedded documents 在RDBMS中,数据有时分布在不同的表中,为了显示所有数据的完整视图,有时会在表中形成一个连接来获取数据。在MongoDB中,数据通常存储在单个集合中,但使用嵌入式文档进行分隔。所以MongoDB中没有连接的概念。
除术语差异外,其他一些差异如下所示
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关系数据库以增强数据完整性而闻名。这在MongoDB中不是一个明确的要求。
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RDBMS要求首先对数据进行规范化,这样可以防止孤立记录和重复的规范化数据,然后需要更多的表,这将导致更多的表联接,从而需要更多的键和索引。
随着数据库的增长,性能可能开始成为一个问题。这在MongoDB中不是一个明确的要求。MongoDB是灵活的,不需要首先对数据进行规范化。
原文链接:https://www.guru99.com/what-is-mongodb.html
译者:张鹏
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