前言
MongoDB
是一种NoSQL
数据库,名称取自“humongous
”(海量的),是一种开源的,高性能的,可拓展的,无模式(schema-less)的,面向文档(document-oriented)的数据库,其内部存储的是一种JSON-like
结构化数据。是非关系型数据库中功能最丰富、最像关系型数据库的数据库,支持二级索引,支持冗余,支持数据分片,能为海量数据提供很好地支撑。
主要特点
高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。 面向集合存储,易存储对象类型的数据。 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Python,PHP,Ruby,Java,C,C#,Javascript,Perl及C++语言的驱动程序,社区中也提供了对Erlang 及.NET等平台的驱动程序。 文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展,Binary JSON)。 不支持跨多个文档的复杂事务,但可以保证单个文档操作的原子性。 不支持联接(join)。
主要功能
面向集合的存储:适合存储对象及JSON 形式的数据。 动态查询:MongoDB 支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON 形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。 完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。MongoDB 的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。 查询监视:MongoDB 包含一系列监视工具用于分析数据库操作的性能。 复制及自动故障转移:MongoDB 数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。 高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。 自动分片以支持云级别的伸缩性:自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。
使用场景
适用场合
网站数据:MongoDB
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,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。
大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。
高伸缩性的场景:MongoDB
非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。MongoDB
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:MongoDB
的BSON
数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
不适用场合
高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。
传统的商业智能应用:针对特定问题的BI(Business Intelligence)数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。
术语和概念
下面列出了SQL中的术语和概念以及相对应的MongoDB中的术语和概念。
SQL 术语/概念 MongoDB 术语/概念 数据库 database 表 collection 行 document or BSON 文档 列 field 索引 index 表连接 内嵌文档和链接 主键 指定任何唯一列或复合列作为主键。 primary key 在MongoDB里,主键会自动设置为 _id 列。 聚合(e.g. group by) 聚合管道
名词解释
实例:系统上运行库的进程及节点集,一个实例可以有多个库。 库:多个集合组成数据库。每个数据库都是完全独立的,有自己的用户,权限信息,独立的存储文件集。 集合:集合即一组文档,如果说文档类似于关系数据库中行的话,则集合类似于表。集合内的文档格式可以不同。 文档:文档是MongoDB数据库的最小数据单位,其基本概念为:由多个 键-值 有序组合在一起的数据单元。
MongoDB数据库bin目录下各命令的作用
mongo: 客户端程序,用于连接MongoDB mongod: 服务端程序,用于启动MongoDB mongodump: 备份程序 mongoexport: 数据导出程序 mongoimport: 数据导入程序 mongorestore: 数据恢复程序 mongofiles: GridFS工具,内建的分布式文件系统 mongos: 数据分片程序,支持数据的横向拓展 mongostat: 监视程序
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