`

MongoDB基础情况简介

阅读更多
Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

  •      面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。
  •      动态查询:Mongo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。Mongo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:Mongo包含一个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:Mongo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(处于早期alpha阶段):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。


MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo 适合用于以下场景:

  •      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。
  •      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: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。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。
  •      需要SQL的问题

MongoDB支持OS X、Linux及Windows等操作系统,并提供了Python,PHP,Ruby,ruby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。

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。
  • 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RUBY,PYTHON,ruby,C++,PHP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


所谓“面向集合”(Collenction-Orented),意思是数据被分组存储在数据集中,被称为一个集合(Collenction)。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)。
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,而值则可以是各中复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON(Binary Serialized dOcument Format)。

MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台,支持32位和64位应用,默认端口为27017。推荐运行在64位平台,因为MongoDB

在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。

MongoDB把数据存储在文件中(默认路径为:/data/db),为提高效率使用内存映射文件进行管理。

安装:
Linux/OS X下:
1 建立数据目录
 mkdir -p /data/db

2 下载压缩包
 curl -O http://downloads.mongodb.org/linux/mongodb-linux-i686-latest.tgz

3 解压缩文件
 tar xzf mongodb-linux-i386-latest.tgz

4 启动服务
 bin/mongod run &

5 使用自带客户端连接
 /bin/mongo

6 测试
 db.foo.save( { a : 1 } )
 db.foo.findOne()


windows下:
1 建立数据目录c:\data\db
2 下载压缩包,解压文件
3 启动服务
 bin\mongod.exe run

4 自带客户端
 bin\mongon.exe


在LINUX和WINDOWS系统下的使用大同小异,不同的地方主要是默认的数据存储目录。LINUX类系统下存放在/data/db下,而 WINDOWS

会存放在C:\data\db下。可以在启动时使用--dbpath参数指定存储目录并启动。如:bin\mongod.exe --dbpath d:\data\mongo

常用启动参数:
run 直接启动。例:./mongod run
--dbpath 指定特定存储目录启动,若目录不存在则创建。例:./mongod --dbpath /var/data/mongo
--port 指定端口启动。例:./mongod --port 12345

停止MONGO服务:
方法1:服务端停止,可使用Ctrl+C
方法2:在客户端停止,可先连接客户端
./mongo
并使用命令
db.shutdownerver()
然后退出客户端
exit

使用ruby语言操作MONGODB非常简单,只要将驱动文件加入到CLASSPATH中就可以使用。

1 建立连接
  要建立MongoDB的连接,你只要指定要连接到的数据库就可以。这个数据库不一定存在,如果不存在,MongoDB会先为你建立这个

库。同时,在连接时你也可以具体指定要连接到的网络地址和端口。下面的是连接本机数据库的一些例子:

import com.mongodb.Mongo;
import com.mongodb.DBCollection;
import com.mongodb.BasicDBObject;
import com.mongodb.DBObject;
import com.mongodb.DBCursor;
import com.mongodb.MongoAdmin;

Mongo db = new Mongo("mydb");
Mongo db = new Mongo("localhost", "mydb");
Mongo db = new Mongo("localhost", 27017, "mydb");


2 安全验证(非必选)
MongoDB服务可以在安全模式运行,此时任何客户端要连接数据库时需使用用户名和密码。在ruby中可使用如下方法连接:

boolean auth = db.authenticate(userName, password);


如果用户名密码验证通过,返回值为true,否则为false

3 获取集合列表
每个数据库都存在零个或多个集合,需要时你可以获得他们的列表:
Set<String> colls = db.getCollectionNames();
for(String s : colls){
 System.out.println(s);
}

4 获得一个集合
要获得某个特定集合,你可以指定集合的名字,并使用getCollection()方法:

DBCollection coll = db.getCollection("testCollection");

当你获取了这个集合对象,你就可以对数据进行增删查改之类的操作。

5 插入文档
当你获得了一个集合对象,你就可以把文档插入到这个对象中。例如,存在一个JSON式的小文档:
{
 "name" : "MongoDB",
 "type" : "database",
 "count" : 1,
 "info" : {
   x : 203,
   y : 102
  }
}

请注意,这个文档包含一个内部文档。我们可以使用 BasicDBObject类来创建这个文档,并且使用insert()方法方便地将它插入到集

合中。

BasicDBObject doc = new BasicDBObject();
doc.put("name", "MongoDB");
doc.put("type", "database");
doc.put("count", 1);

BasicDBObject info = new BasicDBObject();
info.put("x", 203);
info.put("y", 102);

doc.put("info", info);

coll.insert(doc);


6 使用findOne()查找集合中第一个文档
要查找我们上一步插入的那个文档,可以简单地使用findOne()操作来获取集合中第一个文档。这个方法返回一个单一文档(这是相对于使用DBCursor的find()操作的返回),这对于只有一个文档或我们刚插入第一个文档时很有用,因为此时并不需要使用光标。

DBObject myDoc = coll.findOne();
System.out.println(myDoc);

#返回类似:
{
 "_id" : "ac907a1f5b9d5e4a233ed300" ,
 "name" : "MongoDB" ,
 "type" : 1 ,
 "info" : {
  "x" : 203 ,
  "y" : 102} ,
 "_ns" : "testCollection"
}


注意_id和_ns元素是由MongoDB自动加入你的文档。记住:MongoDB内部存储使用的元素名是以“_”做为开始。

7 加入多种文档
为了做更多有趣的查询试验,让我们向集合中加入多种文档类型,象:
{
 "i" : value
}
#可以通过循环来实现

for(int i = 0; i < 100; i++){
 coll.insert(new BasicDBObject().append("i", i));
}


注意我们可以在一个集合中插入不同类型的文档,这就是我们所说的“模式自由”(schema-free)。

8 统计文档数量
# 使用getCount()方法

System.out.println(coll.getCount());


9 使用光标(cursor)来获取全部文档
为了获取集合中的所有文档,我们可以使用find()方法。这个方法返回一上DBCursor 对象,来允许我们将符合查询条件的文档迭代

出来。

DBCursor cur = coll.find();
while(cur.hasNext()){
 System.out.println(cur.next());
}


10 在查询中获取单一文档
我们可以创建一个查询,并传递给find()方法来获取集合中所有文档的一个子集。例如,我们想要查询域名为"i",并且值为71的文档:

BasicDBObject query = new BasicDBObject();
query.put("i", 71);
cur = coll.find(query);
while(cur.hasNext()){
 System.out.println(cur.next());
}


11 使用条件查询获取集合
例如,我们想要查询所有i>50的文档:

BasicDBObject query = new BasicDBObject();
query.put("i", new BasicDBObject("$gt", 50));
cur = coll.find(query);
while(cur.hasNext()){
 System.out.println(cur.next());
}


当然,我们也可以做20 < i <= 30的查询

BasicDBObject query = new BasicDBObject();
query.put("i", new BasicDBObject("$gt", 20).append("$lte", 30));
cur = coll.find(query);
while(cur.hasNext()){
 System.out.println(cur.next());
}


12 创建索引
MongoDB支持索引,而且很容易在集合上增加索引。要创建索引,只需要指定要加索引的属性,并且指定升序(1)或降序即可(-1)。

coll.createIndex(new BasicDBObject("i", 1));


13 获取索引列表
List<DBObject> list = coll.getIndexInfo();
for(DBObject o : list){
 System.out.println(o);
}


14 MongoDB管理函数
管理函数在com.mongodb.MongoAdmin类中定义。
例A:获取数据库列表
 MongoAdmin admin = new MongoAdmin();
 for(String s : admin.getDatabaseNames()){
  System.out.println(s);
 }


例B:获取数据库对象
 Mongo m = admin.getDB("mydb");


例C:删除数据库
 admin.dropDatabase("mydb");


15 用DBObject存储ruby对象
MongoDB for ruby驱动中提供了用于向数据库中存储普通对象的接口DBObject
例如,存在一个需要存储的对象类Tweet
public class Tweet implements DBObject{
/*...*/
}
可以使用如下代码:

Tweet myTweet = new Tweet();
myTweet.put("user", userId);
myTweet.put("message", message);
myTweet.put("date", new Date());

collection.insert(myTweet);


当一个文档从MongoDB中取出时,它会自动把文档转换成DBObject接口类型,要将它实例化为你的对象,需使用

DBCollection.setObjectClass()。
collection.setObjectClass(Tweet);
Tweet myTweet = (Tweet)collection.findOne();


16 ruby驱动的并发性
ruby的MongoDB驱动是线程安全的。如果你将它用在WEB服务中,可以创建它的一个单例,并在所有请求中使用它。

然而,如果你需要在一个会话(例如HTTP请求)中保证事务一致性,也许你会希望在这个会话中对驱动使用同一个端口。这仅仅在

请求量非常大的环境中,例如你经常会读取刚写入的数据。
为了这一点,你需要使用如下代码:
Mongo m;
m.restartStart();

// code.........

m.requestDone();
分享到:
评论

相关推荐

    超详细mongodb教程.zip

    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...

    python数据库开发之MongoDB安装及Python3操作MongoDB数据库详细方法与实例

    MongoDB简介 MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 ...

    基于Vue+Node.js+MongoDB开发的美食类的电商网站源码+项目说明(含服务端+客户端)+页面截图

    项目简介 AirFish是一款美食类的电商网站,主要的功能包含: ​ 登陆注册、商品浏览、购物车、预约、用户个人设置 技术栈 前端 Vue2+ElementUI组件库 后端 Node.js+Express框架 数据库 MongoDB 运行 服务器端...

    基于Vue.js + Node.js开发的GMS游戏管理平台源码+项目部署说明.zip

    该资源内项目代码都是经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白...

    基于SpringBoot快速开发的爬虫项目源码+项目使用说明+sql数据库.zip

    3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能。 1 项目简介 1.1 功能介绍 基于WebMagic-0.7.3开源框架实现的爬虫项目 基于SpringBoot框架搭建 支持爬取主流新闻网站的新闻数据 支持爬取东方...

    QuestionSystem-Rebuild:LR Workshop QuestionSystem重建

    简介 还没想好(逃 基础架构 基于Node.js的express框架 Session使用Redis存储以提高性能 数据库使用NoSQL数据库:MongoDB 使用cluster模块提高多核CPU利用率 使用Nginx做反向代理及静态文件分发(或CDN)以实现高并发...

    ssm框架旅游管理系统导入可用带sql

    二、项目简介 我们这个项目有两大系统,四大接口,八大模块组成,根据登录的用户不同展示不同的功能菜单,它又是一个涉及到前台用户页面和后台系统的整合项目,整个项目中用到的框架有:后台是ssm框架,前台主要是用...

    大数据行业分析报告.doc

    再次,是数据处理速度(velo city)快,在数据体量庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后,是指数据的 真实性(veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起 ,传统数据源的局限...

    大数据行业分析报告DOC.doc

    再次,是数据处理速度(velo city)快,在数据体量庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后,是指数据的 真实性(veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起 ,传统数据源的局限...

    华为云智能物流解决方案.pdf

    诸如暴力分拣、快递丢失等情况日有发生; 货车 司机缺少后台监管系统,社会运输车辆监管弱。 中国的物流成本占总成本高达30%到40%, 而发达国家只占10%-15%。 成本高 找货难 不安全 效率低 弱诚信 华为云助力物流...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics