mongodb简介
类型:NoSQL用于超大规模数据的存储。(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据)。这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。
优点: - 高可扩展性 - 分布式计算 - 低成本 - 架构的灵活性,半结构化数据 - 没有复杂的关系 缺点: - 没有标准化 - 有限的查询功能(到目前为止) - 最终一致是不直观的程序
nosql与关系型数据库特点
关系型数据库 - 高度组织化结构化数据 - 结构化查询语言(SQL) (SQL) - 数据和关系都存储在单独的表中。 - 数据操纵语言,数据定义语言 - 严格的一致性 - 基础事务 NoSQL - 代表着不仅仅是SQL - 没有声明性查询语言 - 没有预定义的模式 -键 - 值对存储,列存储,文档存储,图形数据库 - 最终一致性,而非ACID属性 - 非结构化和不可预知的数据 - CAP定理 - 高性能,高可用性和可伸缩性
nosql类别
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mongodb特点
MongoDB 是一个面向文档存储的数据库,操作起来比较简单和容易。 你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如:FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。 你可以通过本地或者网络创建数据镜像,这使得MongoDB有更强的扩展性。 如果负载的增加(需要更多的存储空间和更强的处理能力) ,它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。 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。 MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档(数据)或者一些指定的数据字段 。 Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。 Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录,将key与value传给Reduce函数进行处理。 Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的,并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。 GridFS是MongoDB中的一个内置功能,可以用于存放大量小文件。 MongoDB允许在服务端执行脚本,可以用Javascript编写某个函数,直接在服务端执行,也可以把函数的定义存储在服务端,下次直接调用即可。 MongoDB支持各种编程语言:RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP,C#等多种语言。
mongodb数据结构与mysql对比
| mysql | mongodb |
| database | database |
| table | 数据集 |
| 行 | 单个文档 |
| 列 | 字 |
mysql在某个列中拓展数据需要将数据打包,即把拓展的所有数据都塞到这个列中,而mongodb可以在字段上内嵌结构化数据
posted on 2018-06-13 10:14 javaGreenHand。。。 阅读(65) 评论(0) 收藏 举报
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