MongoDB简易教程

2017-09-13 20:46:49来源:CSDN作者:liqinzhe11人点击

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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 E.F.Codd's提出的关系模型的论文 "A relational model of data for large shared data banks",这使得数据建模和应用程序编程更加简单。

通过应用实践证明,关系模型是非常适合于客户服务器编程,远远超出预期的利益,今天它是结构化数据存储在网络和商务应用的主导技术。

NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。


关系型数据库遵循ACID规则

事务在英文中是transaction,和现实世界中的交易很类似,它有如下四个特性:


1A (Atomicity)原子性

原子性很容易理解,也就是说事务里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事务成功的条件是事务里的所有操作都成功,只要有一个操作失败,整个事务就失败,需要回滚。


比如银行转账,从A账户转100元至B账户,分为两个步骤:1)从A账户取100元;2)存入100元至B账户。这两步要么一起完成,要么一起不完成,如果只完成第一步,第二步失败,钱会莫名其妙少了100元。


2C (Consistency)一致性

一致性也比较容易理解,也就是说数据库要一直处于一致的状态,事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。


例如现有完整性约束a+b=10,如果一个事务改变了a,那么必须得改变b,使得事务结束后依然满足a+b=10,否则事务失败。

3I (Isolation)独立性

所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响,如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改,只要另外一个事务未提交,它所访问的数据就不受未提交事务的影响。

比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户,在这个交易还未完成的情况下,如果此时B查询自己的账户,是看不到新增加的100元的。

4D (Durability)持久性

持久性是指一旦事务提交后,它所做的修改将会永久的保存在数据库上,即使出现宕机也不会丢失。



分布式系统

分布式系统(distributed system)由多台计算机和通信的软件组件通过计算机网络连接(本地网络或广域网)组成。

分布式系统是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性,所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。

因此,网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件(特别是操作系统),而不是硬件。

分布式系统可以应用在在不同的平台上如:Pc、工作站、局域网和广域网上等。


什么是NoSQL?

NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

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。

RDBMS vs NoSQL

RDBMS 

- 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

- -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


CAP定理(CAP theorem

在计算机科学中, CAP定理(CAP theorem,又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem,它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:

  • 一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)
  • 可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)
  • 分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)

CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个。

因此,根据 CAP 原理将 NoSQL数据库分成了满足 CA原则、满足 CP 原则和满足 AP原则三大类:

  • CA -单点集群,满足一致性,可用性的系统,通常在可扩展性上不太强大。
  • CP -满足一致性,分区容忍性的系统,通常性能不是特别高。
  • AP -满足可用性,分区容忍性的系统,通常可能对一致性要求低一些。


NoSQL的优点/缺点

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



BASE

BASEBasically Available, Soft-state, Eventually Consistent Eric Brewer定义。

CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个。

BASENoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则:

  • Basically Availble --基本可用
  • Soft-state --软状态/柔性事务。 "Soft state"可以理解为"无连接", "Hard state""面向连接"
  • Eventual Consistency --最终一致性最终一致性,也是是 ACID 的最终目的。


ACID vs BASE

ACID

BASE

原子性(Atomicity)

基本可用(Basically Available)

一致性(Consistency)

软状态/柔性事务(Soft state)

隔离性(Isolation)

最终一致性 (Eventual consistency)

持久性 (Durable)

 


NoSQL 数据库分类

类型

部分代表


特点

列存储

Hbase

Cassandra

Hypertable

顾名思义,是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据,方便做数据压缩,对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。

文档存储

MongoDB

CouchDB

文档存储一般用类似json的格式存储,存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段建立索引,实现关系数据库的某些功能。

key-value存储

Tokyo Cabinet / Tyrant

Berkeley DB

MemcacheDB

Redis

可以通过key快速查询到其value。一般来说,存储不管value的格式,照单全收。(Redis包含了其他功能)

图存储

Neo4J

FlockDB

图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下,而且设计使用不方便。

对象存储

db4o

Versant

通过类似面向对象语言的语法操作数据库,通过对象的方式存取数据。

xml数据库

Berkeley DB XML

BaseX

高效的存储XML数据,并支持XML的内部查询语法,比如XQuery,Xpath。



什么是MongoDB ?

MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档,数组及文档数组。

crud-annotated-document.png


主要特点

  • MongoDB的提供了一个面向文档存储,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。
  • MapReduceMap函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录,将keyvalue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.runCommandmapreduce命令来执行MapReduce操作。
  • GridFSMongoDB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:RUBYPYTHONJAVAC++PHPC#等多种语言。
  • MongoDB安装简单。




MongoDB 概念解析

不管我们学习什么数据库都应该学习其中的基础概念,在mongodb中基本的概念是文档、集合、数据库,下面我们挨个介绍。

下表将帮助您更容易理解Mongo中的一些概念:

SQL术语/概念

MongoDB术语/概念

解释/说明

database

database

数据库

table

collection

数据库表/集合

row

document

数据记录行/文档

column

field

数据字段/

index

index

索引

table joins

 

表连接,MongoDB不支持

primary key

primary key

主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

通过下图实例,我们也可以更直观的的了解Mongo中的一些概念:






下表列出了 RDBMS MongoDB对应的术语:

RDBMS

MongoDB

数据库

数据库

表格

集合

文档

字段

表联合

嵌入文档

主键

主键 (MongoDB 提供了 key _id )

数据库服务和客户端

Mysqld/Oracle

mongod

mysql/sqlplus

mongo

需要注意的是:

  • 文档中的键/值对是有序的。
  • 文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串,还可以是其他几种数据类型(甚至可以是整个嵌入的文档)
  • MongoDB区分类型和大小写。
  • MongoDB的文档不能有重复的键。
  • 文档的键是字符串。除了少数例外情况,键可以使用任意UTF-8字符。

文档键命名规范:

  • 键不能含有/0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。
  • .$有特别的意义,只有在特定环境下才能使用。
  • 以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)






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