


Detaillierte Erl?uterung der Merkmale, Prinzipien, Nutzungsszenarien und Anwendungsf?lle von MongoDB
Aug 19, 2020 am 11:06 AMEmpfohlen: ?MongoDB-Video-Tutorial“
Einführung
MongoDB ist eine Datenbank, die auf verteilter Dateispeicherung basiert. Geschrieben in C-Sprache. Entwickelt, um skalierbare, leistungsstarke Datenspeicherl?sungen für WEB-Anwendungen bereitzustellen.
MongoDB ist ein Produkt zwischen einer relationalen Datenbank und einer nicht-relationalen Datenbank. Es ist die funktionsreichste unter den nicht-relationalen Datenbanken und ?hnelt am ehesten einer relationalen Datenbank. Die unterstützte Datenstruktur ist sehr locker und hat ein BSON-Format, das JSON ?hnelt, sodass komplexere Datentypen gespeichert werden k?nnen. Das gr??te Merkmal von Mongo ist, dass die von ihm unterstützte Abfragesprache in gewisser Weise einer objektorientierten Abfragesprache ?hnelt. Sie kann die meisten Funktionen ?hnlich wie Einzeltabellenabfragen in relationalen Datenbanken implementieren von Daten.
Funktionen
Es zeichnet sich durch hohe Leistung, einfache Bereitstellung, einfache Verwendung und eine sehr bequeme Datenspeicherung aus. Die wichtigsten Funktionsmerkmale sind:
* Für die Sammlungsspeicherung ist es einfach, Objekttypdaten zu speichern.
*Freier Modus.
*Unterstützt dynamische Abfragen.
* Unterstützt die vollst?ndige Indizierung, einschlie?lich interner Objekte.
*Supportanfrage.
*Unterstützt Replikation und Wiederherstellung nach Fehlern.
* Nutzen Sie eine effiziente Bin?rdatenspeicherung, auch für gro?e Objekte (wie Videos usw.).
* Behandeln Sie die Fragmentierung automatisch, um die Skalierbarkeit auf Cloud-Ebene zu unterstützen.
*Unterstützt RUBY, PYTHON, JAVA, C, PHP, C# und andere Sprachen.
*Das Dateispeicherformat ist BSON (eine Erweiterung von JSON).
*Zugriff über das Internet.
Nutzungsprinzip
Das sogenannte ?Collection-Oriented“ bedeutet, dass Daten gruppiert und in einem Datensatz gespeichert werden, der als Sammlung bezeichnet wird. Jede Sammlung hat einen eindeutigen Identifikationsnamen in der Datenbank und kann eine unbegrenzte Anzahl von Dokumenten enthalten. Das Konzept einer Sammlung ?hnelt einer Tabelle in einer relationalen Datenbank (RDBMS), au?er dass kein Schema definiert werden muss. Der Flash-Cache-Algorithmus in der Nytro MegaRAID-Technologie identifiziert schnell hei?e Daten in gro?en Datens?tzen innerhalb der Datenbank und sorgt so für konsistente Leistungsverbesserungen.
Schemafrei bedeutet, dass wir für Dateien, die in der Mongodb-Datenbank gespeichert sind, keine Strukturdefinition kennen müssen. Bei Bedarf k?nnen Sie Dateien mit unterschiedlichen Strukturen in derselben Datenbank speichern.
In einer Sammlung gespeicherte Dokumente werden als Schlüssel-Wert-Paare gespeichert. Der Schlüssel wird zur eindeutigen Identifizierung eines Dokuments verwendet und ist ein Zeichenfolgentyp, w?hrend der Wert eine Vielzahl komplexer Dateitypen sein kann. Wir nennen diese Speicherform BSON (Binary Serialized Document Format).
MongoDB wurde auf mehreren Websites bereitgestellt
Hauptszenarien:
1) Website-Echtzeit-Datenverarbeitung. Es eignet sich ideal für Einfügungen, Aktualisierungen und Abfragen in Echtzeit und verfügt über die Replikation und hohe Skalierbarkeit, die für die Echtzeit-Datenspeicherung auf der Website erforderlich sind.
2) Caching. Aufgrund seiner hohen Leistung eignet es sich als Caching-Schicht für die Informationsinfrastruktur. Nach dem Neustart des Systems kann die von ihm erstellte persistente Cache-Schicht verhindern, dass die zugrunde liegenden Datenquellen überlastet werden.
3) Hochskalierbare Szenarien. Ideal für Datenbanken mit Dutzenden oder Hunderten von Servern. Die Roadmap enth?lt bereits integrierte Unterstützung für die MapReduce-Engine.
Die nicht anwendbaren Szenarien sind wie folgt:
1) Systeme, die ein hohes Ma? an Transaktionalit?t erfordern.
2) Traditionelle Business-Intelligence-Anwendungen.
3) Komplexe dokumentübergreifende (tabellenübergreifende) Kaskadenabfrage.
Systemeinführung
Verteiltes Dateisystem bedeutet, dass die vom Dateisystem verwalteten physischen Speicherressourcen nicht unbedingt direkt mit dem lokalen Knoten verbunden sind, sondern über das Computernetzwerk mit dem Knoten verbunden sind. Der Entwurf verteilter Dateisysteme basiert auf dem Client/Server-Modell. Ein typisches Netzwerk kann mehrere Server umfassen, auf die mehrere Benutzer zugreifen. Darüber hinaus erm?glicht die Peer-to-Peer-Funktion einigen Systemen die Doppelrolle von Client und Server.
HBase ist eine verteilte, spaltenorientierte Open-Source-Datenbank. Die Technologie stammt aus dem Google-Artikel ?Bigtable: Ein verteiltes Speichersystem für strukturierte Daten“, geschrieben von Fay Chang.
Yonghong Data Mart wurde auf Basis seiner eigenen Technologie A entwickelt Datenspeicher- und Datenverarbeitungssoftware. Das verteilte Dateispeichersystem (ZDFS) von Yonghong Data Mart ist eine auf Hadoop HDFS basierende Transformation und Erweiterung, die auf allen Knoten im Servercluster gespeicherte Dateien einheitlich verwaltet und speichert Das Hauptziel von MongoDB besteht darin, eine Brücke zwischen der Schlüssel-/Wertspeichermethode (die hohe Leistung und hohe Skalierbarkeit bietet) und dem traditionellen RDBMS-System (das über umfangreiche Funktionen verfügt) zu schlagen. Laut der offiziellen Website , Mongo eignet sich für die folgenden Szenarien.
● Website-Daten: Mongo eignet sich sehr gut zum Einfügen, Aktualisieren und Abfragen in Echtzeit und verfügt über die Replikation und hohe Skalierbarkeit, die für die Echtzeit-Datenspeicherung der Website erforderlich sind.
● Caching: Aufgrund seiner hohen Leistung eignet sich Mongo auch als Caching-Layer für die Informationsinfrastruktur. Nach dem Neustart des Systems kann die von Mongo erstellte persistente Cache-Schicht verhindern, dass die zugrunde liegende Datenquelle überlastet wird.
● Gro?e Datenmengen von geringem Wert: Es kann teurer sein, einige Daten in herk?mmlichen relationalen Datenbanken zu speichern. Zuvor w?hlten Programmierer h?ufig herk?mmliche Dateien zur Speicherung.
● Hochskalierbare Szenarien: Mongo eignet sich gut für Datenbanken, die aus Dutzenden oder Hunderten von Servern bestehen, und Mongos Roadmap enth?lt bereits integrierte Unterstützung für die MapReduce-Engine.
● Zur Speicherung von Objekten und JSON-Daten: Das BSON-Datenformat von Mongo eignet sich sehr gut zur Speicherung und Abfrage in dokumentierten Formaten.
Unwohlseinsszenarien
● Hochtransaktionale Systeme: zum Beispiel Bank- oder Buchhaltungssysteme. Herk?mmliche relationale Datenbanken eignen sich derzeit besser für Anwendungen, die eine gro?e Anzahl atomarer und komplexer Transaktionen erfordern.
● Herk?mmliche Business-Intelligence-Anwendungen: BI-Datenbanken für spezifische Probleme führen zu hochoptimierten Abfragemethoden. Für solche Anwendungen ist ein Data Warehouse m?glicherweise die geeignetere Wahl.
● Fragen, die SQL erfordern.
Anwendungsf?lle
Im Folgenden sind einige praktische Anwendungen von MongoDB in Unternehmen aufgeführt:
- Craiglist nutzt MongoDB, um Milliarden von Datens?tzen zu archivieren.
FourSquare, eine standortbasierte Social-Networking-Site, nutzt MongoDB, um Daten auf Amazon EC2-Servern zu teilen.
Shutterfly, ein internetbasierter Social- und Personal-Publishing-Dienst, nutzt MongoDB für eine Vielzahl persistenter Datenspeicheranforderungen.
bit.ly, ein webbasierter URL-Verkürzungsdienst, der MongoDB zum Speichern seiner Daten verwendet.
spike.com, eine Tochtergesellschaft von MTV Networks, Spike.com verwendet MongoDB.
Intuit, ein Anbieter von Software und Dienstleistungen für kleine Unternehmen und Privatpersonen, nutzt MongoDB für kleine Unternehmen, um Benutzerdaten zu verfolgen.
sourceforge.net, eine Ressourcen-Website zum kostenlosen Suchen, Erstellen und Ver?ffentlichen von Open-Source-Software unter Verwendung des MongoDB-Backend-Speichers.
etsy.com, eine Website zum Kauf und Verkauf handgefertigter Artikel, verwendet MongoDB.
Die New York Times, eines der führenden Online-Nachrichtenportale, nutzt MongoDB.
CERN, das berühmte Institut für Teilchenphysik, verwendet MongoDB für Daten vom Large Hadron Collider am Europ?ischen Zentrum für Kernforschung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erl?uterung der Merkmale, Prinzipien, Nutzungsszenarien und Anwendungsf?lle von MongoDB. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Hei?e KI -Werkzeuge

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem v?llig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Hei?er Artikel

Hei?e Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

In verschiedenen Anwendungsszenarien h?ngt die Auswahl von MongoDB oder Oracle von bestimmten Anforderungen ab: 1) Wenn Sie eine gro?e Menge unstrukturierter Daten verarbeiten müssen und keine hohen Anforderungen an die Datenkonsistenz haben, w?hlen Sie MongoDB. 2) Wenn Sie strenge Datenkonsistenz und komplexe Abfragen ben?tigen, w?hlen Sie Oracle.

Zu den Methoden zum Aktualisieren von Dokumenten in MongoDB geh?ren: 1. Verwenden Sie UpdateOne- und UpdateMany -Methoden, um grundlegende Updates durchzuführen; 2. Verwenden Sie Operatoren wie $ set, $ inc und $ push, um erweiterte Updates durchzuführen. Mit diesen Methoden und Betreibern k?nnen Sie Daten in MongoDB effizient verwalten und aktualisieren.

Die Flexibilit?t von MongoDB spiegelt sich in: 1) in der Lage, Daten in einer beliebigen Struktur zu speichern, 2) BSON -Format zu verwenden und 3) komplexe Abfrage- und Aggregationsvorg?nge zu unterstützen. Diese Flexibilit?t macht es gut, wenn es sich um variable Datenstrukturen handelt, und ist ein leistungsstarkes Instrument für die moderne Anwendungsentwicklung.

Die M?glichkeit, alle Datenbanken in MongoDB anzuzeigen, besteht darin, den Befehl "showdbs" einzugeben. 1. Dieser Befehl zeigt nur nicht leere Datenbanken an. 2. Sie k?nnen die Datenbank über den Befehl "Verwendung" wechseln und Daten einfügen, damit sie angezeigt werden. 3. Achten Sie auf interne Datenbanken wie "Lokal" und "Konfiguration". 4. Bei Verwendung des Treibers müssen Sie die Methode "ListDatabases ()" verwenden, um detaillierte Informationen zu erhalten. 5. Der Befehl "db.stats ()" kann detaillierte Datenbankstatistiken anzeigen.

Die Einführung in der modernen Welt des Datenmanagements ist die Auswahl des richtigen Datenbanksystems für jedes Projekt von entscheidender Bedeutung. Wir stehen oft vor der Wahl: Sollten wir eine dokumentbasierte Datenbank wie MongoDB oder eine relationale Datenbank wie Oracle ausw?hlen? Heute werde ich Sie in die Tiefe der Unterschiede zwischen MongoDB und Oracle bringen, Ihnen helfen, ihre Vor- und Nachteile zu verstehen und meine Erfahrungen in realen Projekten zu teilen. In diesem Artikel werden Sie mit Grundkenntnissen beginnen und die Kernfunktionen, Verwendungsszenarien und Leistungsleistung dieser beiden Arten von Datenbanken allm?hlich vertiefen. Unabh?ngig davon

Der Befehl zum Erstellen einer Sammlung in MongoDB ist db.CreateCollection (Name, Optionen). Zu den spezifischen Schritten geh?ren: 1.. Verwenden Sie den Basisbefehl DB.CreateCollection ("MyCollection"), um eine Sammlung zu erstellen. 2. Setzen Sie die Optionen Parameter wie Kappen, Gr??e, MAX, StoresEngine, Validator, ValidationLevel und ValidationAction wie db.CreateCollection ("mycappedCollection

MongoDB ist eine NoSQL -Datenbank, die zum Umgang mit gro?en Mengen unstrukturierter Daten geeignet ist. 1) Dokumente und Sammlungen zum Speichern von Daten. Dokumente ?hneln JSON -Objekten und Sammlungen ?hneln den SQL -Tabellen. 2) MongoDB realisiert effiziente Datenoperationen durch B-Tree-Indexierung und Sharding. 3) Zu den grundlegenden Vorg?ngen geh?ren das Verbinden, Einfügen und Abfragen von Dokumenten; Fortgeschrittene Operationen wie aggregierte Pipelines k?nnen eine komplexe Datenverarbeitung durchführen. 4) Zu den h?ufigen Fehlern geh?ren eine unsachgem??e Handhabung der ObjektID und die unsachgem??e Verwendung von Indizes. 5) Die Leistungsoptimierung umfasst Indexoptimierung, Sharding, Leseschreibertrennung und Datenmodellierung.

MongoDB ist nicht dazu bestimmt, abzunehmen. 1) Sein Vorteil liegt in seiner Flexibilit?t und Skalierbarkeit, die für die Verarbeitung komplexer Datenstrukturen und gro? angelegte Daten geeignet ist. 2) Nachteile umfassen hohe Speicherverwendung und versp?tete Einführung der Unterstützung der S?ure -Transaktion. 3) Trotz der Zweifel an der Leistung und der Transaktionsunterstützung ist MongoDB immer noch eine leistungsstarke Datenbankl?sung, die von technologischen Verbesserungen und Marktnachfrage angetrieben wird.
