MongoDB简单认识
MongoDB 为何物
NoSQL 泛指非关系型数据库,该词是关系型数据库(即 SQL)的相对称呼。MongoDB 是非关系型数据库中较为人熟知的一种。
它拥有很多优秀特性,例如高性能、高可用、支持丰富的查询语句、无需预定义数据模型和水平可伸缩等,适合存储结构化、半结构化的文档和特定格式的文档,这些特性使它受到众多开发者的青睐。
与 MySQL 数据库不同的是,MongoDB 不需要预先定义表和字段,这正是它灵活性的体现。MongoDB 可以拥有多个数据库,每个数据库可以拥有多个集合,每个集合可以存储多份文档,这种关系与 SQL 数据库中的“数据库、表、数据”相当。
在查询方面,一个简单的 MySQL 查询语句为:
SELECT * FROM tablename
对应的 MongoDB 查询语句为:
db.tablename.find()
在面对多步骤的查询条件时,MongoDB 更游刃有余。例如:
“统计数据库 artic 中 score 大于 70 且小于 90 的文档数量”
这样的需求,用 MongoDB 的聚合操作就可以轻松完成,对应示例如下:
> db.artic.aggregate([
{$match: {score: {$gt: 70, $lt: 90}}},
{$group: {_id: null, number: {$sum: 1}}}
])
这个例子或许简单了些,在 MySQL 中我们可以用 count 和 where 完成,但如果复杂度再提高四五个等级呢?
例如在此基础上增加对某个字段的运算、替换、排序、分组计数、增删字段,用 MySQL 来实现就会很头疼,而 MongoDB 的聚合可以让我们轻松地完成这类复杂需求
MongoDB的应用场景
MongoDB 适合存储结构确定或不确定的文档。例如爬虫爬取的信息常缺失字段的情况或字段参差不齐的情况;
对数据库可用性要求较高的情况。MySQL 这类数据库要做到负载均衡、自动容灾和数据同步需要借助外部工具,而 MongoDB 的复制集可以让我们轻松完成这一系列的工作。相对接借助第三方工具来说,复制集的稳定性更高。
分库分表是 WEB 开发中常用到的数据库优化手段,MySQL 的分库分表要考虑的问题非常多,例如字段冗余、数据组装跨节点分页、排序和数据迁移等,而 MongoDB 的分片可以让我们轻松完成“分库分表”的工作。MongoDB 的分片机制使我们不必将心思放在由“分库分表”带来的问题,而是专注于具体需求。
同样的,MySQL 的权限控制、定义数据模型、数据库备份和恢复等功能在 MongoDB 上也有。
MongoDB 中支持地理位置的存储和查询,这意味着 MongoDB 可以用于共享单车、共享雨伞、汽车定位等业务中。
我们常用的关系型数据库无法满足 WEB2.0 时代的需求,在实际应用中暴露了很多难以克服的问题。
NoSQL 的产生就是为了解决例如海量数据的存储、弹性可伸缩和灵活性等方面的挑战,作为一名合格的开发者,我我们应该抽空学习 SQL 以外的数据库知识,例如 MongoDB。
官网MongoDB地址: https://docs.mongodb.com/
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