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文档数据库介于关系数据库和NoSql之间: 是最像关系数据库的一款产品,也是当前最热门的一款产品. 1.MongoDB简介:   1)     2)文档类型BSON(Binary JSON),结构类似JSON 3)特点:操作比较简单容易可以针对任何属性的索引实现更快的排序水平可扩展性丰富的查询表达式,替换已完成文档指定的字段批量处理,聚合 4)术语: 每一行记录对应一个文档文档集合对应就是表 (实例:两行记录对应两个文档) 5) 关系数据库需要多表连接查询:文档数据库散布在多个表的数据用一个文档…

1. 关于MongoDB 什么是MongoDB 一个以JSON为数据模型的文档数据库 为什么叫文档数据库 文档来自于"JSON Document",并非我们一般理解的pdf,word文档 谁开发MongoDB 上市公司 MongoDB Inc. 总部位于美国纽约 主要用途 应用数据库,类似于Oracle.MySql 海量数据处理,数据平台 主要特点 建模为可选JSON数据模型比较适合开发者横向扩展可以支撑很大数据量和并发 MongoDB是免费的吗 MongoDB有两个发行版本:社区版和…

MongoDB是一个基于分布式文件存储的文档式数据库.其由C++编写, 旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB中每条数据记录被作为一个文档存储,文档由集合(collection)进行管理, 每个数据库(db)下包含多个集合. 这与关系型数据库记录,数据表,数据库的关系类似, 但是同一个collection下的文档可以存储格式不同的数据,更加灵活. 首先我们在Ubuntu上安装MongoDB: sudo apt-get install mongodb MongoDB的…

MySQL语句都是以 ; 号结尾的 看库(刘大婶直接面对的是各种档案袋) show databases; 建库(新弄了一个档案袋) create database database_name; 删库(把档案袋和里面的东西都直接烧了) drop database database_name; 选库(要准备好档案袋,不然待会儿不知道把表放哪里了) use database_name; //之后会显示Database changed 建表(在操作前要选库,告诉系统你在哪个库里建表) # 表的英文就是…

Chapter 2. 文件系统 2.1 Linux 系统目录结构 命令窗口下输入命令: $ ls /,能够看到根目录下的全部目录及文件 树状目录结构为: 最顶级的目录: / :根目录 / 是根目录,~ 是家目录.Linux 的目录结构为树状结构,源头即是 /,其他目录可通过挂载将它们添加到树中,解除挂载可以移除它们.而每个用户都有其家目录.比如说root用户的家目录是/root,普通用户a的家目录是/home/a. 系统启动必须: /boot:存放的启动Linux 时使用的内核文件,包括连接文件…

Chapter. 5 继承 继承作为面向对象的三大特征之一,它是多态的前提.它主要解决的问题是共性抽取. Java中的继承,是单继承.多级继承的. 已存在的类,被称为超类.基类.父类(parent class):新类,被称为子类(subclass).派生类. 每一个子类的直接父亲是唯一的,但一个父亲可拥有多个子类.子类比父类拥有的功能更加丰富. 5.1 继承的格式 定义父类的格式(普通类的定义) public class 父类名称{ //... } 定义子类的格式 public class 子类…

MongoDB 简介 Mongo 并非芒果(Mango)的意思,而是源于 Humongous(巨大的:庞大的)一词. MongoDB 是一个基于分布式文件存储的 NoSQL 数据库.由 C++ 语言编写.旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.关于什么是 NoSQL 可阅读<学了那么多 NoSQL 数据库 NoSQL 究竟是啥> MongoDB 是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的产品,是非关系型数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的. MongoDB 使用 BSON(…

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ 引言 MongoDB是一种开源文档型数据库,它具有高性能,高可用性,自动扩展性 1.文档数据库 MongoDB用一个文档来表示一条记录,文档的数据结构由键值对组成.MongoDB文档类似于JSON对象,字段值可能是文档,数组,或文档数组. 使用文档的优点: 文档中字段值的数据类型同大多数编程语言中的原生数据类型一致. 嵌入式文档和数组减少了连接查询的需求. 动态的文档结构支持多态性. 2.主要特性 高性能 MongoD…

与关系型数据库相比,MongoDB的优点:①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度:举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值.这在某些情况下,例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延 迟.他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度. 但某些情况下MongoDB会锁住数据库.如果此时正有数百个请求,则它们会堆积起…