一.基本操作 1.mongoDB和关系型数据库对比 对比项 mongoDB mysql oracle 表 集合list 二维表 表的一行数据 文档document 一条记录 表字段 键key 字段field 字段值 值value 值value 主外键 无 PK,FK 灵活度扩展性 极高 差 (1)关系型数据表的record必须保证拥有每一个field (2)mongoDB的每一个document的key可以不一样 (3)关系型数据查询使用sql (4)mongoDB查询使用内置的find函数--

一.插入文档  1.db.集合名.insert()   插入一个:db.user.insert({name:"Join",age:13,address:"beijing",isDelete:0})   插入多个:db.user.insert([{name:"Join",age:13,address:"beijing",isDelete:0},{name:"Join2",age:13,address:&quo

MongoDB语法            MySql语法 db.test.find({'name':'foobar'})             <==>          select * from test where name='foobar' db.test.find()                                      <==>          select *from test db.test.find({'ID':10}).count() 

在过去的很长一段时间中,关系型数据库(Relational Database Management System)一直是最主流的数据库解决方案,他运用真实世界中事物与关系来解释数据库中抽象的数据架构.然而,在信息技术爆炸式发展的今天,大数据已经成为了继云计算,物联网后新的技术革命,关系型数据库在处理大数据量时已经开始吃力,开发者只能通过不断地优化数据库来解决数据量的问题,但优化毕竟不是一个长期方案,所以人们提出了一种新的数据库解决方案来迎接大数据时代的到来——NoSQL(非关系型数据库). 为什

原文地址:http://www.cnblogs.com/mokafamily/p/4076954.html 爆炸式发展的NoSQL技术 在过去的很长一段时间中,关系型数据库(Relational Database Management System)一直是最主流的数据库解决方案,他运用真实世界中事物与关系来解释数据库中抽象的数据架构.然而,在信息技术爆炸式发展的今天,大数据已经成为了继云计算,物联网后新的技术革命,关系型数据库在处理大数据量时已经开始吃力,开发者只能通过不断地优化数据库来解决数据

爆炸式发展的NoSQL技术 在过去的很长一段时间中,关系型数据库(Relational Database Management System)一直是最主流的数据库解决方案,他运用真实世界中事物与关系来解释数据库中抽象的数据架构.然而,在信息技术爆炸式发展的今天,大数据已经成为了继云计算,物联网后新的技术革命,关系型数据库在处理大数据量时已经开始吃力,开发者只能通过不断地优化数据库来解决数据量的问题,但优化毕竟不是一个长期方案,所以人们提出了一种新的数据库解决方案来迎接大数据时代的到来——NoSQ

本文分为以下四块简单介绍非关系型数据库MongoDB:1.MongoDB简介.2.MongoDB和关系数据库对比.3.MongoDB基本概念.4.mongo shell的使用以及对MongoDB的增删改查操作 Ⅰ.MongoDB简介 MongoDB是一款基于分布式文件存储的数据库,是一种文档型数据库,是介于关系型和非关系型数据库之间的产品,是最接近关系型数据库的数据库.MongoDB中的每一条记录就是一个文档,是一个数据结构,由字段和值对组成,字段的值可能其他文档,数组,以及文档数组.一般用作离

为了更好的理解非关系型数据库,我又深入的度娘了下 原文地址:https://baijiahao.baidu.com/po/feed/share?wfr=spider&for=pc&context=%7B"sourceFrom"%3A"bjh"%2C"nid"%3A"news_3690540158463624329"%7D 本文共11000字,阅读全文约需30分钟. 本文为大家解析非关系型数据库(NoSQL).

一直对非关系型数据库和关系型数据库的了解感觉不太深入,在网上收集了一些关于sql和nosql的区别和优缺点分享给大家. Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql,这个概念早起就有人提出,在09年的时候比较火.Nosql指的是非关系型数据库,而我们常用的都是关系型数据库.就像我们常用的mysql,sqlserver一样,这些数据库一般用来存储重要信息,应对普通的业务是没有问题的.但是,随着互联网的高速发展,传统的关系型数据库在应付超大规模,超大流量以及高并发的时候力不从心.而就在

一.关系型数据库 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库.    关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的,在之后的几十年中,关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型.    简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织.关系模型中常用的概念:    关系:可以理解为一张二维表,每个关系都具有一个关系名,就是通常说的表名    元组:可以理解为二维表中的一行,在数据库中经常

一.什么是数据库 数据库是数据的仓库. 与普通的"数据仓库"不同的是,数据库依据"数据结构"来组织数据,因为"数据结构",所以我们看到的数据是比较"条理化"的(比如不会跟以前的普通文件存储式存储成一个文件那么不条理化,我们的数据库分成一个个库,分成一个个表,分成一条条记录,这些记录是多么分明) 也因为其"数据结构"式,所以有极高的查找速率(比如B+Tree查找法),(由于专精,可以根据自己的结构特性来快速查

Nosql的全称是Not Only Sql,Nosql指的是非关系型数据库,而我们常用的都是关系型数据库.就像我们常用的mysql,oralce.sqlserver等一样,这些数据库一般用来存储重要信息,应对普通的业务是没有问题的.但是,随着互联网的高速发展,传统的关系型数据库在应付超大规模,超大流量以及高并发的时候力不从心.而就在这个时候,Nosql应运而生. Nosql和关系型数据库的区别: 存储方式nosql 关系型数据库是表格式的,存储在表的行和列中.他们之间很容易关联协作存储,提取数据

业精于勤,荒于嬉:行成于思,毁于随. 我们上次说到NoSql非关系型数据库之MongoDB应用(一):安装MongoDB服务 这次我们介绍安装  NoSQL Manager for MongoDB 可视化工具进行语句编写 可以点击下面几种方式进行工具下载 官网下载:https://www.mongodbmanager.com/download 百度云盘下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1-YhHyI63C7odjKUaRaZNHQ 提取码:xion Git下载: ht

一.下载及安装MongoDB MongoDB下载官网链接:http://www.mongodb.org/downloads 具体安装步骤教程:http://www.shouce.ren/api/view/a/6191(PS:该链接中对MongoDB安装讲解比较详细,通俗易懂.安装教程链接是我从手册网上找到的,下面的总结知识点也是本人从中学习后归纳的一部分,有兴趣的同学不妨收藏一下~) 二.MongoDB可视化工具下载 个人比较习惯在图形化界面进行相关命令操作,所以在安装完MongoDB后,就顺便

汇总: 1. [MongoDB]安装MongoDB2. [MongoDB]Mongo基本使用:3. [MongoDB]MongoDB的优缺点及与关系型数据库的比较4. [MongoDB]MongoDB与JAVA结合使用CRUD 参考:http://www.cnblogs.com/hoojo/archive/2011/06/01/2066119.html 介绍:MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.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. 特点:高性能.易部

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

文档 概述 文档是MongoDB的核心概念,是数据的基本单元,非常类似于关系数据库中的行.在MongoDB中,文档表示为键值对的一个有序集.MongoDB使用Javascript shell,文档的表示一般使用Javascript里面的对象的样式来标记,如下: {"title":"hello!"} {"title":"hello!","recommend":5} {"title":&qu

  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

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,则它们会堆积起来,

与关系型数据库相比,MongoDB的优点: 转载自  http://blog.sina.com.cn/s/blog_966e430001019s8v.html①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