1:如何设计数据存储结构 1.1:mysql 1:评论表 2:回复表(评论的评论) 1.2:mongodb 不需要两张表,一个collection 就可以搞定. 数据结构如图: 通过对象数组中的字段作为查询条件的写法: 根据下标准确查询: 若有偏差,望斧正!

问题一:是否collection越少越好,尽量把关系数据库中分表表示的关系嵌套进文档里?问题二:如果这样的话,一句SQL能搞定的复杂查询,mongodb也许要查询多次.mongodb的查询速度是否还比sql数据库快?问题三:那mongodb的优势体现在哪?超大规模数据的mapreduce?方便拓展? 我来举个栗子吧: 假设mysql中是这样的(意思意思): authors ( int id, char name, int age, char email ) articles ( int id,

var CommentSchema = { data:{type: ObjectId, ref:'Data'}, //Data数据表,此处存数据id from:{type: ObjectId, ref:'User'}, //User用户表,此处存用户id replay:[ { from: {type: ObjectId, ref: 'User'}, to: {type: ObjectId, ref: 'User'}, content: String } ] } from 主评论, replay:

1.一对很少  one-to-few  可以采用内嵌文档 person集合中 { name:'张三', age:20, address:[ {country:"中国",province:"山西省",city:"长治市"}, {country:"中国",province:"山西省",city:"太原市"} ] } 优点:不需要单独执行一条语句去获取内嵌的内容 缺点:法把这些内嵌文档当做单独

转载:http://leongfans.iteye.com/blog/1019383 昨天搜一下mongodb的资料,介绍应用的比较多,原理介绍的不多. 粗略得看了一下,总体来说两者的设计思路差不多,主要就是通过划区间去分布数据,后台进程进行数据分裂 两者的区别主要在于: 1.HBase依赖于HDFS:MongoDB直接存储在本地磁盘中 2.HBase按照列族将数据存储在不同的文件中:MongoDB不分列,整个文档都存储在一个(或者说一组)文件中,通过一个有一个通用的.ns文件保存名称空间(Co

MongoDb 相比于传统的 SQL 关系型数据库,最大的不同在于它们的模式设计( Schema Design )上的差别,正是由于这一层次的差别衍生出其它各方面的不同. 我们可以简单的认为关系型数据库由数据库.表(table).记录(record)三个层次概念组成,而在构建一个关系型数据库的时候,工作重点和难点都在数据库表的划分与组织上.一般而言,为了平衡提高存取效率与减少数据冗余之间的矛盾,设计的数据库表都会尽量满足所谓的第三范式.相对的,可以认为MongoDb由数据库.集合(collect

Part 1 原文:6 Rules of Thumb for MongoDB Schema Design: Part 1 By William Zola, Lead Technical Support Engineer at MongoDB “我有丰富的sql使用经验,但是我是个MongoDB的初学者.我应该如何在MongoDB中针对一对多关系进行建模?”这是我被问及最多的问题之一. 我没法简单的给出答案,因为这有很多方案去实现.接下来我会教导你如何针对一对多进行建模. 这个话题有很多内容需要讨

MongoDB简介 文章评论数据分析 相较于一般数据,文章评论一般有如下特点: 数据量巨大.通常评论量要比帖子.文章大很多 写入操作频繁. 价值较低.一般来说,我们的主要目标还是在帖子(文章)本身. 基于上述要求,很明显,我们的传统关系型数据库如mysql是不符合要求的,因此我们需要使用一款nosql数据库,这里我们使用MongoDB来进行评论管理. MongoDB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. Mon

MongoDB数据模型选择• CAP定理(Consistency ,Availability 和Partition Tolerance )– Consistency(一致性):数据一致更新,所有数据变动都是同步的– Availability(可用性):好的响应性能– Partition Tolerance(分区容错性):数据可靠性– 分布式系统三选二 官方CP模型• CP– Replica Set,设置写入节点数w=Replica Set数据节点数,查询开启SlaveOk• AP– Replic

MongoDB 的设计目标是高性能.可扩展.易部署.易使用,存储数据非常方便.其主要功能特性如下.   (1)面向集合存储,容易存储对象类型的数据.在MongoDB 中数据被分组存储在集合中,集合类似RDBMS 中的表,一个集合中可以存储无限多的文档.   (2)模式自由,采用无模式结构存储.在MongoDB 中集合中存储的数据是无模式的文档,采用无模式存储数据是集合区别于RDBMS 中的表的一个重要特征.   (3)支持完全索引,可以在任意属性上建立索引,包含内部对象.MongoDB的索引和R

#### 如何做好分片集群 * 合理的架构 * 是否需要分片? * 要分多少片? * 数据分布规则? * 正确的姿势 * 选择需要分片的表 * 选择正确的片键 * 使用合适的均衡策略 * 足够的资源 * CPU * RAM * 存储1. 合理的架构-分片大小 * 分片的基本标准: * 分片的基本标准: * 关于数据:数据量不超过3TB,尽可能保持在2TB一个片: * 关于索引:常用索引必须容纳进内存: - 按照以上初步确定分片后,还要考虑业务压力,随着压力增大,CPU.RAM.磁盘中的任何一项出

一  挑战 设计从来就是个挑战. 当我们第一次接触数据库,学习数据库基础理论时,都需要学习范式,老师也一再强调范式是设计的基础.范式是这门课程中的重要部分,在期末考试中也一定是个重要考点.如果我们当年大学挂科了,说不定就是范式这道题没有做好.毕业后,当我们面试时,往往也有关于表设计方面拷问. 很多时候,我们错误地认为,花费大量时间用在设计上,问题根源在于关系数据库(RDBMS),在于二维表及其之间的联系组成的一个数据组织.而真实的环境中,我们正在大量使用noSQL或者NewSQL,按照目前的趋势

原文链接:http://www.mongoing.com/mongodb-advanced-pattern-design 12月12日上午,TJ在开源中国的年终盛典会上分享了文档模型设计的进阶技巧,就让我们来回顾一下吧: —————————————————————————————————————————————————————————- 从很久以前,我就开始接触开源产品:从最开始的使用.受益者到后来的贡献者,到现在的热情推广者.现在,我是MongoDB的技术顾问.我的职责是为MongoDB的客户

1. MongoDB的特点: (1) 易于使用 MongoDB是一个面向文档的数据库,非关系型数据库.通过在文档中嵌入式文档和数据,面向对象的方法能够仅使用一条记录来表现复杂的层次关系.文档的键和值不再是固定的类型和大小. (2) 易于扩展 MongoDB的设计采用横向扩展,即通过分区将数据分散到更多机器上.面向文档的数据模型使它很容易地在多台服务器之间进行数据分割.MongoDB能够自动处理集群的数据和负载,自动重新分配文档,以及将用户请求路由到正确的机器上. (3) 丰富的功能 1) 索引

在 MongoDB 中的数据有灵活的模式.在相同集合中文档并不需要有相同的一组字段或结构的公共字段的集合,文档可容纳不同类型的数据. MongoDB设计模式的一些考虑 可根据用户要求设计架构. 合并对象为一个文件,如果要将它们放在一起.否则分开它们(但确保不需要连接). 重复数据(有限),因为磁盘空间便宜(相比计算时间). 不需要连接写入,而是读. 优化架构是最常见的用例. 在模式上做复杂的聚集. 例子 假设一个客户端需要一个数据库设计,设计一个博客网站,来看看 RDBMS 和 MongoDB

从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一

亲爱的读者,您可能想知道为什么要写关于MongoDb和MySql这篇文章.那是因为我与NodeJs开发人员讨论在应用程序中使用哪种数据存储作为主要的数据存储方式. 我看过很多评论都在争论这个问题. 有人说:“使用MongoDb,它更快并且更适合NodeJs应用”,其他人说:“使用关系数据库, 在MongoDb中不能方便的编写数据关联”.因此我决定去研究这两者之间的差别. 注意:不要将此看作是对这两者的完整研究. 本文只是在分享我的观点,不要误认为在说明使用这种技术好而另一种技术不好. 测试环境

一 mongodb的介绍 1.易用性:mongodb是一款强大.灵活并且易扩展的数据库.他面向于文档的数据库,而不是关系性数据库.不采用关系型主要是为了获得更好的扩展性.还有一个好处就是面向文档的数据库不在需要行(row)的概念.通过在文档中嵌入文档和数组,面向文档的方法能够仅使用一条记录来表现复杂的层级关系,这与现代的面向对象语言的开发者对数据的看法一致. 另外,不再有预定义模式(predefined schema):文档的键(key)和值(value)不再是固定的类型和大小.由于没有固定的模

MongoDB的内部构造<MongoDB The Definitive Guide> MongoDB的官方文档基本是how to do的介绍,而关于how it worked却少之又少,本人也刚买了<MongoDB TheDefinitive Guide>的影印版,还没来得及看,本文原作者将其书中一些关于MongoDB内部现实方面的一些知识介绍如下,值得一看. 今天下载了<MongoDB The Definitive Guide>电子版,浏览了里面的内容,还是挺丰富的.

转自:易百教程 MongoDB中的数据具有灵活的模式.文档在同一集合,但它们不需要具有相同的字段或结构集合,集合文档中的公共字段可以包含不同类型的数据. MongoDB中的数据具有灵活的模式.与SQL数据库不同,SQL数据库必须在插入数据之前确定和声明表的模式,MongoDB的集合不会强制执行文档结构.这种灵活性有助于将文档映射到实体或对象. 每个文档可以匹配表示实体的数据字段,即使数据具有实质性的变化.然而,集合中的文档具有类似的结构. 数据建模中的关键挑战是平衡应用程序的需求,数据库引擎的性

一.简介 MongoDB是一款强大.灵活.且易于扩展的通用型数据库 1.易用性 1)MongoDB是一款面向文档的数据库,而不是关系型数据库,因此而有着更好的扩展性. 2)通过在文档中嵌入文档和数组,面向文档的方法能够仅使用一条记录来表现复杂的层级关系. 3)MongoDB没有预定义模式(predefined schema):文档的键和值不再有固定的类型和大小:这样没有固定的模式,添加或删除字段就变得容易了. 4)使用MongoDB开发时能够进行快速迭代,所以开发进程得以加快. 2.易扩展性 P