MongoDB是一个文档数据库,提供好的性能,领先的非关系型数据库。采用BSON存储文档数据。
BSON()是一种类json的一种二进制形式的存储格式,简称Binary JSON.
相对于json多了date类型和二进制数组。
数据库能够当作是一个电子化的文件柜,用户能够对文件中的数据运行新增、检索、更新、删除等操做。数据库是一个
全部集合的容器,在文件系统中每个数据库都有一个相关的物理文件。
集合就是一组 MongoDB 文档。它至关于关系型数据库(RDBMS)中的表这种概念。集合位于单独的一个数据库中。
一个集合内的多个文档能够有多个不一样的字段。通常来讲,集合中的文档都有着相同或相关的目的。
文档由一组key value组成。文档是动态模式,这意味着同一集合里的文档不须要有相同的字段和结构。在关系型
数据库中table中的每一条记录至关于MongoDB中的一个文
非关系型数据库的显著特色是不使用SQL做为查询语言,数据存储不须要特定的表格模式。
mongodb存储bson对象在丛集(collection)中.数据库名字和丛集名字以句点连结起来叫作名字空间(namespace).
一个集合命名空间又有多个数据域(extent),集合命名空间里存储着集合的元数据,好比集合名称,集合的
第一个数据域和最后一个数据域的位置等等。而一个数据域由若干条文档(document)组成,每一个数据域都有一个
头部,记录着第一条文档和最后一条文档的为知,以及该数据域的一些元数据。extent之间,document之间经过
双向链表链接。
索引的存储数据结构是B树,索引命名空间存储着对B树的根节点的指针。
分片是将数据水平切分到不一样的物理节点。当应用数据愈来愈大的时候,数据量也会愈来愈大。当数据量增加
时,单台机器有可能没法存储数据或可接受的读取写入吞吐量。利用分片技术能够添加更多的机器来应对数据量增长
以及读写操做的要求。
mongodb中包括了一个能够显示数据库中每一个操做性能特色的数据库分析器.经过这个分析器你能够找到比预期慢
的查询(或写操做);利用这一信息,好比,能够肯定是否须要添加索引.
默认MongoDB不支持主键和外键关系。 用Mongodb自己的API须要硬编码才能实现外键关联,不够直观且难度
较大
"Code"类型用于在文档中存储 JavaScript 代码。
"Regular Expression"类型用于在文档中存储正则表达式
"ObjectID"数据类型用于存储文档id
一共有四部分组成:时间戳、客户端ID、客户进程ID、三个字节的增量计数器
索引用于高效的执行查询,没有索引的MongoDB将扫描整个集合中的全部文档,这种扫描效率很低,须要处理大量
的数据.
索引是一种特殊的数据结构,将一小块数据集合保存为容易遍历的形式.索引可以存储某种特殊字段或字段集的
值,并按照索引指定的方式将字段值进行排序.
使用db.collection.createIndex()在集合中建立一个索引
db.collectionName.find({key:value})
db.collectionName.find().pretty()
db.mycol.find(
{
$or: [
{key1: value1}, {key2:value2}
]
}
).pretty()
db.collectionName.update({key:value},{$set:{newkey:newValue}})
db.collectionName.remove({key:value})
并使用 1 和 -1 来指定排序方式,其中 1 表示升序,而 -1 表示降序。javascript
db.connectionName.find({key:value}).sort({columnName:1})
聚合操做可以处理数据记录并返回计算结果。聚合操做能将多个文档中的值组合起来,对成组数据执行各类操做,返回单一的结果。它至关于 SQL 中的 count(*) 组合 group by。对于 MongoDB 中的聚合操做,应该使用aggregate()
方法。java
db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
在MongoDB中副本集由一组MongoDB实例组成,包括一个主节点多个次节点,MongoDB客户端的全部数据都
写入主节点(Primary),副节点从主节点同步写入数据,以保持全部复制集内存储相同的数据,提升数据可用性。
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。 在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增长的数据项时能够优先考虑
使用NoSQL数据库。 在考虑数据库的成熟度;支持;分析和商业智能;管理及专业性等问题时,应优先考虑关系型数据库。
MongoDB支持存储过程,它是javascript写的,保存在db.system.js表中。
GridFS是一种将大型文件存储在MongoDB中的文件规范。使用GridFS能够将大文件分隔成多个小文档存放,这样咱们可以有效的保存大文档,并且解决了BSON对象有限制的问题。mysql
MongoDB采用的预分配空间的方式来防止文件碎片。正则表达式
更新操做会当即发生在旧的块(Chunk)上,而后更改才会在全部权转移前复制到新的分片上。sql
不会,只会在A:{B,C}上使用索引。mongodb
面向文件的 高性能 高可用性 易扩展性 丰富的查询语言数据库
是的,用户移除属性而后对象会从新保存(re-save()).json
对于对象成员而言,是的.然而用户不可以添加空值(null)到数据库丛集(collection)由于空值不是对象.然而用户可以添加空对象{}.数组
不会,磁盘写操做默认是延迟执行的.写操做可能在两三秒(默认在60秒内)后到达磁盘.例如,若是一秒内数据库收到一千个对一个对象递增的操做,仅刷新磁盘一次.服务器
mongodb没有使用传统的锁或者复杂的带回滚的事务,由于它设计的宗旨是轻量,快速以及可预计的高性能.能够把它类比成mysql mylsam的自动提交模式.经过精简对事务的支持,性能获得了提高,特别是在一个可能会穿过多个服务器的系统里.
从备份数据库声明主数据库宕机到选出一个备份数据库做为新的主数据库将花费10到30秒时间.这期间在主数据库上的操做将会失败–包括写入和强一致性读取(strong consistent read)操做.然而,你还能在第二数据库上执行最终一致性查询(eventually consistent query)(在slaveok模式下),即便在这段时间里.
它是当前备份集群(replica set)中负责处理全部写入操做的主要节点/成员.在一个备份集群中,当失效备援(failover)事件发生时,一个另外的成员会变成primary.
(数据量大用集群分片,数据量小用非集群)
为开发便捷起见,咱们建议以非集群分片(unsharded)方式开始一个 mongodb 环境,除非一台服务器不足以存放你的初始数据集.从非集群分片升级到集群分片(sharding)是无缝的,因此在你的数据集还不是很大的时候不必考虑集群分片(sharding).
每个分片(shard)是一个分区数据的逻辑集合.分片可能由单一服务器或者集群组成,咱们推荐为每个分片(shard)使用集群.
mongodb 分片是基于区域(range)的.因此一个集合(collection)中的全部的对象都被存放到一个块(chunk)中.只有当存在多余一个块的时候,才会有多个分片获取数据的选项.如今,每一个默认块的大小是 64mb,因此你须要至少 64 mb 空间才能够实施一个迁移.
更新操做会当即发生在旧的分片(shard)上,而后更改才会在全部权转移(ownership transfers)前复制到新的分片上.
若是一个分片(shard)中止了,除非查询设置了“partial”选项,不然查询会返回一个错误.若是一个分片(shard)响应很慢,mongodb则会等待它的响应.
没问题,这些文件是在分片(shard)进行均衡操做(balancing)的时候产生的临时文件.一旦这些操做已经完成,相关的临时文件也应该被删除掉.但目前清理工做是须要手动的,因此请当心地考虑再释放这些文件的空间.
不须要,移动操做是一致(consistent)而且是肯定性的(deterministic);一次失败后,移动操做会不断重试;当完成后,数据只会出如今新的分片里(shard).
MongoDB 4.0的新特性——事务(Transactions):MongoDB 是不支持事务的,所以开发者在须要用到事务的时候,不得不借用其余工具,在业务代码层面去弥补数据库的不足。
事务和会话(Sessions)关联,一个会话同一时刻只能开启一个事务操做,当一个会话断开,这个会话中的事务也会结束。