mongodb数据库

1.为何要使用mongodb数据库或者说他有什么优势？ 高性能，高可用，易扩展，丰富的查询语言，面向文档

2.文档 至关于 行，键只能是字符串类型

数据库 -》集合-》文档-》键，值 db col doc 查找数据库某个集合的全部文档 db.col.find()

删除数据库某个集合的全部文档 db.col.remove({})

删除某个文档,name属性值为sandy的文档 db.col.remove({"name":"sandy"})

3.数据库

一个文档
product_id : 1
version: 1.0
测试：
err =  collection.Find(bson.M{"product_id": "2"}).All(&versions)
i := len(versions)
结果：
err = nil  i=0 All函数找不到符合的
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4.两个文档

product_id : 1
version: 1.0
 
product_id : 1
version: 1.1
 
测试：
err =  collection.Find(bson.M{"product_id": "1"}).One(&versions)
结果：
不会报错，只会返回其中一个文档
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5.两个文档

product_id : 1
version: 1.0
 
product_id : 1
version: 1.1
 
测试：
err =  collection.Find(bson.M{"product_id": "2"}).All(&versions)
结果：
不会报错,数量为0
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总结：想知道数据库有没有这个数据，使用Count（）,为0的话表明没有这个数，不存在

MongoDB的事务
首先咱们须要知道MongoDB是有多种存储引擎的，不一样的存储引擎在实现ACID的时候，使用不一样的机制。而Mongodb从3.0开始默认使用的是WiredTiger引擎，本文后续全部文字均是针对WiredTiger引擎。 WiredTiger引擎能够针对单个文档来保证ACID特性，可是当须要操做多个文档的时候没法保证ACID，也即没法提供事务支持

Mongodb使用读写锁来来控制并发操做：
当进行读操做的时候会加读锁，这个时候其余读操做能够也得到读锁。可是不能或者写锁。 当进行写操做的时候会加写锁，这个时候不能进行其余的读操做和写操做。 因此按照这个道理，是不会出现同时修改同一个文档（如执行++操做）致使数据出错的状况并且按照这个道理，由于写操做会阻塞读操做，因此是不会出现脏读的

【索引】 数据库索引的本质是空间换时间

讲解B树 B+树

讲的超细

上文说过通常使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣。先从B-Tree分析，根据B-Tree的定义，可知检索一次最多须要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每一个节点只须要一次I/O就能够彻底载入。为了达到这个目的，在实际实现B-Tree还须要使用以下技巧：

每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次I/O。

B-Tree中一次检索最多须要h-1次I/O（根节点常驻内存），渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。通常实际应用中，出度d是很是大的数字，一般超过100，所以h很是小（一般不超过3）。（h表示树的高度 & 出度d表示的是树的度，即树中各个节点的度的最大值）

综上所述，用B-Tree做为索引结构效率是很是高的。

而红黑树这种结构，h明显要深的多。因为逻辑上很近的节点（父子）物理上可能很远，没法利用局部性，因此红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h)，效率明显比B-Tree差不少。

上文还说过，B+Tree更适合外存索引，缘由和内节点出度d有关。从上面分析能够看到，d越大索引的性能越好，而出度的上限取决于节点内key和data的大小：

dmax=floor(pagesize/(keysize+datasize+pointsize))

floor表示向下取整。因为B+Tree内节点去掉了data域，所以能够拥有更大的出度，拥有更好的性能。
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B树

一棵m阶的B-Tree有以下特性： 
1. 每一个节点最多有m个孩子。 
2. 除了根节点和叶子节点外，其它每一个节点至少有Ceil(m/2)个孩子。 
3. 若根节点不是叶子节点，则至少有2个孩子 
4. 全部叶子节点都在同一层，且不包含其它关键字信息 
5. 每一个非终端节点包含n个关键字信息（P0,P1,…Pn, k1,…kn） 
6. 关键字的个数n知足：ceil(m/2)-1 <= n <= m-1 
7. ki(i=1,…n)为关键字，且关键字升序排序。 
8. Pi(i=1,…n)为指向子树根节点的指针。P(i-1)指向的子树的全部节点关键字均小于ki，但都大于k(i-1)
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B+树

B+Tree相对于B-Tree有几点不一样：

非叶子节点只存储键值信息。
全部叶子节点之间都有一个链指针。
数据记录都存放在叶子节点中
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为何MongoDB 索引选择B-树，而 Mysql 索引选择B+树