mongodb概述与存储结构

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1、大数据处理系统——存储管理mongoDB1大数据的存储平台大多采用NoSQ数据库系统，它能充分利用分布式计算机平台的特点，具有更好的存储和访问效率。NoSQL的崛起2021/10/82NoSQL全称是NotOnlySql，指的是非关系型的数据库。NoSQL数据库主要应用于web2.0的大规模系统，具有模式灵活、最终一致性、面向海量数据、分布式、开源、水平可扩展、配置简单、非关系型等特点。存储类型NoSQL产品特性列式存储Hbase、CassandraHypertable按列存储数据，最大的特点是方便存储结构和半结构化数据，方便做数据压缩，针对某一列或者某几列

2、的查询有非常大的I/O优势键值存储Redis、TokyoCabinetTokyoTyrant、Flare可以通过键快速查询到值。一般来说，存储不管值的格式，照单全收文档式存储MongoDB、CouchDB文档存储一般用类似JSON格式存储，存储的内容是文档类型的，这样也就有机会对某些字段建立索引，实现关系型数据库的某些功能对象式存储db4oVersant通过类似面向对象语言的语法操作数据库，通过对象的方式存取数据mongoDB简介3MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品MongoDB是一个开源的、模式自由的、面向文档存储的、分布式的数据库

3、MongoDB是由C++语言编写的开源数据库系统MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台，支持32位和64位应用数据模型4MongoDB数据库是一个面向集合且模式自由的文档类型数据库。1.面向集合面向集合是指数据被分组存在在数据集中，被称为一个集合（Collencton==table）。集合类似于关系型数据库的表（table）,不同于表的是，集合不需要定义任何模式，集合在存储文档，一个文档类似于关系型数据库的一条记录。在MongoDB中，要操作一个表并不需要创建它，可以直接往集合中插入数据，如果集合不存在，它会自动创建这个集合。2

4、.模式自由模式自由就是对存储在MongoDB数据库中的数据，我们不需要知道它是什么结构（可以是任何的文档）。3.文档型文档型存储的数据是键值对的集合，键是字符串，值可以是数据类型集合中的任意类型，包括数组和文档。我们把这个数据格式称为BSON（BinarySerializedDocumentNotation）功能性51.完整的索引支持：可以对文档创建索引，甚至还可以对内嵌文档以及数组创建索引。MongoDB的查询优化器会自动分析查询语句，然后生成一个高效的查询集合。2.动态查询：MongoDB的查询指令使用JSON形式，使查询表达式变得非常丰富，还可以非常容

5、易地查询文档中的内嵌对象和数组。3.查询监视：MongoDB提供了很多性能监视工具，用于分析数据库操作的性能。功能性64.复制及自动故障转移：MongoDB数据库支持服务器之间的复制，从节点可以复制主节点的数据，主节点的所有对数据的操作都会同步到从节点。从节点的数据跟主节点的数据是完全一样的，以作备份。主节点发生故障之后，从节点可以升级为主节点，也可以通过从节点对故障主节点进行数据恢复。5.高效地传统存储方式：支持二进制数据及大型对象（如视频），可以将图片文件甚至视频转换成二进制的数据存储到数据库中。6.自动分片以支持云级别的伸缩性：可以水平扩展数据库集群，

6、动态添加片（服务器）。其他特征71.拓展功能强大2.便于管理3.适用于多种场合MongoDB的适用场景MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。（1）网站数据：MongoDB非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。（3）大尺寸，低价值的数据：使用传统的关系型数据库存储一些数据时

7、可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。8MongoDB的适用场景（4）高伸缩性的场景：MongoDB非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。MongoDB的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的Bson数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。9MongoDB与MSSQLServer的语句对照——选择查询MySQL:SELECT*FROMuserMongo:db.user.find()MySQL:SELECT*FROMuserWHEREname='foobar'

8、Mongo:db.user.find({'name'