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关于MongoDB(一)
Nosql DB
这是一个非关系型数据库。 通常我们的数据库有三类: 关系型数据库(RDBMS),联机分析处理数据库(OLAP),和菲关系型数据库(NoSql)。
MongoDB属于第三种,而且是一种基于文档的(document oriented)数据库。
优劣势
优势: 查询性能,在都没有建立索引的时候,明显快于MySql。 都建立了索引后,不慢于MySql。
劣势: 不支持事物。因此如果对于事物要求很高的情形,不适用这个数据库。
概念&语法
概念
collection:集合,等于关系型数据库中的table。
dcoument:文档对象,等同于关系型数据库table中的一行记录。
field: 键值对,等同于关系型数据库中table的一个column
database:这个没啥区别。
数据在MongoDB中是以BSON的格式存储的,所谓BSON就是binary json, 也就是二进制的json数据。
语法
属性:javascript语法。
显示数据库: show dbs
使用数据库: use your_db (备注:这样子就好了,your_db不存在,则“新建”一个出来,不会报错,事实是:直到存储docuemnt对象时才创建collection和数据库)
插入记录: your_db.your_collection.insert(json表达式) (备注:可以将关联的对象通过json表达式存储在一个document里面---如下图图2中的标注3所示,这个跟关系型数据库不同)
更新记录: your_db.your_collection.update(json表达式)
your_db.your_collection.save(json表达式) : 实际上是插入和更新操作的合并,记录不存在则insert,存在则update。
以上指令演示如下图所示:
图1
查询记录:your_db.your_collection.find({键值对},{需要显示/隐藏的字段的键值对})/findOne({键值对},{需要显示/隐藏的字段的键值对})
注意:a) find返回的是一个cursor对象(游标对象), 而findOne返回的是一个document(一条记录)。
find的结果可以用forEach(printjson)格式化,如下图(图中标注1)所示:
图2
b).findOne,对于有多条记录,则只返回第一条记录(最旧的那条).
c). 第二个参数:{需要显示/隐藏的字段的键值对}, 要么设为白名单,即允许显示哪些字段 ,如{ ‘field1‘:1, ‘field2‘:1,...},
要么设置为黑名单,即指定哪些字段不显示,如 {‘field1‘:0 , ‘field2‘:0,....}
不能混用,例如 {‘field1‘:1, ‘field2‘:0},这个是不受支持的。
但对于_id字段例外,这个字段可以混用。
d). 由于一个document中可能存储多级对象,引用子对象可以像js中一样用点号(.)。
例如,已知,user对应的document中存储了name字段,这个字段是一个json对象(另外一张表--在关系型数据库中),如下
{ "_id":ObjectId("a2349723424adfa14"), "name":{"first":"John","last":"Smith"} ....}
那么,如果要查询名为john的人,可以这样写js
your_db.user.find({‘name.first‘:‘John‘})
e). 范式(normalization)与反范式(de-normalization)
通常把所有的数据存储在一个document里面,这个叫做de-normalization,即用冗余换取读取的性能。这通常使用于读数据比较多的情形,比如cms系统。
如果写数据会比较多,最好normalization一下,即通过第一,第二,第三范式将数据表(collection)重新设计。
mongodb是支持normalization的,通过_id实现(图2中标注2),_id采用了一个特殊的算法,考虑到机器,数据库,collection,时间等因素,将其综合编码到_id中,以保证数据的唯一性。
在normalization后的数据库中,通过link(链接),指向其他docuemt。
例如,book对象可以有author对象的链接,如下:
{"_id":ObjectId("book_id1123132"),
"name":"MongoDB 30分钟精通",
"author_id": ObjectId("author_id_say_tommy"),
...
}
author document对象:
{
"_id": ObjectId("author_id_say_tommy"),
"name":"Tommy",
...
}
这个就是分离了冗余数据,从而有利于update数据操作。
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