非关系型数据库Mongodb

NoSQL（非关系型数据库） 简单来说，关系模型指的就是二维表模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。 NoSQL最普遍的解释是“非关系型的”，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS。 非关系型数据

NoSQL（非关系型数据库）

简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。 NoSQL最普遍的解释是“非关系型的”，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS。

非关系型数据库特点
1.可以处理超大量的数据。
2.运行在便宜的PC服务器集群上。PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
3.击碎了性能瓶颈。NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
4.没有过多的操作。
5.支持者来源于社区。因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。

MongoDB简介

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。它是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。

MongoDB特点

面向集合, 意思是数据被分组到若干集合,这些集合称作聚集(collections). 在数据库里每个聚集有一个唯一的名字,可以包含无限个文档. 聚集是RDBMS中表的同义词,区别是聚集不需要进行模式定义.
模式自由, 意思是数据库并不需要知道你将存入到聚集中的文档的任何结构信息.实际上,你可以在同一个聚集中存储不同结构的文档.
文档型, 意思是我们存储的数据是键-值对的集合,键是字符串,值可以是数据类型集合里的任意类型,包括数组和文档. 我们把这个数据格式称作 "[BSON]"即 "Binary Serialized dOcument Notation."
面向文档存储：(类JSON数据模式简单而强大)。
高效的传统存储方式：支持二进制数据及大型对象（如照片和视频）。
复制及自动故障转移：Mongo数据库支持服务器之间的数据复制，支持主-从模式及服务器之间的相互复制。
Auto-Sharding自动分片支持云级扩展性（处于早期alpha阶段）：自动分片功能支持水平的数据库集群，可动态添加额外的机器。
动态查询：它支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
全索引支持：包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式，并生成一个高效的查询计划。
支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多种语言。
面向集合存储，易存储对象类型的数据：存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各中复杂的文件类型；
模式自由：存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义；
支持完全索引，包含内部对象。
支持复制和故障恢复。
自动处理碎片: 自动分片功能支持水平的数据库集群，可动态添加额外的机器
查询监视：Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能

MongoDB安装与配置

步骤一：下载MongoDB
下载地址：http://downloads.mongodb.org
步骤二：设置MongoDB程序存放目录
将下载的压缩包解压到D:\,重命名为mongodb,路径为d:\mongo
步骤三：设置数据文件存放目录
在d盘建一个文件夹，路径d:\mdb
步骤四：启动MongoDB服务
进入cmd 提示符控制台，转到d:\mongo\bin目录下，输入命令mongod --dbpath=d:\mdb
步骤五:将MongoDB作为Windows服务随机启动
先创建日志文件：同样转到d:\mongo\bin,输入命令mongod --dbpath=d:\mdb --logpath=d:\mdb\logs\mongodb.log --install
重新以管理员身份打开控制台窗口，设置mongodb服务开机启动：net start mongodb
步骤六：连接验证

输入d:\mongodb\bin\mongo,如果出现以下提示说明安装成功

数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，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。如在一些项目中大量用到音频和图片的存储。
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。