Als Programmierer glaube ich, dass jeder mit Datenbanken vertraut sein und ein relatives Verständnis von MySQL und MongoDB haben sollte. Lassen Sie uns nun kurz über die MongoDB-Datenbank sprechen.
MongoDB ist eine Datenbank, die auf verteilter Dateispeicherung basiert und in der Sprache C++ geschrieben ist und skalierbare, leistungsstarke Datenspeicherlösungen für WEB-Anwendungen bietet.
MongoDB ist ein Produkt zwischen einer relationalen Datenbank und einer nicht-relationalen Datenbank. Es ist die funktionsreichste unter den nicht-relationalen Datenbanken und ähnelt am ehesten einer relationalen Datenbank. Die unterstützte Datenstruktur ist sehr locker und ein BSON-Format ähnlich JSON, sodass komplexere Datentypen gespeichert werden können. Das größte Merkmal von Mongo ist, dass die von ihm unterstützte Abfragesprache in gewisser Weise einer objektorientierten Abfragesprache ähnelt. Sie kann die meisten Funktionen ähnlich wie Einzeltabellenabfragen in relationalen Datenbanken implementieren von Daten.
Funktionen der MongoDB-Datenbank:
Hohe Leistung, einfache Bereitstellung, einfache Verwendung und sehr bequeme Datenspeicherung. Die wichtigsten Funktionsmerkmale sind:
* Satzorientierte Speicherung, einfach zu speichernde Objekttypdaten.
Das sogenannte „Sammlungsorientierte“ bedeutet, dass Daten gruppiert und in einem Datensatz gespeichert werden, der als Sammlung bezeichnet wird. Jede Sammlung hat einen eindeutigen Identifikationsnamen in der Datenbank und kann eine unbegrenzte Anzahl von Dokumenten enthalten. Das Konzept einer Sammlung ähnelt einer Tabelle in einer relationalen Datenbank (RDBMS), außer dass kein Schema definiert werden muss. Der Flash-Cache-Algorithmus in der Nytro MegaRAID-Technologie identifiziert schnell heiße Daten in großen Datensätzen innerhalb der Datenbank und sorgt so für konsistente Leistungsverbesserungen.
* Schemafrei.
Die Verwendung einer schemalosen Strukturspeicherung bedeutet, dass wir für Dateien, die in der Mongodb-Datenbank gespeichert sind, keine Strukturdefinition kennen müssen. Bei Bedarf können Sie Dateien mit unterschiedlichen Strukturen in derselben Datenbank speichern. Die Verwendung von Schemata zum Speichern von Daten ist ein wichtiges Merkmal, das Sammlungen von Tabellen in RDBMS unterscheidet.
*Unterstützt dynamische Abfragen.
* Unterstützt die vollständige Indizierung, einschließlich interner Objekte.
Kann jedes Attribut indizieren, einschließlich interner Objekte. MongoDB-Indizes sind im Grunde die gleichen wie RDBMS-Indizes. Indizes können für bestimmte Attribute und interne Objekte erstellt werden, um die Abfragegeschwindigkeit zu verbessern. Darüber hinaus bietet MongoDB auch die Möglichkeit, raumbezogene Indizes zu erstellen.
* Supportanfrage.
MongoDB unterstützt umfangreiche Abfrageoperationen. MongoDB unterstützt fast die meisten Abfragen in SQL.
* Unterstützt Replikation und Fehlerwiederherstellung.
MongoDB unterstützt den Master-Slave-Replikationsmechanismus, der Datensicherung, Fehlerbehebung, Leseerweiterung und andere Funktionen realisieren kann. Der auf Replikatsätzen basierende Replikationsmechanismus bietet die Funktion der automatischen Fehlerwiederherstellung und stellt sicher, dass Clusterdaten nicht verloren gehen.
* Nutzen Sie eine effiziente Binärdatenspeicherung, auch für große Objekte (wie Videos usw.).
Mit der Speicherung im Binärformat kann jede Art von Datenobjekt gespeichert werden.
* Behandeln Sie die Fragmentierung automatisch, um die Skalierbarkeit auf Cloud-Ebene zu unterstützen.
*Unterstützt RUBY, PYTHON, JAVA, C++, PHP, C#, Perl, JavaScript und andere Sprachen.
MongoDB bietet Datenbanktreiberpakete für alle gängigen gängigen Entwicklungssprachen. Entwickler können problemlos mit jeder gängigen Entwicklungssprache programmieren, um auf die MongoDB-Datenbank zuzugreifen.
*Das Dateispeicherformat ist BSON (eine Erweiterung von JSON).
BSON ist die Abkürzung für JSON im Binärformat. BSON unterstützt die Verschachtelung von Dokumenten und Arrays.
* Zugänglich über das Internet.
Auf die MongoDB-Datenbank kann remote über das Netzwerk zugegriffen werden.
* Leistungsstarke Aggregationstools
Neben der Bereitstellung umfangreicher Abfragefunktionen bietet MongoDB auch leistungsstarke Aggregationstools wie Anzahl, Gruppierung usw., die die Verwendung von MapReduce zur Erledigung komplexer Aggregationsaufgaben unterstützen .
Neben der Bereitstellung umfangreicher Abfragefunktionen bietet MongoDB auch leistungsstarke Aggregationstools wie Anzahl, Gruppe usw., die die Verwendung von MapReduce zur Erledigung komplexer Aggregationsaufgaben unterstützen.
Die Hauptanwendungsszenarien von MongoDB sind:
(1) Website-Echtzeit-Datenverarbeitung. Es eignet sich ideal für Einfügungen, Aktualisierungen und Abfragen in Echtzeit und verfügt über die Replikation und hohe Skalierbarkeit, die für die Echtzeit-Datenspeicherung auf der Website erforderlich sind.
(2) Cache. Aufgrund seiner hohen Leistung eignet es sich als Caching-Schicht für die Informationsinfrastruktur. Nach dem Neustart des Systems kann die von ihm erstellte persistente Cache-Schicht verhindern, dass die zugrunde liegenden Datenquellen überlastet werden.
(3) Szenarien mit hoher Skalierbarkeit. Ideal für Datenbanken mit Dutzenden oder Hunderten von Servern. Die Roadmap enthält bereits integrierte Unterstützung für die MapReduce-Engine.
(4) Bei großen Daten mit geringem Wert kann es teurer sein, einige Daten in herkömmlichen relationalen Datenbanken zu speichern. Zuvor wählten Programmierer häufig herkömmliche Dateien zur Speicherung.
Nicht anwendbare Szenarien sind wie folgt:
(1) Systeme, die einen hohen Grad an Transaktionscharakter erfordern, wie z. B. Bank- oder Buchhaltungssysteme. Herkömmliche relationale Datenbanken eignen sich derzeit besser für Anwendungen, die eine große Anzahl atomarer und komplexer Transaktionen erfordern.
(2) Herkömmliche Business-Intelligence-Anwendungen, wie etwa BI-Datenbanken, die auf bestimmte Probleme abzielen, werden hochoptimierte Abfragemethoden hervorbringen. Für solche Anwendungen ist ein Data Warehouse möglicherweise die geeignetere Wahl.
(3) Komplexe dokumentübergreifende (tabellenübergreifende) Kaskadenabfrage.
Der obige Inhalt ist eine kurze Einführung in die MongoDB-Datenbank. Ich hoffe, dass jeder die MongoDB-Datenbank versteht.
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