Was ist der Unterschied zwischen Mongodb und MySQL?
Der Unterschied zwischen MongoDB und MySQL: 1. MySQL ist eine traditionelle relationale Datenbank, während MongoDB eine nicht relationale Datenbank ist. 2. MySQL verfügt über unterschiedliche Speichermethoden auf verschiedenen Engines, während die Speichermethode von MongoDB „virtueller Speicher + Persistenz“ ist. 3. MySQL verwendet herkömmliche SQL-Anweisungen usw.
Der Unterschied zwischen MongoDB und MySQL
Vorwort:
MySQL und MongoDB sind beide gängige Open-Source-Datenbanken, aber MySQL ist eine traditionelle relationale Datenbank, während MongoDB eine nicht relationale Datenbank ist, die auch als Dokumentendatenbank bezeichnet wird . Eine NoSQL-Datenbank. Sie alle haben ihre eigenen Vorteile, entscheidend ist, wo sie eingesetzt werden. Daher sind die uns bekannten SQL-Anweisungen nicht auf MongoDB anwendbar, da SQL-Anweisungen die Standardsprache relationaler Datenbanken sind.
1. Relationale Datenbank-MySQL
1 Es gibt verschiedene Speichermethoden auf verschiedenen Engines.
2. Die Abfrageanweisung verwendet eine herkömmliche SQL-Anweisung, die über ein relativ ausgereiftes System verfügt und sehr ausgereift ist.
3. Der Anteil von Open-Source-Datenbanken nimmt ständig zu und die Freigabeseite von MySQL wächst weiter.
4. Der Nachteil besteht darin, dass die Effizienz bei der Verarbeitung großer Datenmengen deutlich geringer ist.
2. Nicht-relationale Datenbank – MongoDB
Nicht-relationale Datenbank (nosql), eine Dokumentdatenbank. Lassen Sie mich zunächst die Dokumentdatenbank erläutern, in der Daten der Typen XML, JSON und BSON gespeichert werden können. Diese Daten sind selbstbeschreibend und stellen eine hierarchische baumartige Datenstruktur dar. Die Datenstruktur besteht aus Schlüssel-Wert-Paaren (Schlüssel=>Wert).
1. Speichermethode: virtueller Speicher + Persistenz.
2. Abfrageanweisung: Es handelt sich um eine einzigartige MongoDB-Abfragemethode.
3. Geeignete Szenarien: Veranstaltungsaufzeichnung, Content-Management- oder Blogging-Plattform usw.
4. Architekturmerkmale: Eine hohe Verfügbarkeit kann durch Replikatsätze und Sharding erreicht werden.
5. Datenverarbeitung: Daten werden auf der Festplatte gespeichert, aber Daten, die häufig gelesen werden müssen, werden in den Speicher geladen und die Daten werden im physischen Speicher gespeichert, um ein schnelles Lesen und Schreiben zu erreichen.
6. Neue Datenbanken haben eine geringe Reife, sie sind den relationalen Datenbanken am nächsten und gehören zu den vollständigeren Datenbanken.
3. Vor- und Nachteile von MongoDB
Vorteile:
1. Die Leistung von MongoDB ist sehr schnell und es werden heiße Daten im physischen Speicher gespeichert . schnell.
2. Die hohe Verfügbarkeit und Cluster-Architektur von MongoDB weist eine sehr hohe Skalierbarkeit auf.
3. Wenn die Hauptdatenbank im Replikatsatz auf ein Problem stößt und keine Dienste mehr bereitstellen kann, wählt der Replikatsatz eine neue Hauptdatenbank aus, um weiterhin Dienste bereitzustellen.
4. Die Daten im Bson- und JSon-Format von MongoDB eignen sich sehr gut für die Speicherung und Abfrage von Dokumentformaten.
Nachteile:
1. Unterstützt keine Transaktionsvorgänge. MongoDB selbst verfügt nicht über einen eigenen Transaktionsmechanismus. Wenn Sie einen Transaktionsmechanismus in MongoDB implementieren müssen, müssen Sie eine zusätzliche Tabelle verwenden, um die Transaktion selbst logisch zu implementieren.
2. Aufgrund des kurzen Aufstiegs von NoSQL gibt es weniger Anwendungserfahrung als bei relationalen Datenbanken.
3. MongoDB nimmt zu viel Platz ein.
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MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

So lösen Sie den MySQL -Zugriff für Benutzer "Fehler: 1. Überprüfen Sie die Berechtigung des Benutzers, eine Verbindung zur Datenbank herzustellen. 2. Setzen Sie das Passwort zurück; 3.. Remote -Verbindungen zulassen; 4. Erfrischungsberechtigungen; 5. Überprüfen Sie die Datenbankserverkonfiguration (Bind-Address, Skip-Grant-Tabellen). 6. Überprüfen Sie die Firewall -Regeln; 7. Starten Sie den MySQL -Dienst neu. TIPP: NACHTEN ALDEN, ABER DIE DATABASE.

Schritte zur automatischen Sicherung von MySQL -Daten mit Navicat: Installieren und Verbindung zum MySQL -Server. Erstellen Sie eine Sicherungsaufgabe, wobei die Sicherungsquelle, der Dateispeicherort und der Name angegeben werden. Konfigurieren Sie Sicherungsoptionen, einschließlich Sicherungstyp, Frequenz und Aufbewahrungszeit. Richten Sie einen automatischen Backup -Plan ein, aktivieren Sie automatische Sicherung, setzen Sie Zeit und Frequenz. Vorschau der Sicherungseinstellungen und die Sicherung durchführen. Überwachung des Sicherungsfortschritts und der Geschichte.

Feldbetriebshandbuch in MySQL: Felder hinzufügen, ändern und löschen. Feld hinzufügen: Alter table table_name hinzufügen column_name data_type [nicht null] [Standard default_value] [Primärschlüssel] [auto_increment] Feld ändern: Alter table table_name Ändern Sie Column_Name Data_type [nicht null] [diffault default_value] [Primärschlüssel] [Primärschlüssel]

Verschachtelte Anfragen sind eine Möglichkeit, eine andere Frage in eine Abfrage aufzunehmen. Sie werden hauptsächlich zum Abrufen von Daten verwendet, die komplexe Bedingungen erfüllen, mehrere Tabellen assoziieren und zusammenfassende Werte oder statistische Informationen berechnen. Beispiele hierfür sind zu findenen Mitarbeitern über den überdurchschnittlichen Löhnen, das Finden von Bestellungen für eine bestimmte Kategorie und die Berechnung des Gesamtbestellvolumens für jedes Produkt. Beim Schreiben verschachtelter Abfragen müssen Sie folgen: Unterabfragen schreiben, ihre Ergebnisse in äußere Abfragen schreiben (auf Alias oder als Klauseln bezogen) und optimieren Sie die Abfrageleistung (unter Verwendung von Indizes).

Sortierindex ist eine Art von MongoDB -Index, mit dem die Sortierung von Dokumenten in einer Sammlung nach bestimmten Feldern sortiert werden kann. Durch das Erstellen eines Sortierindex können Sie die Ergebnisse der Abfrageergebnisse ohne zusätzliche Sortiervorgänge schnell sortieren. Zu den Vorteilen gehören schneller Sortieren, Überschreibungsanfragen und On-Demand-Sortieren. Die Syntax ist db.collection.createinNex ({field: & lt; sortieren order & gt;}), wobei & lt; sortieren order & gt; ist 1 (aufsteigende Ordnung) oder -1 (absteigende Reihenfolge). Sie können auch Multi-Field-Sortierindizes erstellen, in denen mehrere Felder sortiert werden.