初学MongoDB实践笔记安装、创建数据库、保存及查询数据
MongoDB是一个可扩展、高性能的分布式文档存储数据库,由C 语言编写,旨在为web应用提供可扩展的高性能数据存【本文来自鸿网互联 (http://www.68idc.cn)】储解决方案。它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。 Mongo DB 是目前在IT行业非常流
MongoDB是一个可扩展、高性能的分布式文档存储数据库,由C 语言编写,旨在为web应用提供可扩展的高性能数据存【本文来自鸿网互联 (http://www.68idc.cn)】储解决方案。它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。
Mongo DB 是目前在IT行业非常流行的一种非关系型数据库(NoSql),其灵活的数据存储方式备受当前IT从业人员的青睐。Mongo DB很好的实现了面向对象的思想(OO思想),在Mongo DB中每一条记录都是一个Document对象。Mongo DB最大的优势在于所有的数据持久操作都无需开发人员手动编写SQL语句,直接调用方法就可以轻松的实现CRUD操作。
文档数据库介绍:
MongoDB数据库中一条记录是一个文档,他的数据结构由(field)和值(value)成对的组成。MongoDB文档类似于JSON对象。字段(域)的值可以包含其他文档、数组和文档数组。
如下图所示MongoDB文档结构:

使用文档数据库的优势如下:
在许多程序设计语言中,文档(即对象)适合原生数据类型;
嵌入式文档和数组减少昂贵的关系型关联需要;
动态数据结构模式支持流畅的可扩展多态性。
安装
官方网站:http://www.mongodb.org/downloads,下载Windows 64bit地址。
MongoDB在Windows 7上的安装运行很方便。直接下载、解压,然后运行bin/mongod 即可启动服务器,运行bin/mongo 即可运行命令行客户端。
我是使用默认安装到C盘Program Files\MongoDB 2.6 Standard目录下,为了方便学习,将其拷贝到C盘根目录下,为C:\MongoDB。
注意:请最好不要安装到C盘Program Files目录下,而且安装目录不要包含空格,否则,将麻烦些,也就是命令行参数每个参数要用“”括起来,例如:
repeat "I am hungry" now
命令会把字符串"I am hungry"分配给argv[1],把字符串"now"分配给argv[2]。
在启动MongoDB之前,我们必须新建一个存放mongoDB数据和日志的目录。数据库目录:C:\MongoDB\data\db\,日志目录:C:\MongoDB\data\。
启动服务
打开CMD窗口,进入到C:\MongoDB\bin目录下,运行服务端mongod.exe。
C:\MongoDB\bin>mongod.exe --dbpath=C:\MongoDB\data\db --directoryperdb --logpath=C:\MongoDB\data\logs --logappend
注:如果服务未启动成功,主要是两个原因,一是未建data\db\目录;以及防火墙不允许开放服务所需端口。
运行客户端
再打开一个CMD窗口,进入到C:\MongoDB\bin目录下,运行客户端mongo.exe来登录MongoDB。(要保持服务端mongod.exe的窗口不关闭)
Java开发数据库驱动
驱动Jar包链接地址,驱动ZIP包链接地址。https://github.com/mongodb/mongo-java-driver/releases
在客户端练习
删除用户:db.dropUser('username')
创建OA数据库:use OA
注:如果不做其他操作,则OA数据库是不会被创建的。
创建collections:OA.createCollection("mytest");
查看数据库:
> show dbs
OA 0.078GB
admin 0.078GB
db (empty)
local 0.078GB
test (empty)
查看Collection(相当于“表”):
> show collections
创建文档数据数据表,并插入数据记录。
> use OA
switched to db OA
> db.createCollection("doctest")
{ "ok" : 1 }
> db.doctest.save({id:1,name:'ttest1'});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.doctest.save({id:2,name:'ttest1',code:'102'});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.doctest.save({id:3,name:'ttest3',code:'103',class:'doc'});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.doctest.save({id:4,name:'ttest4',code:'104'});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
查询
查询数据数量(count)
> db.doctest.find().count();
4
条件(=)查询,条件为:name="ttest1"。
> db.doctest.find({"name":"ttest1"});
{ "_id" : ObjectId("54a1003556a081db9d632745"), "id" : 1, "name" : "ttest1" }
{ "_id" : ObjectId("54a1005756a081db9d632746"), "id" : 2, "name" : "ttest1", "code" : "102" }
条件(>=)查询,条件为:id>3。
> db.doctest.find({id:{$gt:3}});
{ "_id" : ObjectId("54a100a056a081db9d632748"), "id" : 4, "name" : "ttest4", "code" : "104" }
> db.doctest.find({id:{$gte:3}});
{ "_id" : ObjectId("54a1008c56a081db9d632747"), "id" : 3, "name" : "ttest3", "code" : "103", "class" : "doc" }
{ "_id" : ObjectId("54a100a056a081db9d632748"), "id" : 4, "name" : "ttest4", "code" : "104" }
条件(in)查询,条件为:id in (2,3)。
> db.doctest.find({id:{$in:[2,3]}});
说明:$gt : > --(Greater than 的首字母)
$gte : >= --(Greater than or equal 的首字母)
$lt :
$lte :
$ne : != --(Not equal 的首字母)
推荐客户端工具
1. MongoVUE ,http://blog.mongovue.com/
数据库设计
MongoDB 无固定结构,每张表每段数据可以有不同的结构,这既是好处也是缺点,缺点在于你必须很了解MongoDB的表结构,这其实给维护人员带来一定的不适应和麻烦。
此问题也很容易解决,就是增加表结构定义表,用于说明各种情况下的结构定义,例如可配置审批单,就是比较适用。
嵌套式设计,例如审批单带有明细项目,其中,明细项目是多行数据内容,则操作如下:
>db.doctest.save({id:5,name:'ttest5',code:'106',detail:[{item:'测试卡1',type:'Card',acount:3},{item:'测试卡2',type:'Card',acount:5}]});
查询其中型号(Type)是“Mobile”的记录,在操作如下:
> db.doctest.find({"detail.type":"Mobile"});
{ "_id" : ObjectId("54a39ebdd8389293ac59e78a"), "id" : 6, "name" : "ttest6", "code" : "107", "detail" : [ { "item" : "员工卡1", "type" : "Card", "acount" : 3 }, { "item" : "测试手机", "type" : "Mobile", "acount" : 5 } ] }
查看审批单的设计:
> db.doctest.find();
查询内嵌文档
查询文档有两种方式,一种是完全匹查询,另一种是针对键值对查询!内嵌文档的完全匹配查询和数组的完全匹配查询一样,内嵌文档内键值对的数量,顺序都必须一致才会匹配,如下例:
针对内嵌文档特定键值对的查询是最常用的!通过点表示法来精确表示内嵌文档的键。

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MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

Hash値として保存されているため、Navicatを介してMongoDBパスワードを直接表示することは不可能です。紛失したパスワードを取得する方法:1。パスワードのリセット。 2。構成ファイルを確認します(ハッシュ値が含まれる場合があります)。 3.コードを確認します(パスワードをハードコードできます)。

MongoDB効率的なバックアップ戦略の詳細な説明CENTOSシステムでは、この記事では、データセキュリティとビジネスの継続性を確保するために、CENTOSシステムにMongoDBバックアップを実装するためのさまざまな戦略を詳細に紹介します。 Dockerコンテナ環境でのマニュアルバックアップ、タイミング付きバックアップ、自動スクリプトバックアップ、バックアップメソッドをカバーし、バックアップファイル管理のベストプラクティスを提供します。マニュアルバックアップ:MongoDumpコマンドを使用して、マニュアルフルバックアップを実行します。たとえば、Mongodump-Hlocalhost:27017-U Username-P Password-Dデータベース名-O/バックアップディレクトリこのコマンドは、指定されたデータベースのデータとメタデータを指定されたバックアップディレクトリにエクスポートします。

eコマースのWebサイトを開発するとき、私は困難な問題に遭遇しました。ユーザーにパーソナライズされた製品の推奨事項を提供する方法です。当初、私はいくつかの簡単な推奨アルゴリズムを試しましたが、結果は理想的ではなく、ユーザーの満足度も影響を受けました。推奨システムの精度と効率を改善するために、より専門的なソリューションを採用することにしました。最後に、Andres-Montanez/Adcumentations Bundleを介してAndres-Montanez/Bundleをインストールしました。これは、問題を解決しただけでなく、推奨システムのパフォーマンスを大幅に改善しました。次の住所から作曲家を学ぶことができます。

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ソートインデックスは、特定のフィールドによるコレクション内のドキュメントのソートを許可するMongoDBインデックスの一種です。ソートインデックスを作成すると、追加のソート操作なしでクエリ結果をすばやく並べ替えることができます。利点には、クイックソート、オーバーライドクエリ、およびオンデマンドソートが含まれます。構文はdb.collection.createIndex({field:< sort and gt;})、where< sort and> IS 1(昇順)または-1(降順注文)です。また、複数のフィールドをソートするマルチフィールドソートインデックスを作成することもできます。
