深入浅出MongoDB(五)mongo语法和mysql语法对比学习
我们总是在对比中看到自己的优点和缺点,对于mongodb来说也是一样,对比学习让我们尽快的掌握关于mongodb的基础知识。 mongodb与mysql命令对比 关系型数据库一般是由数据库(database)、表(table)、记录(record)三个层次概念组成。而非关系型数据库mong
我们总是在对比中看到自己的优点和缺点,对于mongodb来说也是一样,对比学习让我们尽快的掌握关于mongodb的基础知识。
mongodb与mysql命令对比
关系型数据库一般是由数据库(database)、表(table)、记录(record)三个层次概念组成。而非关系型数据库mongodb是由数据库(database)、集合(collection)、文档对象(document)三个层次组成。mongodb对于关系型数据库里的表,没有行和列的关系概念,这体现了模式的自由特点。
语法命令如下列表格所示
MySQL |
MongoDB |
说明 |
mysqld |
mongod |
服务器守护进程 |
mysql |
mongo |
客户端工具 |
mysqldump |
mongodump |
逻辑备份工具 |
mysql |
mongorestore |
逻辑恢复工具 |
|
db.repairDatabase() |
修复数据库 |
mysqldump |
mongoexport |
数据导出工具 |
source |
mongoimport |
数据导入工具 |
grant * privileges on *.* to … |
Db.addUser() Db.auth() |
新建用户并权限 |
show databases |
show dbs |
显示库列表 |
Show tables |
Show collections |
显示表列表 |
Show slave status |
Rs.status |
查询主从状态 |
Create table users(a int, b int) |
db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000}) 另:可隐式创建表。 |
创建表 |
Create INDEX idxname ON users(name) |
db.users.ensureIndex({name:1}) |
创建索引 |
Create INDEX idxname ON users(name,ts DESC) |
db.users.ensureIndex({name:1,ts:-1}) |
创建索引 |
Insert into users values(1, 1) |
db.users.insert({a:1, b:1}) |
插入记录 |
Select a, b from users |
db.users.find({},{a:1, b:1}) |
查询表 |
Select * from users |
db.users.find() |
查询表 |
Select * from users where age=33 |
db.users.find({age:33}) |
条件查询 |
Select a, b from users where age=33 |
db.users.find({age:33},{a:1, b:1}) |
条件查询 |
select * from users where age |
db.users.find({'age':{$lt:33}}) |
条件查询 |
select * from users where age>33 and age |
db.users.find({'age':{$gt:33,$lte:40}}) |
条件查询 |
select * from users where a=1 and b='q' |
db.users.find({a:1,b:'q'}) |
条件查询 |
select * from users where a=1 or b=2 |
db.users.find( { $or : [ { a : 1 } , { b : 2 } ] } ) |
条件查询 |
select * from users limit 1 |
db.users.findOne() |
条件查询 |
select * from users where name like "%Joe%" |
db.users.find({name:/Joe/}) |
模糊查询 |
select * from users where name like "Joe%" |
db.users.find({name:/^Joe/}) |
模糊查询 |
select count(1) from users |
Db.users.count() |
获取表记录数 |
select count(1) from users where age>30 |
db.users.find({age: {'$gt': 30}}).count() |
获取表记录数 |
select DISTINCT last_name from users |
db.users.distinct('last_name') |
去掉重复值 |
select * from users ORDER BY name |
db.users.find().sort({name:-1}) |
排序 |
select * from users ORDER BY name DESC |
db.users.find().sort({name:-1}) |
排序 |
EXPLAIN select * from users where z=3 |
db.users.find({z:3}).explain() |
获取存储路径 |
update users set a=1 where b='q' |
db.users.update({b:'q'}, {$set:{a:1}}, false, true) |
更新记录 |
update users set a=a+2 where b='q' |
db.users.update({b:'q'}, {$inc:{a:2}}, false, true) |
更新记录 |
delete from users where z="abc" |
db.users.remove({z:'abc'}) |
删除记录 |
|
db. users.remove() |
删除所有的记录 |
drop database IF EXISTS test; |
use test db.dropDatabase() |
删除数据库 |
drop table IF EXISTS test; |
db.mytable.drop() |
删除表/collection |
|
db.addUser(‘test’, ’test’) |
添加用户 readOnly-->false |
|
db.addUser(‘test’, ’test’, true) |
添加用户 readOnly-->true |
|
db.addUser("test","test222") |
更改密码 |
|
db.system.users.remove({user:"test"}) 或者db.removeUser('test') |
删除用户 |
|
use admin |
超级用户 |
|
db.auth(‘test’, ‘test’) |
用户授权 |
|
db.system.users.find() |
查看用户列表 |
|
show users |
查看所有用户 |
|
db.printCollectionStats() |
查看各collection的状态 |
|
db.printReplicationInfo() |
查看主从复制状态 |
|
show profile |
查看profiling |
|
db.copyDatabase('mail_addr','mail_addr_tmp') |
拷贝数据库 |
|
db.users.dataSize() |
查看collection数据的大小 |
|
db. users.totalIndexSize() |
查询索引的大小 |
mongodb语法说明
mongodb语法很多,比如多列索引,查询时可以统计函数,支持多条件查询,但是目前对多表的查询是不支持的,可以想办法通过数据冗余来解决多表查询的问题。举例如下所示。
查询colls所有数据
db.colls.find() //select * from colls
通过指定条件查询
db.colls.find({‘last_name': ‘Smith'});//select * from colls where last_name='Smith'
指定多条件查询
db.colls.find( { x : 3, y : “foo” } );//select * from colls where x=3 and y='foo'
指定条件范围查询
db.colls.find({j: {$ne: 3}, k: {$gt: 10} });//select * from colls where j!=3 and k>10
查询不包括某内容
db.colls.find({}, {a:0});//查询除a为0外的所有数据
支持, >=查询,需用符号替代分别为$lt,$lte,$gt,$gte
db.colls.find({ “field” : { $gt: value } } );
db.colls.find({ “field” : { $lt: value } } );
db.colls.find({ “field” : { $gte: value } } );
db.colls.find({ “field” : { $lte: value } } );
也可对某一字段做范围查询
db.colls.find({ “field” : { $gt: value1, $lt: value2 } } );
不等于查询用字符$ne
db.colls.find( { x : { $ne : 3 } } );
in查询用字符$in
db.colls.find( { “field” : { $in : array } } );
db.colls.find({j:{$in: [2,4,6]}});
not in查询用字符$nin
db.colls.find({j:{$nin: [2,4,6]}});
取模查询用字符$mod
db.colls.find( { a : { $mod : [ 10 , 1 ] } } )// where a % 10 == 1
$all查询
db.colls.find( { a: { $all: [ 2, 3 ] } } );//指定a满足数组中任意值时
$size查询
db.colls.find( { a : { $size: 1 } } );//对对象的数量查询,此查询查询a的子对象数目为1的记录
$exists查询
db.colls.find( { a : { $exists : true } } ); // 存在a对象的数据
db.colls.find( { a : { $exists : false } } ); // 不存在a对象的数据
$type查询$type值为bsonhttp://bsonspec.org/数 据的类型值
db.colls.find( { a : { $type : 2 } } ); // 匹配a为string类型数据
db.colls.find( { a : { $type : 16 } } ); // 匹配a为int类型数据
使用正则表达式匹配
db.colls.find( { name : /acme.*corp/i } );//类似于SQL中like
内嵌对象查询
db.colls.find( { “author.name” : “joe” } );
1.3.3版本及更高版本包含$not查询
db.colls.find( { name : { $not : /acme.*corp/i } } );
db.colls.find( { a : { $not : { $mod : [ 10 , 1 ] } } } );
sort()排序
db.colls.find().sort( { ts : -1 } );//1为升序2为降序
limit()对限制查询数据返回个数
db.colls.find().limit(10)
skip()跳过某些数据
db.colls.find().skip(10)
snapshot()快照保证没有重复数据返回或对象丢失
count()统计查询对象个数
db.students.find({‘address.state' : ‘CA'}).count();//效率较高
db.students.find({‘address.state' : ‘CA'}).toArray().length;//效率很低
group()对查询结果分组和SQL中group by函数类似
distinct()返回不重复值

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Root로 MySQL에 로그인 할 수없는 주된 이유는 권한 문제, 구성 파일 오류, 암호 일관성이 없음, 소켓 파일 문제 또는 방화벽 차단입니다. 솔루션에는 다음이 포함됩니다. 구성 파일의 BAND-ADDRESS 매개 변수가 올바르게 구성되어 있는지 확인하십시오. 루트 사용자 권한이 수정 또는 삭제되어 재설정되었는지 확인하십시오. 케이스 및 특수 문자를 포함하여 비밀번호가 정확한지 확인하십시오. 소켓 파일 권한 설정 및 경로를 확인하십시오. 방화벽이 MySQL 서버에 연결되는지 확인하십시오.

MySQL이 테이블 구조를 수정하면 메타 데이터 잠금 장치가 일반적으로 사용되므로 테이블을 잠글 수 있습니다. 자물쇠의 영향을 줄이려면 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다. 1. 온라인 DDL과 함께 테이블을 사용할 수 있습니다. 2. 배치에서 복잡한 수정을 수행합니다. 3. 소형 또는 피크 기간 동안 운영됩니다. 4. PT-OSC 도구를 사용하여 더 미세한 제어를 달성하십시오.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

1. 올바른 색인을 사용하여 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 데이터 검색 속도를 높이십시오. 테이블 열을 여러 번 찾으면 해당 열에 대한 인덱스를 만듭니다. 귀하 또는 귀하의 앱이 기준에 따라 여러 열에서 데이터가 필요한 경우 복합 인덱스 2를 만듭니다. 2. 선택을 피하십시오 * 필요한 열만 선택하면 모든 원치 않는 열을 선택하면 더 많은 서버 메모리를 선택하면 서버가 높은 부하 또는 주파수 시간으로 서버가 속도가 느려지며, 예를 들어 Creation_at 및 Updated_at 및 Timestamps와 같은 열이 포함되어 있지 않기 때문에 쿼리가 필요하지 않기 때문에 테이블은 선택을 피할 수 없습니다.

MySQL은 Android에서 직접 실행할 수는 없지만 다음 방법을 사용하여 간접적으로 구현할 수 있습니다. Android 시스템에 구축 된 Lightweight Database SQLite를 사용하여 별도의 서버가 필요하지 않으며 모바일 장치 애플리케이션에 매우 적합한 작은 리소스 사용량이 있습니다. MySQL 서버에 원격으로 연결하고 데이터 읽기 및 쓰기를 위해 네트워크를 통해 원격 서버의 MySQL 데이터베이스에 연결하지만 강력한 네트워크 종속성, 보안 문제 및 서버 비용과 같은 단점이 있습니다.

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.

MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.
