MongoDB에 데이터베이스 표시
MongoDB의 데이터베이스 수를 표시하려면 데이터베이스에 문서를 하나 이상 생성해야 합니다.
데이터베이스를 생성했지만 데이터베이스에 문서를 추가하지 않았다고 가정해 보겠습니다. 그러면 해당 특정 데이터베이스가 데이터베이스 목록에 표시되지 않습니다.
다음은 데이터베이스를 생성하는 쿼리입니다. -
> use app; switched to db app
다음은 모든 데이터베이스를 표시하는 쿼리입니다. -
> show dbs;
다음과 같은 출력이 생성됩니다. 새 데이터베이스 "app"은 하나 이상의 문서를 추가하지 않았기 때문에 표시되지 않습니다. -
admin 0.002GB business 0.000GB config 0.000GB local 0.000GB main 0.000GB my 0.001GB sample 0.003GB sampleDemo 0.000GB studentSearch 0.000GB test 0.022GB university 0.000GB web 0.001GB webcustomertracker 0.000GB
먼저 "app" 데이터베이스에 문서가 포함된 컬렉션을 만들어 보겠습니다. -
> db.demo.insert({"StudentName":"Chris"}); WriteResult({ "nInserted" : 1 })
다음은 도움말을 통해 수행됩니다. 컬렉션의 모든 문서를 표시하는 쿼리 -
> db.demo.find();
다음과 같은 출력이 생성됩니다. -
{ "_id" : ObjectId("5e07250e25ddae1f53b62204"), "StudentName" : "Chris" }
MongoDB의 모든 데이터베이스를 표시하는 쿼리입니다. -
> show dbs;
다음과 같은 출력이 생성됩니다. 이제 "앱" 데이터베이스가 데이터베이스 목록에 표시됩니다 -
admin 0.002GB app 0.000GB business 0.000GB config 0.000GB local 0.000GB main 0.000GB my 0.001GB sample 0.003GB sampleDemo 0.000GB studentSearch 0.000GB test 0.022GB university 0.000GB web 0.001GB webcustomertracker 0.000GB
위 내용은 MongoDB에 데이터베이스 표시의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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정렬 색인은 특정 필드 별 컬렉션의 문서를 정렬 할 수있는 MongoDB 인덱스 유형입니다. 정렬 색인을 만들면 추가 분류 작업없이 쿼리 결과를 빠르게 정렬 할 수 있습니다. 장점에는 빠른 정렬, 쿼리 재정의 및 주문형 정렬이 포함됩니다. 구문은 db.collection.createIndex ({field : & lt; sort order & gt;}), 여기서 & lt; sort order & gt; 1 (오름차순 순서) 또는 -1 (하강 순서)입니다. 여러 필드를 정렬하는 멀티 필드 분류 인덱스를 만들 수도 있습니다.

MongoDB는 구조화되지 않은 데이터 및 빠른 반복을 처리하는 데 더 적합한 반면 Oracle은 엄격한 데이터 일관성과 복잡한 쿼리가 필요한 시나리오에 더 적합합니다. 1. MongoDB의 문서 모델은 유연하고 복잡한 데이터 구조를 처리하는 데 적합합니다. 2. Oracle의 관계 모델은 데이터 일관성과 복잡한 쿼리 성능을 보장하기 위해 엄격합니다.

MongoDB 성능 튜닝의 핵심 전략에는 다음이 포함됩니다. 1) 인덱스 작성 및 사용, 2) 쿼리 최적화 및 3) 하드웨어 구성 조정. 이러한 방법을 통해 데이터베이스의 읽기 및 쓰기 성능을 크게 개선하고 응답 시간을 개선하고 처리량을 개선하여 사용자 경험을 최적화 할 수 있습니다.

MongoDB 데이터베이스를 설정하려면 명령 줄 (사용 및 DB.CreateCollection ()) 또는 Mongo Shell (Mongo, 사용 및 DB.CreateCollection ())을 사용할 수 있습니다. 다른 설정 옵션에는 데이터베이스보기 (Show DBS), 컬렉션보기 (Show Collection), 데이터베이스 삭제 (DB.DropDatabase ()), 컬렉션 삭제 (DB. & Amp; LT; Collection_Name & amp; gt; .Drop ()), 삽입 문서 (DB. & Amp; LT; Collecti;

MongoDB는 현대 데이터 관리에서 유연성과 확장 성이 매우 중요하기 때문에 NOSQL 데이터베이스입니다. 문서 저장소를 사용하고 대규모 가변 데이터를 처리하는 데 적합하며 강력한 쿼리 및 인덱싱 기능을 제공합니다.

이 기사는 고급 MongoDB 쿼리 기술에 대해 설명하며, 그 핵심은 쿼리 연산자를 마스터하는 데 있습니다. 1. $ and, $ 또는 및 $가 아닌 조건을 사용하십시오. 2. 수치 비교를 위해 $ gt, $ lt, $ gte 및 $ lte를 사용하십시오. 3. $ regex는 정규 표현식 일치에 사용됩니다. 4. $ in 및 $ nin 매치 배열 요소; 5. $는 필드가 존재하는지 여부를 결정합니다. 6. $ elemmatch 쿼리 중첩 문서; 7. 집계 파이프 라인은보다 강력한 데이터 처리에 사용됩니다. 이러한 연산자와 기술을 능숙하게 사용하고 인덱스 설계 및 성능 최적화에주의를 기울이면 MongoDB 데이터 쿼리를 효율적으로 수행 할 수 있습니다.

MongoDB는 보안, 성능 및 안정성을 탁월합니다. 1) 보안은 인증, 승인, 데이터 암호화 및 네트워크 보안을 통해 달성됩니다. 2) 성능 최적화는 인덱싱, 쿼리 최적화 및 하드웨어 구성에 따라 다릅니다. 3) 데이터 지속성, 복제 세트 및 샤딩을 통해 안정성이 보장됩니다.

MongoDB에는 트랜잭션 메커니즘이 부족하여 데이터베이스 작업의 원자력, 일관성, 격리 및 내구성을 보장 할 수 없습니다. 대체 솔루션에는 검증 및 잠금 메커니즘, 분산 트랜잭션 코디네이터 및 트랜잭션 엔진이 포함됩니다. 대체 솔루션을 선택할 때는 복잡성, 성능 및 데이터 일관성 요구 사항을 고려해야합니다.
