Mongo db 与mysql 语法比较_MySQL
mongodb与mysql命令对比
传统的关系数据库一般由数据库(database)、表(table)、记录(record)三个层次概念组成,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,但是集合中没有列、行和关系概念,这体现了模式自由的特点。
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 |

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InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

이 기사는 MySQL의 Alter Table 문을 사용하여 열 추가/드롭 테이블/열 변경 및 열 데이터 유형 변경을 포함하여 테이블을 수정하는 것에 대해 설명합니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

기사는 인증서 생성 및 확인을 포함하여 MySQL에 대한 SSL/TLS 암호화 구성에 대해 설명합니다. 주요 문제는 자체 서명 인증서의 보안 영향을 사용하는 것입니다. [문자 수 : 159]

기사는 MySQL Workbench 및 Phpmyadmin과 같은 인기있는 MySQL GUI 도구에 대해 논의하여 초보자 및 고급 사용자를위한 기능과 적합성을 비교합니다. [159 자].

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

기사는 MySQL에서 파티셔닝, 샤딩, 인덱싱 및 쿼리 최적화를 포함하여 대규모 데이터 세트를 처리하기위한 전략에 대해 설명합니다.
