Windows下NoSQL MongoDB数据库 配置篇
MongoDB飞一般的数据库 序言 一直想接触一下大数据量的开发,最近发现NoSQL数据库有着关系型数据库非常明显的优势,特别是对于海量
MongoDB飞一般的数据库
序言
一直想接触一下大数据量的开发,最近发现NoSQL数据库有着关系型数据库非常明显的优势,特别是对于海量数据的处理
还有其他一些数据这里就不多说了 大家可以去看看了解一下NoSQL数据库 见
参考NoSQL之MongoDB的下载安装和服务配置
开始准备
首先需要下载适合你电脑的mongodb数据库你可以在这里下载
注意Window 32位 的Log最大值为2G
为了更好的使用mongodb数据库,建议采用64位的,当然32位用于学习还是没有问题的
PS:由于本人没有安装Linux的系统所以如果需要配置Linux的请前往官网,上面有教程。
相关链接:Oracle Linux 5.9下MongoDB安装配置
配置
mongodb默认使用C:\data\db作为数据目录。可以创建这个目录,也可以在系统的任意位置创建其他空目录。如果不用默认目录,在启动mongodb时需要指明数据目录。
默认配置
将下载的文件解压到c:\data\db
启动mongodb数据库
打开cmd.exe 进入mongodb解压目录,然后执行:
$ bin\mongod.exe (ps:我看的资料上是这样写的,但是我这边会报错)
我采用这种
命令:
cmd
cd c:\data\db
bin\mongod.exe
好了 看到这里大家应该了解了 其实不用这么麻烦可以直接启动数据库
打开bin文件夹双击mongod.exe即可
非默认路径
需要指定--dbpath参数
$ bin\mongod.exe -dboath D:\data\db (ps:我看的资料上是这样写的,但是我这边会报错)
我采用这种
命令:
cmd
cd d:\data\db
bin\mongod.exe

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.
