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mongodb是关系型数据库吗(mysql为什么不适合大数据)

各位网友们好,相信很多人对mongodb是关系型数据库吗都不是特别的了解,因此呢,今天就来为大家分享下关于mongodb是关系型数据库吗以及mysql为什么不适合大数据的问题知识,还望可以帮助大家,解决大家的一些困惑,下面一起来看看吧!

本文目录一览

1、mongodb是关系型数据库吗?

2、Mongodb和mysql的区别

mongodb是关系型数据库吗?

你好,很高兴回答你的问题。mongodb不是关系型数据库。如果有帮助到你,请点击采纳。

Mongodb和mysql的区别

Mongodb和mysql的区别

1.Mongodb简介及优缺点分析

Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。文档是mongoDB中数据的基本单元,类似关系数据库的行,多个键值对有序地放置在一起便是文档,语法有点类似javascript面向对象的查询语言,它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。

存储方式:虚拟内存+持久化。

查询语句:是独特的Mongodb的查询方式。

适合场景:事件的记录,内容管理或者博客平台等等。

架构特点:可以通过副本集,以及分片来实现高可用。

数据处理:数据是存储在硬盘上的,只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中,将数据存储在物理内存中,从而达到高速读写。

成熟度与广泛度:新兴数据库,成熟度较低,Nosql数据库中最为接近关系型数据库,比较完善的DB之一,适用人群不断在增长。

优点:

快速!在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的,它将热数据存储在物理内存中,使得热数据的读写变得十分快。高扩展性,存储的数据格式是json格式!

缺点:

① mongodb不支持事务操作。

② mongodb占用空间过大。

③ 开发文档不是很完全,完善。

2.MySQL优缺点分析

优点:

在不同的引擎上有不同 的存储方式。

查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高。

开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长。

缺点:

在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

3.Mongodb和MySQL数据库的对比

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。

4.MongoDB常用语句

# 连接Mongo数据库,并设置数据存储地址

mongod.exe --dbpath "d:softwareMongoDBServer3.0data"

#-----------------------#1# 数据库

# 查看所有的数据库

show dbs

# 删除当前使用的数据库

db.dropDatabase()

# 使用这个数据库(只有插入数据后完成创建数据库)

use dbt

# 查看当前使用的数据库

db

db.getName()

# 查看当前数据库状态

db.stats()

# 修复当前数据库

db.repairDatabase()

# 从一个数据库复制到另一个数据库

db.copyDatabase("mydb", "temp", "127.0.0.1");

#-----------------------#2# 集合

# 查看当前数据库下所有的集合

show collections

show tables

# 创建名称为coll集合

db.createCollection('coll')

db.createCollection("coll2", {capped:true, autoIndexId:true, size:6142800, max:10000}) # 可选参数

# 查看当前集合状态

db.coll.stats()

# 删除名称为coll集合

db.coll.drop()

#-----------------------#3# 集合数据

# 插入空数据并且直接创建名称为coll集合

db.coll.insert({})

# 插入一个或多个数据

db.coll.insert({name:'tom', age:22})

db.coll.insert([{name:'adam', age:10},{name:'john', age:23}])

# 添加数据(save方法可以修改相同id的数据)

db.coll.save({name:'allen'})

# 删除一个或所有的数据

db.coll.remove({name:'tom'})

db.coll.remove({})

# 删除符合条件的数据中的第一条

db.coll.remove({name:'tom'}, 1)

# 更改数据

db.coll.update({name:'tom', age:22}, {$set:{name:'tom', age:222}})

# 查看数据

db.coll.find()

# 查看一条数据

db.coll.findOne()

db.coll.find({}, {name:1, '_id':0}) # 1表示显示,0表示不显示(find默认显示_id)

# 格式化显示数据,使数据更加清晰明了

db.coll.find().pretty()

# 使用and,or查看数据

db.coll.find({name:'tom', age:22}) # 等同and使用

db.coll.find({$or:[{name:'tom'}, {age:21}]}) # or使用

# 操作符大于,小于,等于,不等于,大于不等于,小于不等于

db.coll.find({age: {$gt: 22}}) # 大于

db.coll.find({age: {$lt: 22}}) # 大于

db.coll.find({age: 22}) # 等于

db.coll.find({age: {$ne: 22}}) # 不等于

db.coll.find({age: {$gte: 22}}) # 大于等于

db.coll.find({age: {$lte: 22}}) # 小于等于

# 显示从skip之后pmit个

db.coll.find().pmit(2).skip(1)

#-----------------------# # 用户

# 3.x之后版本添加用户

use admin

db.createUser({user:'nu', pwd:'nu', roles:[{role:'readWrite',db:'admin'}]})

# 用户认证

db.auth("nu", "nu");

# 显示当前所有用户

show users;

db.system.users.find()

3.x版本删除用户

db.removeUser('nu') # 不推荐使用,已经废弃

db.dropUser("nu");

# 当前db版本

db.version();

# 当前db的链接机器地址和端口

db.getMongo();

# 备份到备份目录

mongodump

# 从备份目录恢复备份语句。

mongorestore

咱们下期见。


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