1、什么是MongoDB ?
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介关系型数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。
2、关系型数据库和非关系型数据库到底是什么?
关系型数据库简单的来说就是建立在关系模型基础上的数据库,标准数据查询语言SQL就是一种基于关系数据库的语言,常见的数据库有(Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等)。
非关系型数据库简称NoSQL,意思就是(NoSQL = Not Only SQL ),是一项全新的数据库革命性运动,NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。
3、为什么要使用非关系型数据库呢?
随着互联网web2.0网站的兴起,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速。而传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题
1)、High performance - 对数据库高并发读写的需求
web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息,所以基本上无法使用动态页面静态化技术,因此数据库并发负载非常高,往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住,但是应付上万次SQL写数据请求,硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站,往往也存在对高并发写请求的需求。
2)、Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求
对于大型的SNS网站,每天用户产生海量的用户动态,以国外的Friendfeed为例,一个月就达到了2.5亿条用户动态,对于关系数据库来说,在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询,效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统,例如腾讯,盛大,动辄数以亿计的帐号,关系数据库也很难应付。
3)、High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求
在基于web的架构当中,数据库是最难进行横向扩展的,当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候,你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说,对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情,往往需要停机维护和数据迁移,为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢?
在上面提到的“三高”需求面前,关系数据库遇到了难以克服的障碍,而对于web2.0网站来说,关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地,例如:
1)、数据库事务一致性需求
很多web实时系统并不要求严格的数据库事务,对读一致性的要求很低,有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。
2)、数据库的写实时性和读实时性需求
对关系数据库来说,插入一条数据之后立刻查询,是肯定可以读出来这条数据的,但是对于很多web应用来说,并不要求这么高的实时性。
3)、对复杂的SQL查询,特别是多表关联查询的需求
任何大数据量的web系统,都非常忌讳多个大表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询,特别是SNS类型的网站,从需求以及产品设计角度,就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询,以及单表的简单条件分页查询,SQL的功能被极大的弱化了。
因此,关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了,为了解决这类问题的非关系数据库应运而生。 NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构,通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。该术语在 2009 年初得到了广泛认同。
当今的应用体系结构需要数据存储在横向伸缩性上能够满足需求。而 NoSQL 存储就是为了实现这个需求。Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的 NoSQL 体系,如Facebook 的Cassandra, Apache 的HBase,也得到了广泛认同。从这些NoSQL项目的名字上看不出什么相同之处:Hadoop、Voldemort、Dynomite,还有其它很多。
4、非关系型数据库特点
它们可以处理超大量的数据。
它们运行在便宜的PC服务器集群上。
PC集群扩充起来非常方便并且成本很低,避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
它们击碎了性能瓶颈。
NoSQL的支持者称,通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间,执行速度变得更快。
“SQL并非适用于所有的程序代码,” 对于那些繁重的重复操作的数据,SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时,SQL可能没有太大用处。
没有过多的操作。
虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合,而且在数据完整性上也发挥绝对稳定,他们同时也表示,企业的具体需求可能没有那么多。
Bootstrap支持
因为NoSQL项目都是开源的,因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样,不得不从社区中寻求支持。
5、MongoDB特点
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。
主要功能特性:
◆ 面向集合存储,易存储对象类型的数据
“面向集合”(Collenction-Orented),意思是数据被分组存储在数据集中,被称为一个集合(Collenction)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名,并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库(RDBMS)里的表(table),不同的是它不需要定 义任何模式(schema)。
◆ 模式自由
模式自由(schema-free),意味着对于存储在mongodb数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。
◆支持动态查询
◆支持完全索引,包含内部对象
◆支持查询
◆支持复制和故障恢复
◆使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)
◆自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性
◆支持RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP等多种语言
◆文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)
BSON(Binary Serialized document Format)存储形式是指:存储在集合中的文档,被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档,为字符串类型,而值则可以是各中复杂的文件类型。
◆可通过网络访问
MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台,支持32位和64位应用,默认端口为27017。推荐运行在64位平台,因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。
MongoDB把数据存储在文件中(默认路径为:/data/db),为提高效率使用内存映射文件进行管理。
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