mongoDB学习初步总结
What?
最受欢迎的非关系型数据库之一。面向文档的数据库,在存储乎数据方面与关系型数据库有着本质的区别。
Why?
简单易用
对多变的业务需求,适应性强于SQL型DB
性能
复制
索引
分片
丰富的查询
灵活的数据模型
毫不逊色的速度
海量数据下表现好
对程序员友好,但是是DBA的噩梦,维护性不佳
构成
相对于SQL数据库 行-> 表 -> 数据库 而言,mongoDB的组织结构是: document -> collection -> DataBase
其中的document , collection ,近似对应了SQL型数据库中 行 ,表 的概念。
Document
{ 'name' : 'tom' , 'age': 21 , 'email': 'tom@123.com' }
上例则是一个 document 对象。document使用 key:value (类似于JSON格式)的形式来组织数据的,document中有以下注意:
文档对 多个 key:value 的顺序敏感:例如:
{ 'name' : 'tom' , 'age': 21 , 'email': 'tom@123.com'
{ 'name' : 'tom' , 'email': 'tom@123.com','age': 21 }
上面两个文档会被认为是两个不同的文档。
系统会为每一个文档添加一个名为
_id
的键。这个键是系统对属于同一个colletion
的document
的唯一身份标识。
_id
的值是mongoDB 中的一种特殊的类型:ObjectID()
。
除非你在文档里给出了并指定了这个属性的值,否则mongoDB会在文档存入数据库的时候为其创建一个_id
键。key
- key 不能重复
- 文档的 key 为 string 类型
- 文档对 key 的大小写敏感
- value
- 文档中 value 的值可以为多种类型
- 值可以是一个文档(内嵌文档)
collection
- 相当于关系型数据库的 table
collection 是无模式的:也就是说,结构不同的 document 可以属于同一个collection,而这在关系型数据库是做不到的,正如你无法将结构不同的两行 放到同一张表中。
ok,既然我们可以将不同结构的document放到同一个collection中 ,为什么我们还需要多个collection呢?
实际上,我们应该将同一种类型的document 放到一个collection中,但是这并不意味着我们对数据(document)的结构由强烈的要求,mongoDB可以让我们更加灵活的管理数据。对文档分类意味着产生多个collection 这样也可以提高我们的访问速度,降低服务器的负担;同时还能让我们更好的组织和管理数据(mongoDB的DBA上辈子都是折翼的天使)。
mongoDB支持多种多样的数据类型,其主要的是对JSON 类型的数据可扩展,总结如下:
- null
- bool
- int32
- int64
- float64
- string
- 符号
- ObjectId()
- date
- 表示为从纪元开始的毫秒数
- 正则表达式
- javascript代码
- 二进制数据
- 最大值(BSON)
- 最小值(BSON)
- undefined
- array
- cocument
下一篇讲 mongoDB 的shell的基本用法。待续···
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