MongoDB概述及存储结构
mongodb 对象类型的数据类型
一、概述1. MongoDB 简介MongoDB 是一种基于分布式文件存储的数据库系统，使用JSON 风格的文档来存储数据。
它是一个开源的 NoSQL 数据库，由C++ 语言编写而成。
MongoDB 支持丰富的数据类型，其中对象类型是一种重要的数据类型。
二、对象类型的数据类型1. 对象类型的定义在 MongoDB 中，对象类型是一种复杂的数据类型，它可以包含多个键值对。
每个键值对由键和值组成，键是字符串类型的字段名，值可以是任意类型的数据。
对象类型用来表示复杂的嵌套结构的数据。
2. 对象类型的特点对象类型在 MongoDB 中具有以下特点：1）可以嵌套其他的对象类型或数组类型2）可以方便地表示复杂的数据结构3）支持使用点表示法来访问嵌套的字段4）可以使用对象类型来表示一个文档的所有字段3. 对象类型的示例以下是一个对象类型的示例：{"name": "John","age": 30,"address": {"city": "New York","zip": "xxx"}}在上面的示例中，"address" 是一个对象类型的字段，它包含了两个键值对。
三、对象类型的应用1. 对象类型的嵌套MongoDB 中的对象类型可以嵌套其他的对象类型或数组类型，这样可以方便地表示复杂的数据结构。
可以使用对象类型来表示一个人的通联方式信息，其中包含了通联方式号码、电流新箱等多个字段。
2. 使用点表示法MongoDB 支持使用点表示法来访问嵌套的字段。
通过对象类型的嵌套关系，可以使用点表示法来访问嵌套字段，例如："address.city" 可以用来访问上面示例中的城市字段。
3. 对象类型的优势对象类型在 MongoDB 中具有很大的灵活性和表现力，可以方便地表示复杂的数据结构。
monggodb and 语句-概述说明以及解释
monggodb and 语句-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在当今信息时代，数据的重要性日益凸显。
随着互联网的普及和移动设备的普及，用户产生的数据量呈指数级增长。
为了更好地管理和利用这些海量数据，数据库技术也在不断发展。
MongoDB作为一种新兴的NoSQL数据库，具有高性能、可扩展性和灵活性等特点，受到了越来越多开发者和企业的青睐。
本文将重点介绍MongoDB与语句的关系。
语句作为操作数据库的基本单位，在MongoDB中也扮演着重要角色。
通过深入分析MongoDB 语句的基本概念和常用操作，我们可以更好地了解MongoDB数据库的特点和使用方法，为开发者和用户提供更好的数据库管理经验。
因此，本文旨在探讨MongoDB与语句之间的关系，帮助读者更好地理解和应用MongoDB技术。
1.2 文章结构本文主要分为三个部分，分别是引言、正文和结论。
引言部分将对本文的主题进行概述，介绍MongoDB和语句的基本概念，并明确本文的目的和意义。
正文部分将分为三个小节，分别是MongoDB简介、MongoDB语句的基本概念和MongoDB语句的常用操作。
在这三个小节中，将详细介绍MongoDB的基本信息、语句的定义以及如何使用MongoDB语句进行操作。
结论部分将对本文所讨论的内容进行总结，探讨MongoDB与语句的关系，并展望未来MongoDB在语句方面的应用。
最后，通过结语部分对全文进行总结，强调本文的重点和价值。
1.3 目的:本文的目的是探讨MongoDB数据库与语句之间的关系，并介绍MongoDB语句的基本概念和常用操作。
通过对MongoDB数据库及其语句的详细分析，读者可以更深入地了解MongoDB数据库的特点和语句的使用方法，从而更好地利用MongoDB进行数据操作和管理。
同时，本文还旨在为读者提供一个系统性的学习指南，帮助他们更快地掌握MongoDB数据库和语句的相关知识，提高数据处理和管理的效率。
mongodb与redis的数据类型
mongodb与redis的数据类型MongoDB与Redis的数据类型一、MongoDB数据类型MongoDB是一种面向文档存储的数据库，支持多种数据类型。
下面我们将介绍MongoDB常见的数据类型。
1. 数值类型MongoDB支持整型和浮点型两种数值类型。
整型可以是32位或64位，浮点型可以是32位或64位。
2. 字符串类型MongoDB的字符串类型是UTF-8编码的，可以存储任意长度的字符串。
3. 布尔类型MongoDB的布尔类型只有两个值，即true和false。
4. 日期类型MongoDB的日期类型存储了从1970年1月1日至今的毫秒数。
5. 数组类型MongoDB支持数组类型，可以存储多个值。
数组中的值可以是任意类型。
6. 对象类型MongoDB支持对象类型，可以存储键值对。
对象中的值可以是任意类型。
7. Null类型MongoDB的Null类型表示空值。
8. ObjectId类型MongoDB的ObjectId类型是一个12字节的唯一标识符，通常用于文档的主键。
9. 二进制数据类型MongoDB的二进制数据类型可以存储任意二进制数据。
10. 正则表达式类型MongoDB的正则表达式类型可以存储正则表达式。
11. JavaScript代码类型MongoDB的JavaScript代码类型可以存储JavaScript代码。
12. 代码作用域类型MongoDB的代码作用域类型可以存储JavaScript代码和其作用域。
二、Redis数据类型Redis是一种高性能的键值存储数据库，支持多种数据类型。
下面我们将介绍Redis常见的数据类型。
1. 字符串类型Redis的字符串类型是最基本的数据类型，可以存储任意类型的数据，包括二进制数据。
2. 列表类型Redis的列表类型是一个有序的字符串列表，可以存储多个字符串。
3. 集合类型Redis的集合类型是一个无序的字符串集合，可以存储多个字符串，且每个字符串都是唯一的。
mongodb的体系结构
mongodb的体系结构MongoDB的体系结构MongoDB是一种开源的文档数据库，采用分布式文件存储方式，具有高性能、可扩展性和灵活性。
它的体系结构包括数据库、集合、文档和索引四个层级。
1. 数据库层级在MongoDB中，数据库是最高级别的容器，用于存储和管理相关的数据集合。
一个MongoDB服务器可以同时运行多个数据库，每个数据库都有自己的文件和内存缓存。
2. 集合层级集合是MongoDB中的一个概念，类似于关系型数据库中的表。
一个数据库可以包含多个集合，每个集合都由多个文档组成。
集合不需要预定义模式，可以动态地添加或删除字段。
3. 文档层级文档是MongoDB中最基本的数据单位，类似于关系型数据库中的行。
文档是一个键值对的集合，可以包含不同类型的字段，如字符串、整数、日期等。
文档使用BSON（二进制JSON）格式进行存储，支持嵌套和数组类型的数据结构。
4. 索引层级索引是MongoDB中提高查询性能的关键元素。
通过在一个或多个字段上创建索引，可以加快查询操作的速度。
MongoDB支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、全文索引等。
索引可以在集合级别创建，也可以在文档级别创建。
MongoDB的体系结构是基于分布式存储的，可以通过水平扩展来满足大规模数据存储和处理的需求。
在一个MongoDB集群中，可以将数据分布在多个节点上，实现数据的负载均衡和高可用性。
每个节点都可以独立地处理查询和写入操作，通过复制机制来保证数据的一致性。
为了提高性能，MongoDB使用了内存映射文件的方式进行数据访问。
它将数据文件映射到内存中，通过缓存机制来加速读取操作。
同时，MongoDB还支持写入操作的持久化，可以将数据写入磁盘，保证数据的安全性。
除了基本的CRUD操作，MongoDB还提供了丰富的功能和特性，如聚合框架、地理空间索引、数据分片等。
这些功能可以帮助开发人员更方便地进行数据分析和处理，提高应用程序的性能和可扩展性。
mongodb原理和架构
mongodb原理和架构MongoDB是一个开源的、跨平台的文档型数据库。
它以C++语言编写，由于其华丽的性能和易用的特性而受到广泛的欢迎。
MongoDB的原理和架构主要涉及到以下几个方面：1.数据模型：MongoDB采用文档型数据库模型，将数据存储为类似于JSON的文档。
这些文档可以包含具有不同结构的数据，可以嵌套和索引。
文档以集合的形式组织，集合可以看作是一组相似文档的容器。
2.存储引擎：MongoDB支持多种存储引擎，如WiredTiger、MMAPv1等。
其中最常用的是WiredTiger引擎，它采用B树索引和前缀压缩技术，提供了高效的存储和查询性能。
3.分布式架构：MongoDB采用分布式架构来支持大规模的数据存储和处理。
它可以通过水平扩展来增加性能和容量，通过将数据分片存储在多个分片服务器上来实现横向扩展。
数据的分片和复制也提高了数据的可用性和容错性。
4.数据副本集：MongoDB通过数据副本集实现高可用性和故障恢复。
数据副本集是一组具有相同数据的副本，其中一个成员被选为主节点（Primary），其他成员为从节点（Secondary）。
主节点处理所有的写操作，从节点通过复制主节点的操作日志来保持数据的一致性。
5.查询优化：MongoDB支持丰富的查询语法和索引机制，可以高效地执行各种查询。
它支持主键索引、复合索引、全文索引等，通过选择合适的索引和使用合理的查询语法，可以提高查询性能。
6.分片策略：MongoDB通过分片策略将数据分布在多个节点上，以实现横向扩展和负载均衡。
分片策略控制了数据如何进行分片，可以按照范围、哈希等多种方式进行分片。
分片策略还可以根据数据的访问模式和负载情况进行动态调整。
7.安全性：MongoDB提供了多种安全机制来保护数据的安全性。
它支持SSL/TLS加密连接、访问控制、身份验证等。
管理员可以为每个用户分配不同的权限，限制其对数据库的访问和操作。
总结起来，MongoDB的原理和架构主要包括数据模型、存储引擎、分布式架构、数据副本集、查询优化、分片策略和安全性等。
mongodb内部原理
mongodb内部原理MongoDB是一种非关系型数据库，它的内部原理主要包括数据存储、索引、查询优化和复制等方面。
本文将从这些方面来探讨MongoDB 的内部原理。
一、数据存储MongoDB使用B树数据结构来存储数据。
B树是一种多叉树，它具有平衡性和高效的查找性能。
在MongoDB中，每个集合都有一个对应的B树文件，用于存储该集合的数据。
B树文件由一个或多个数据块组成，每个数据块存储多个文档。
文档是MongoDB中的基本数据单元，类似于关系型数据库中的行。
MongoDB的数据存储采用了预分配空间的方式。
在写入数据时，MongoDB会预先分配一块连续的磁盘空间，并将数据写入其中。
当这块空间被写满时，MongoDB会继续预分配下一块空间。
这种方式可以减少频繁的磁盘扩容操作，提高写入性能。
二、索引索引在MongoDB中起到了重要的作用，它可以大大提高查询的效率。
MongoDB使用了B树索引来实现数据的快速查找。
B树索引由多个B 树组成，每个B树对应一个索引字段。
在查询时，MongoDB会根据索引字段的值在B树上进行查找，从而快速定位到需要的数据。
MongoDB支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、地理空间索引等。
单字段索引是指对一个字段进行索引，复合索引是指对多个字段进行索引，地理空间索引是指对地理位置进行索引。
索引的选择需要根据具体的业务场景和查询需求来决定。
三、查询优化MongoDB使用了查询优化器来优化查询的执行计划。
查询优化器会根据查询语句的条件和索引的选择性来选择合适的索引。
在执行查询时，MongoDB会根据查询条件和索引选择生成一个查询计划，然后通过执行计划来获取数据。
为了加快查询速度，MongoDB还支持查询结果的缓存。
当执行查询时，MongoDB会将查询结果缓存在内存中，下次执行相同的查询时可以直接从缓存中获取结果，从而提高查询的响应速度。
四、复制复制是MongoDB的一个重要特性，它可以提高数据库的可用性和可靠性。
mongodb原理与数据结构
mongodb原理与数据结构
MongoDB是一个开源的文档数据库，采用NoSQL的方式存储数据。
它以BSON（Binary JSON）格式存储数据，BSON是一种二进制形式的JSON文档，能够更高效地存储和访问数据。
MongoDB的数据结构是基于文档的，每个文档都是一个键值对的集合，类似于JSON 对象。
文档可以嵌套其他文档或数组，这使得MongoDB非常灵活，可以轻松地表示复杂的数据结构。
MongoDB的原理是基于分布式存储和水平扩展的概念。
它使用分片（sharding）技术将数据分布到多个节点上，实现数据的水平扩展，从而能够处理大规模的数据。
MongoDB还支持副本集（replica set），通过复制数据到多个节点，提高数据的可靠性和可用性。
在MongoDB中，数据存储在集合（collection）中，集合类似于关系型数据库中的表，但是没有固定的表结构。
每个文档都有一个唯一的ObjectId作为主键，可以通过这个主键来快速访问文档。
此外，MongoDB还支持索引，可以提高数据的检索效率。
MongoDB的查询语言是基于JSON的，使用类似于JavaScript
的语法。
它支持丰富的查询操作符和聚合操作，能够进行复杂的数据分析和处理。
总的来说，MongoDB的原理是基于文档存储和分布式架构的，数据结构是灵活的、嵌套的文档，支持索引和丰富的查询操作符。
这些特点使得MongoDB在大数据应用和实时数据分析方面有着广泛的应用。
mongodb 表结构
mongodb 表结构MongoDB是一种面向文档的数据库管理系统，它的表结构采用了一种非常特殊的形式，可以更有效地管理数据。
于其数据结构的灵活性，MongoDB可以满足不同的业务需求，并在日常操作中表现出更显著的优势。
MongoDB表结构定义MongoDB表结构由文档和集合组成。
文档是某一特定记录的独立项，而集合则是保存相关文档的容器。
文档可以以JSON或者BSON格式存储，而集合则可以将多个文档当作一个单元进行管理。
MongoDB表结构功能MongoDB表结构支持许多非常有用的功能，例如对文档记录的索引、聚合函数等等。
这些功能可以为用户带来更快速，更强大的查询结果。
此外，MongoDB还可以支持复制集功能，可以在多个服务器上进行复制，以确保数据的安全性和可用性。
MongoDB表结构使用使用MongoDB表结构的开发者可以使用多种编程语言来操作数据库表，比如Java、Node.js等。
利用MongoDB表结构，可以更方便地完成数据的增删改查操作。
此外，MongoDB也可以搭配相应的框架来使用，如Meteor.js等，这可以大大提高开发效率，更好地满足实际需求。
MongoDB表结构优缺点MongoDB表结构拥有许多优点，它的文档结构比其他常见的数据库管理系统更加灵活，能更加有效地管理大量的数据记录。
另外，它的查询效率也更高，节省了更多的开发时间。
但是，MongoDB表结构也存在一定的缺点，如它不能提供跨集合的复杂查询，另外，在性能上也受到了一定的限制。
总结MongoDB表结构是一种非常高效的数据结构，它可以满足不同业务需求，还可以支持许多功能，如复制集功能，多种编程语言的支持等等，它的优点也相当明显，比如查询效率高，文档结构更加灵活等。
然而，它也存在一些缺点，要想获得更好的性能，就需要对相应的配置做出调整。
总之，MongoDB表结构是一种非常有用的数据库结构，它可以为用户提供更好的存储和管理能力。
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2018/11/5
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背后的故事——RDBMS的困境
1.数据库并发负载高
2.海量数据存储和访问 3.数据库数据越来越大
4.事务管理的负担
5.对关系型数据库读/写实时性的忽略 6.多表关联查询被弱化
2018/11/5 5
背后的故事——NoSQL的崛起
NoSQL全称是Not Only Sql，指的是非关系型的数据库。NoSQL数据库主要 应用于web2.0的大规模系统，具有模式灵活、最终一致性、面向海量数据、 分布式、开源、水平可扩展、配置简单、非关系型等特点。
3.查询监视： MongoDB 提供了很多性能监视工具，用于分析数据库操作的 性能。
2018/11/5
10
崛起的法宝——功能性（续）
4.复制及自动故障转移：MongoDB 数据库支持服务器之间的复制，从节点可以复 制主节点的数据，主节点的所有对数据的操作都会同步到从节点。从节点的数据 跟主节点的数据是完全一样的，以作备份。主节点发生故障之后，从节点可以升 级为主节点，也可以通过从节点对故障主节点进行数据恢复。
硬实力——存储引擎
存储引擎是数据库管理系统的一个重要组成部分。它的主要职责就是负 责把数据存储到硬盘和把数据从硬盘检索出来。MySQL和Riak均支持多个 不同的存储引擎。不同的存储引擎对不同的应用需求有特别的优化。如 某个存储引擎可以是专为高并发写设计的，而另一个则是为高压缩率设 计从而达到节省磁盘空间的目标。 mongoDB默认采用的存储引擎是操作系统底层提供的内存映射文件（MMAP） （至今也只有一种）。
2018/11/5
12
第二章 存储结构
1
硬实力
2
软实力
2018/11/5
13
硬实力——磁盘
数据的存储总离不开磁盘，因此mongodb的数据存储设备当然也只能是磁 盘。官方建议采用SSD固态硬盘。
VS.
HDD 随机访问(IOPS) 顺序读写(Throughput) 125 ~100MB/s SSD 12000 (100x) ~200MB/s (2x)
6
文档式存储
对象式存储
2018/11/5
db4o Versant
背后的故事——mongoDB的前世今生
1. 2007年10月，MongoDB由10gen团队所发展，2009年2月 首度推出 2. MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的 产品 3. MongoDB 是由C++语言编写的开源数据库系统 4. MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台， 支持32位和64位应用
2018/11/5
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崛起的法宝——vs RDBMS
2018/11/5
8
崛起的法宝——数据模型
MongoDB 数据库是一个面向集合且模式自由的文档类型数据库。
1. 面向集合 面向集合是指数据被分组存在在数据集中，被称为一个集合 （Collencton==table）。集合类似于关系型数据库的表（table） ,不同于表的 是，集合不需要定义任何模式，集合在存储文档，一个文档类似于关系型数 据库的一条记录。在 MongoDB 中，要操作一个表并不需要创建它，可以直接 往集合中插入数据，如果集合不存在，它会自动创建这个集合。
2. 模式自由 模式自由就是对存储在 MongoDB 数据库中的数据，我们不需要知道它是什么 结构（可以是任何的文档）。 3. 文档型 文档型存储的数据是键值对的集合，键是字符串，值可以是数据类型集合中 的任意类型，包括数组和文档。我们把这个数据格式称为 BSON （Binary Serialized Document Notation）
MongoDB、CouchDB
可以通过键快速查询到值。一般来说，存储 不管值的格式，照单全收
文 档 存 储 一 般 用 类 似JSON 格式存储，存 储的内容是文档类型的，这样也就有机会对 某些字段建立索引，实现关系型数据库的某 些功能 通过类似面向对象语言的语法操作数据库， 通过对象的方式存取数据
5.高效地传统存储方式：支持二进制数据及大型对象（如视频），可以 将图片文件甚至视频转换成二进制的数据存储到数据库中。
6.自动分片以支持云级别的伸缩性： 可以水平扩展数据库集群，动态添 加片（服务器）。
2018/11/5
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崛起的法宝——其他招式 1.拓展功能强大 2.便于管理 3.适用于多种场合
2018/11/5
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硬实力——内存映射
页面已在内存, 50us
页面不在内存，缺页中断 10ms
4
1
虚拟内存
2
物理内存
480
10000
200 200
2018/11/5 9
崛起的法宝——功能性
1.完整的索引支持：可以对文档创建索引，甚至还可以对内嵌文档以及数组 创建索引。MongoDB 的查询优化器会自动分析查询语句，然后生成一个高 效的查询集合。
2.动态查询： MongoDB 的查询指令使用 JSON 形式，使查询表达式变得非常 丰富，还可以非常容易地查询文档中的内嵌对象和数组。
存储类型 列式存储 NoSQL产品 Hbase、Cassandra Hypertable 特性 按列存储数据，最大的特点是方便存储结构 和半结构化数据，方便做数据压缩，针对某 一列或者某几列的查询有非常大的 I/O 优势
键值存储
Redis、TokyoCabinet Tokyo Tyrant、Flare
优化的IO部署方案
mongod
Data file SSD
Journal HDD
Log HDD
数据IO：随机访问为主
1
{ x: 12 }
3 Read: DiscLoc: xx
2
DisckLoc: xx
DiskLoc: xx
建议的RAID Level
无冗余Biblioteka 写性能一般写入速度慢条带化+镜像 性能好 + 数据冗余
mongoDB的概
述与存储结构
汇报人：※※※
2018/11/5
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01
第一章 mongoDB概述
背后的故事 崛起的法宝
目
录
Contents
02
第二章 存储体系结构
硬实力 软实力
2018/11/5
2
第一章 mongoDB概述
1
背后的故事
2
崛起的法宝
2018/11/5
3
背后的故事——Web2.0来袭 1.互联网应用用户量剧增 2.数据量呈几何级数增长 3.高并发的读写