行业动态

本文创建数据库需要注意什么？

根据你的实际应用说几点：

自动功能：自动拆分数据和平衡数据分配。这个非常重要。选择合理的分片是否可以让数据存储更均衡。

数据库多集群的配置可以根据自己的业务场景进行。

是数据库建模的问题服务器运维，从根本上理解和mysql的区别。关系数据库和文档数据库。

文档数据库里有很多东西。例如，如果表中的存储层次太深，查找或查找时结构可能会非常复杂。

使用数据库索引，高效的查询比什么都重要。

如何连接到数据库

是10gen团队开发的基于分布式存储的开源数据库系统，用C++编写。作为文档数据库，数据以键值对的形式存储。

下面我们来看一下基本用法。

1.连接数据库

使用以下命令连接数据库

蒙戈

连接到数据库

2.查看当前使用的数据库。

在 中，如果要查看使用的是哪个数据库，可以使用如下命令查看。

D b

检查使用的数据库

3. 检查哪些数据库可用。

里面有很多数据库，对于哪些数据库，可以使用如下命令查看。

显示数据库

查看所有数据库

4. 创建数据库。

如果现阶段已有的数据库不能满足要求，可以使用如下命令创建新的数据库。

利用

其中，它表示要创建的数据库的名称。下面将演示创建名为offcn 的数据库。

使用 offcn

创建offcn数据库

5.删除数据库

当数据库没有作用时，可以删除数据库以释放占用的空间资源。使用以下命令删除数据库，删除前需要选择要删除的数据库。

使用 offcn

D b。（）

删除数据库

使用数据库有什么好处

以下是唐锦总结的优缺点列表。希望对打算使用的同学有所帮助：

优势：

快速地！（当然这和具体的应用方式有关，一般来说比一般的关系型数据库快5位数左右。）

高扩展性——可以轻松实现 PB 级存储（但也许我们不需要 PB 级存储，10TB 可能就足够了）

他有一个漂亮的图案（套）

拥有非常完备的Java API

他的存储格式是Json，对于Java来说非常好办，反之亦然。

运维非常方便，不需要专门安排管理员。

它有一个非常活跃的社区（我提出的错误在 20 分钟内得到修复。谢谢）

他的版本控制非常清晰。

它背后的公司 (10gen) 准备明天花钱买它。

坏处

缺乏应用经验，我们都没有相关NoSQL产品的使用经验。

该项目相对较新。

与以前的存储相比，数据的关联操作不复存在。

什么数据库适合

不支持事务是众所周知的，所以需要强事务的业务根本不能考虑。

优点是文档存储：

1、业务变化频繁，需要时不时增加字段，比较适合。关系型数据库加字段的复杂度也不错

2.嵌套文档，业务数据比较复杂，适合嵌套文档存储，所以很适合，这个关系型数据库比较难搞，虽然mysql和pg也有文档存储，但是mysql不成熟，毕竟pg现在生产中用到的还比较少，个人也不是很了解，这里就不多说了。但这并不是唯一的优势，下面将详细介绍。

3.支持，查询速度不慢

4.高可用副本集支持

5.查询语法很丰富，嵌套文档查询功能很强大，非重度用户可能看不懂

让我们谈谈一个具体的用例：

项目中一条数据大概10kb。如果使用关系型数据库，则需要将这条数据拆分成大概几百条，建多张表。设计比较复杂。这种数据大约是一百万条。想想看，拆分之后，十亿多的数据量是多么可怕。平局后的数据在任何DB都可以拿下，但从百万变到十亿以上就更可怕了。

如果使用MySQL存储，每次查询需要使用外键查询多张表，从这些表中拉取数据性能肯定会下降很多，不如只在一张表中查询，只拉取少了两个数量级的数据。查询也还可以，业务允许把结果缓存起来放在redis中。

但重要的一点来了。需要增量更新一些数据。这时候需要更新多张表，根本无法实现原子性（注意事务不是原子操作）。当然可以通过cas等技术进行补偿，达到最终一致性。但是只需要一条数据就可以使用存储，对应嵌套文档中的内容更新可以是原子的，是不是很方便？

推荐学习《教程》

下面我详细说一下这个项目的难点。你可能会奇怪查询不能使用缓存，但是业务决策真的不行，增量更新量达到几万QPS。如果不能保证原子性，想想那有多可怕！

所以这里帮了大忙，关系型数据库解决不了这个问题。

可能有人会问，没有事务，上游数据写入会有问题吗？你不可能把所有的数据都存到一张表里吧？

当然不是，我们数据库中的数据是从MySQL中清洗出来存储到数据库中的，只是为了单点业务需要，综合数据还是在MySQL中。

我们在这个项目中使用了数百个副本集来保证系统的高可用。这些副本集的配置只需要一个shell。如果不知道如何配置MySQL的主从（我自己也不知道），估计DBA会忙不过来。而且这个项目根本不需要也不需要用到DBA。

说了这么多mongo的优点，也说说他的缺点：

1.查询优化器是MySQL无法比拟的

2.不支持，只能冷启动，初始化配置麻烦

3、没有事务不敢存第一手资料，多用于备份资料

可以做很多事情，看你的想象，性能还不错，存储一些相对不重要的数据，嵌套文档功能强大。多看官方文档，挖掘有用的信息，每次都能发现惊喜。

如何创建数据库表

建表步骤，常用Mongo数据库操作命令，查询，增删改查，性能监控。

使用管理员（切换到创建用户）

db.（创建数据库）

db.("", "Pwd") 创建用户

db.auth("", "Pwd") 设置用户为允许连接的用户

db.("") 创建表

检查表是否创建成功

db..Save({age:1}) 添加数据

db..find() 查看添加数据是否成功（如果没有找到结果，则表示添加失败）

建议学习《教程》。

什么类型的数据库

它是一个基于分布式文件存储的数据库。用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。

它是介于关系数据库和非关系数据库之间的产物。它是非关系数据库中功能最强大的，最类似于关系数据库。它支持的数据结构非常松散，是一种类似于json的bson格式，因此可以存储更复杂的数据类型。Mongo最大的特点就是它支持的查询语言非常强大。它的语法有点类似于面向对象的查询语言。几乎可以实现大部分类似关系型数据库单表查询的功能，还支持对数据建立索引。

使用数据库有什么好处

以下是唐锦总结的优缺点列表。希望对打算使用的同学有所帮助：

优势：

快速地！（当然这和具体的应用方式有关，一般来说比一般的关系型数据库快5位数左右。）

高扩展性——可以轻松实现 PB 级存储（但也许我们不需要 PB 级存储，10TB 可能就足够了）

他有一个漂亮的图案（套）

拥有非常完备的Java API

他的存储格式是Json，对于Java来说非常好办，反之亦然。

运维非常方便，不需要专门安排管理员。

它有一个非常活跃的社区（我提出的错误在 20 分钟内得到修复。谢谢）

他的版本控制非常清晰。

它背后的公司 (10gen) 准备明天花钱买它。

坏处

缺乏应用经验，我们都没有相关NoSQL产品的使用经验。

该项目相对较新。

与以前的存储相比，数据的关联操作不复存在。

数据库有什么优势

1.文件存储

数据存储为 BSON/JSON 文档，这对于 Web 应用程序具有重要意义。开发者API喜欢以JSON的形式传输，使得整个项目的数据表示采用统一的模型。所有这一切都无需任何前期架构设计。

2.可扩展性

在一些大型环境中使用，/正在使用它。通过分片数据进行缩放处理，理论上可以获得更高的吞吐量。

3.简单复制

与分片一样，范围范围的复制易于使用，并且在副本机器上有很多复制选项。灵活的特性可满足用户应用的需求。

4.查询方便

以文档形式存储数据，不支持事务和表连接。因此查询更容易编写、理解和优化。简单查询的设计思想不同于SQL模式。嵌入的文档在特定的环境下可以更好的查询服务器运维，但是这个需要先加入到集合中。如果您需要对数据库执行多个请求，则需要将其加入客户端。这时候，ODM工具（如）就会发挥自己的优势。

5. 安全

由于客户端生成的查询是一个BSON对象而不是一个可以解析的字符串，因此可以降低被SQL注入攻击的风险。最常见的攻击类型是针对 Web 应用程序的攻击，可以通过在 Web 上使用 ODM 查询语言来缓解这种攻击。

6.支持

用户在选择数据库时总是喜欢积极和动态的东西，这一点非常重要。在行业内影响力很大，用户也定期组织活动。该标签在 . 您永远不会陷入困境，因为总有人可以与之讨论和解决问题。

七、价格

免费！

当然，优点远不止这些，缺点也不少。

使用场景是什么

使用场景：

(1) 网站数据：适用于实时插入、更新和查询，具有网站实时数据存储所需的可复制性和高扩展性。

(2)缓存：由于其高性能，也适合作为信息基础设施的缓存层。系统重启后，系统构建的持久化缓存层可以防止底层数据源过载。

(3) 大尺寸、低价值的数据。

(4) 高扩展性场景：适用于由几十台或上百台服务器组成的数据库。

(5) 对象和JSON数据的存储：BSON数据格式适合以文档化的格式存储和查询。

设计特点：

(1) 面向集合存储，易于存储对象类型的数据。数据分组存储在集合中，类似于RDBMS中的表，集合中可以存储无限数量的文档。

(2) Mode free，采用无模式结构存储。集合中存储的数据是无模式文档，使用无模式存储数据是RDBMS中集合区别于表的重要特征。

(3) 支持全索引，索引可以建立在任何属性上，包括内部对象。RDBMS的索引与RDBMS的索引基本相同。可以对指定的属性和内部对象创建索引，以提高查询速度。除此之外，还提供了创建基于地理空间的索引的能力。

(4) 支持查询。支持丰富的查询操作，几乎支持大部分SQL查询。

(5) 强大的聚合工具。除了提供丰富的查询功能外，还提供强大的聚合工具，如count、group等，支持复杂的聚合任务。