MongoDB
2019-12-05 本文已影响0人
宋song一
环形队列存储，先进先出
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mongoose高级查询：.skip.limit.sort.select
MongoDB使用B-Tree
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特点：（三高）高并发，海量数据的高效率存储和访问，高可扩展性与高可用性
应用场景：社交、游戏、物流、物联网、直播
数据量大，读写操作频繁，价值较低的数据
考虑：
- 不需要复杂join支持
- 新应用，需求会变，数据模型无法确定，想快速迭代开发
- qps>2000
- 存储TB以上
- 应用要求存储的数据不丢失
- 99.999%高可用
- 地理位置查询，文本查询
数据格式灵活，数据字段扩展零消耗，一般情况下，读写性能略高于MySQL
从MongoDB 3.2开始，WiredTiger存储引擎开始作为默认的存储引擎，是压缩存储 要比mysql占用小
相对MySQL，成本更低（学习、开发、运维）
数据库，集合（table）、文档（row）.文档格式可以不同
【Mongodb】事务
- Mongodb 4.0 支持副本集的多文档事务
- Mongodb 4.2 支持分片集群的多文档事务
单个Server不支持使用事务，所以要使用事务，需要搭建一个副本集/分片集群
另外需要说明是，单个文档操作是原子操作，而mongodb是文档型数据库，在单个文档上，可以嵌入对象/数组这种格式来维护数据的关系，而不应该使用多个集合来维护数据之间的关系。由于mongodb的这种特性，所以单个文档操作消除了很多需要事务的需求
〇、性能对比
插入性能，高于mysql
Mysql.8.0 与 MongoDB.4.2大数据量查询性能对比
- 百万级数据量性能测试对比
（1）从平均响应时间来看，查询条件较少的情况下MySQL占据优势，mongodb在查询条件越多的情况下，越占据优势，因为查询条件越多，筛选的数据会比较少，可以有效利用内存。但是优势不是太明显。
（2）从吞吐量上来看，mongodb占据优势，但是除了任务信息查询以外，其他类型查询的优势不是太明显 - 千万级数据量性能测试对比
（1）从平均响应时间来看，mongodb占据绝对优势。
（2）从吞吐量上来看，mongodb占据绝对优势。
（3）对于千万或者更大的数据量，应该是要分区或分片，同时考虑分区容错性。如下图，mongodb属于CP，同时满足一致性(C，Consistency)、分区容错性(P，Partition Tolerance)。MySQL属于CA，同时满足一致性(C，Consistency)、可用性（A， Availability）
一、启动与部署
MongoDB 4.2的下载安装配置
MongoDB4.0在windows10下的安装与服务配置教程详解
cmd命令行启动也可以：bin目录下：mongod --dbpath=..\data\db
二、查询
投影查询：1，显示。0，不显示
涵盖的查询（仅查询索引字段）
批量更新：{multi:true}
{justOne:true}
db.user.find({uid:{$mod:[2,0]}}) 查找uid为偶数的集合
三、索引
- 单字段索引
- 复合索引
- 地理空间索引
- 文本索引
- 哈希索引
- 执行计划:
.explain()
显示结果中winningPlan的stage内容，未使用索引显示‘COLLSCAN’，使用索引为‘FETCH'
