MongoDB进阶之路第二篇-NoSQL之MongoDB简介

左手的ㄟ右手 2022-05-09 05:56 258阅读 0赞

#              《 MongoDB进阶之路第二篇-NoSQL之MongoDB简介 》 #

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> ### 关于 NoSQL ： ###

NoSQL一词最早出现于1998年，是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL功能的关系数据库。2009年，Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论\[2\]，来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL的概念，这时的NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式。

2009年在亚特兰大举行的"no:sql(east)"讨论会是一个里程碑，其口号是"select fun, profit from real\_world where relational=false;"。因此，对NoSQL最普遍的解释是"非关联型的"，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS。

> ### 什么是NoSQL ? ###

NoSQL ( NoSQL = Not Only SQL )，翻译成中文即"不仅仅是 SQL"。在现代的计算系统上每天网络上都会产生庞大的数据量，这些数据有很大一部分是由关系数据库管理系统（RDBMS）来处理。 1970  年  E.F.Codd's  提出的大型共享数据库的数据关系模型的论文 "A relational model of data for large shared data banks"，这使得数据建模和应用程序编程更加简单。

NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至 2009 年趋势越发高涨。NoSQL 的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

> ### 为什么使用 NoSQL ？ ###

在大数据（Big Data）、数据挖掘的今天，我们可以通过第三方平台（如：Baidu、Alibaba、Tencent、JD，以上简称BATJ等）可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加，这也成了一些大型互联网公司的一大法宝。我们如果要对这些用户数据进行挖掘，那SQL数据库已经不适合这些应用了，NoSQL数据库的发展也却能很好的处理这些大的数据。

> ### NoSQL与传统关系型数据库（RDBMS）的区别： ###

**RDBMS 特点：**  
    1、高度组织化结构化数据  
    2、结构化查询语言（SQL）  
    3、数据和数据之间的关系都存储在数据表中  
    4、数据操纵语言DML（data manipulation language）、数据定义语言DDL（data definition language）、数据库控制语言 DCL（Data Control Language）  
    5、支持事务（ACID）

**NoSQL 特点：NoSQL 通常注重性能和扩展性，而非事务机制**  
    1、Not Only SQL、不仅仅是SQL  
    2、没有声明性查询语言  
    3、没有预定义的模式  
    4、Key-Value，键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库  
    5、最终一致性，而非ACID属性  
    6、非结构化和不可预知的数据  
    7、高性能，高可用性和可伸缩性  
    8、CAP定理

**这儿简要的介绍哈什么是 CAP 定理：**

在计算机科学领域中，CAP定理（CAP theorem）又被称作 布鲁尔定理（Brewer's theorem），它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点:  
    1、一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)  
    2、可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)  
    3、分区容错性(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)

CAP 理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性、可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三大类：  
    1、CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。  
    2、CP - 满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高。  
    3、AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。

> ### NoSQL 的优点与缺点 ###

**优点：**  
    1、高可扩展性  
    2、分布式计算  
    3、低成本  
    4、架构的灵活性，半结构化数据  
    5、没有复杂的关系

**缺点：**  
    1、没有标准化  
    2、有限的查询功能（到目前为止）  
    3、最终一致是不直观的程序

> ### 什么是 MongoDB ？ ###

在前面，介绍了这么多，那到底什么是 MongoDB 呢 ？

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。它支持的数据结构非常松散，是类似 json 的 bson 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB 最大的特点是它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。

> ### MongoDB 的特点： ###

这儿总结并列出了一下13点（受于只是的限制，如果还有其它特点，请列在评论中，十分感谢）：

1、MongoDB 是一个面向文档存储的数据库，操作起来比较简单和容易。  
2、MongoDB 支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。  
3、MongoDB 使用 update() 命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段。  
4、MongoDB 中的 Map/reduce 主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。  
5、可以在 MongoDB 记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。  
6、可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得 MongoDB 有更强的扩展性。  
7、如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，MongoDB 可以实现分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片操作。  
8、Map 和 Reduce。Map函数调用 emit(key,value) 遍历集合中所有的记录，将 key 与 value 传给 Reduce 函数进行处理。  
9、Map 函数和 Reduce 函数是使用 Javascript 编写的，并可以通过 db.runCommand 或 mapreduce 命令来执行 MapReduce 操作。  
10、MongoDB 允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。  
11、GridFS 是 MongoDB 中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。  
12、MongoDB 支持各种编程语言：C、C++、C\# /ASP.NET、Java、JavaScript、PHP、Python、Ruby、Scala等众多种语言。  
13、MongoDB 简单易安装且易使用的特点（不同语言具体的使用，请参考官方文档 API 进行）。

> ### 常见的 NoSQL 数据库： ###

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>&nbsp;</p> <p>分类&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</p> </td> 
   <td> <p>&nbsp;</p> <p>数据库&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;</p> </td> 
   <td>说明</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>文档存储</td> 
   <td> <p>MongoDB,</p> <p>CouchDB</p> </td> 
   <td>文档存储一般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Key-Value</td> 
   <td> <p>Redis&nbsp;,</p> <p>Berkeley DB,</p> <p>Tokyo&nbsp;Cabinet</p> </td> 
   <td>通过 key 快速查询到其 value。一般来说，存储不管 value 的格式。（Redis 中 Value值的类型较多，有关 Redis 的相关内容，可以参考我相关的其它文章！）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>列存储</td> 
   <td> <p>Hypertable,</p> <p>Hbase,</p> <p>Cassandra,</p> </td> 
   <td>这些都是按列存储数据库的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据压缩，对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>图存储</td> 
   <td> <p>Neo4J,</p> <p>FlockDB</p> </td> 
   <td>这些都是图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下，而且设计使用起来不方便。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>xml 数据库</td> 
   <td> <p>Berkeley&nbsp;DB,</p> <p>BaseX</p> </td> 
   <td>高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery,Xpath。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>对象存储</td> 
   <td> <p>db4o,</p> <p>Versant</p> </td> 
   <td>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。</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

CAP 参考自：[百度百科][Link 1]

MongoDB 参考自： [百度百科][Link 2]

部分内容参考自：[MongoDB 官网][MongoDB]

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好了，关于 MongoDB进阶之路第二篇-NoSQL之MongoDB简介  就写到这儿了，如果还有什么疑问或遇到什么问题欢迎扫码提问，也可以给我留言哦，我会一一详细的解答的。   
歇后语：“ 共同学习，共同进步 ”，也希望大家多多关注CSND的IT社区。

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<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>作&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;者：</td> 
   <td>华 &nbsp; &nbsp;仔</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>联系作者：</td> 
   <td>who.seek.me@java98k.vip</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>来&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;源：</td> 
   <td>CSDN (Chinese Software Developer Network)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>原&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;文：</td> 
   <td><a href="https://blog.csdn.net/Hello_World_QWP/article/details/82926841" rel="nofollow">https://blog.csdn.net/Hello_World_QWP/article/details/82926841</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>版权声明：</td> 
   <td>本文为博主原创文章，请在转载时务必注明博文出处！</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

[70]: /images/20220509/136acf01a82b4a1d87e42c72ec850de7.png
[Link 1]: https://baike.baidu.com/item/CAP%E5%8E%9F%E5%88%99/5712863?fr=aladdin
[Link 2]: https://baike.baidu.com/item/mongodb/60411?fr=aladdin
[MongoDB]: https://docs.mongodb.com/