数据库mongodb

㈠ mongodb用什么格式存储数据

MongoDB[2] 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。他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

㈡ 如何获取mongoDB数据库大小

您好，很高兴能帮助您
1. 获取mongoDB中数据库的大小命令
use databasename
db.stats()
显示信息如下
> db.stats()
{
"collections" : 3,
"objects" : 80614,
"dataSize" : 21069700,
"storageSize" : 39845376,
"numExtents" : 9,
"indexes" : 2,
"indexSize" : 6012928,
"ok" : 1
}
其中storage表示的就是数据库的大小，显示出的数字的单位是字节，因此如果需要转换单位为KB需要除以1024

2. 获取MongoDB中collection
db.collection.dataSize()
//collection中的数据大小
db.collection.storageSize()
//为collection分配的空间大小，包括未使用的空间
db.collection.totalIndexSize()
collection中索引数据大小
db.collection.totalSize()
collection中索引+data所占空间

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㈢ mongodb数据库适合做什么

mongodb众所周知不支持事务，所以需要强事务的业务根本不能考虑mongodb。
mongodb的优势就是文档存储:
1. 业务经常变动，需要不时的添加字段，那么mongodb比较适合，关系型数据库添加字段的复杂度也还好
2. 嵌套文档，业务数据比较复杂，适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞，虽然Mysql和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟，pg毕竟现在生产中使用还是偏少，个人也不了解，这里不谈。但这不仅仅这一点优势，具体下面会细说。
3. upsert支持，查询速度也不慢
4. 高可用的副本集支持
5. 查询语法非常丰富，嵌套文档查询功能非常强大，不是重度用户可能不能理解
下面说说一个具体的使用事例:
项目的一条数据在10kb左右，如果使用关系型数据库那么需要将这条数据拆分成大概几百条左右，建造多个表，设计较复杂，这种数据大概在一百万条左右，想想拆分后在十几亿的数据量就可怕。打平后的数据什么DB也都可以拿下，只是一百万变十几亿比较恐怖而已。
如果采用MySQL存储，每次查询需要使用外键查询多个表，从这些表中拉取数据，性能肯定要下降很多，比不上只在一个表查询，而且只拉取少两个数量级的数据。查询也还好，业务允许可以对结果做缓存，放到redis里去。
但是重点来了，需求要增量更新部分数据，这时候需要更新多个表，根本没法做到原子性（注意事务不是原子操作），当然也可以使用cas等技术补偿，达到最终一致性。但使用mongodb存储只需要update一条数据，对相应的嵌套文档中内容更新，可以做到原子性，是不是很方便？
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具体说说该项目的难点，查询无法使用缓存，可能会很吃惊，但是业务决定了确实做不了，而且增量更新的量达到上万的QPS，如果不能保证原子性想想多么可怕！
所以mongodb在这里帮了大忙，关系型数据库解决不了这个难题。
有人可能要问，mongodb没有事务，上游数据写入也会有问题，你不可能所有数据都存一个表吧？
当然不是的，我们mongodb里的数据是从MySQL中清洗出来存到mongodb中的，mongodb只做单点的业务需求，综合的数据还是在MySQL中。
此项目我们用了上百个副本集，保证系统的高可用，这些副本集配置只要一条shell就搞定，如果用MySQL的主从不知道怎么配（我自己不懂），估计DBA得忙死，而该项目完全不需要也没用到DBA。
说了这么多mongo的优点，也说说他的缺点:
1. 查询优化器和MySQL没法比
2. 不支持reload，只能冷重启，初始化配置的时候比较麻烦
3. 没有事务，不敢存储第一手数据，多用来做备份数据的存储
mongodb可以做很多事情，取决于你脑洞，性能不差，存一些相对不重要的数据，mongodb嵌套文档功能强大，多看看官方文档挖掘挖掘有用信息，每次都能发现惊喜。

㈣ mongodb数据库有哪些优势

1. 文档存储
数据存储以BSON/JSON文档，这对于Web应用程序有很大的意义。开发者API喜欢以JSON形式传输，这使得整个项目的数据表示可采用统一的模型。所有这一切都无需任何前期架构设计。

2. 可扩展性
MongoDB被用在一些规模庞大的环境中，FourSquare/Craiglist都在使用它。通过分片数据缩放处理理论上可实现更高的吞吐量。

3. 简单的复制
就像分片技术一样，MongoDB范围内复制过程同样简单好用，在副本机器上还有大量的复制选项。灵活的功能可满足用户应用的需求。

4. 易于查询
MongoDB以文档的形式存储数据，不支持事务和表连接。因此查询的编写、理解和优化都容易得多。简单查询设计思路不同于SQL模式，嵌入文档在特定的环境下可得到更好的查询，然而这需要先加入集合。如果需要执行多个请求到数据库则需要加入其到客户端。在MongoDB时ODM工具（如Doctrine2）将发挥自身的优势。

5. 安全性
由于MongoDB客户端生成的查询为BSON对象，而不是可以被解析的字符串，所以可降低受到SQL注入的攻击的危险。最常见的攻击类型为针对Web应用程序的攻击，在MongoDB上使用Doctrine2 ODMs 查询语言可减轻攻击风险。

6. 支持
用户在选择数据库时总是喜欢积极和充满活力的，这点非常重要。MongoDB在业界有非常大的影响力，用户也会定期的组织活动。MongoDB的标签在StackOverFlow是非常活跃的。你永远不会陷入困境，因为总有人与你讨论并解决问题。

7. 价格
MongoDB是免费的！

当然远不止这些优势，但是也有很多劣势。

㈤ 用户数据库是用mongodb好，还是用mysql好

一般情况下,使用mysql，只有大数据或者并发很高的时候才使用mongodb。还有，mysql支持事务,mongodb是不支持的。

使用oracle、sql server也是不错的。

㈥ 如何连接数据库 mongodb

方法如下：
创建数据库
use tt
这样就创建了一个数据库,如果什么都不操作离开的话,这个库就会被系统删除.所以还要执行下面的命令:
db.usr.insert({'name':'tompig'});
db.usr.insert({'name':'tompig1','id':1});
随便整了2个表,这个无所谓的,反正要导入表的话就删除掉这2个就可以了,目前只是想让数据库保持住.
然后使用命令查看是否有保存tt这个数据库:
show dbs
3.配置用户
use tt
db.addUser('mongodb','123456');
mongodb是用户名,123456是密码.
好了,这样一个数据库和对这个数据库配置用户就完成了.
mongodb常用命令:
1、Help查看命令提示
help
db.help();
db.yourColl.help();
db.youColl.find().help();
rs.help();
2、切换/创建数据库
use yourDB; 当创建一个集合(table)的时候会自动创建当前数据库
3、查询所有数据库
show dbs;
4、删除当前使用数据库
db.dropDatabase();
5、从指定主机上克隆数据库
db.cloneDatabase(“127.0.0.1”); 将指定机器上的数据库的数据克隆到当前数据库
6、从指定的机器上复制指定数据库数据到某个数据库
db.Database("mydb", "temp", "127.0.0.1");将本机的mydb的数据复制到temp数据库中
7、修复当前数据库
db.repairDatabase();
8、查看当前使用的数据库
db.getName();
db; db和getName方法是一样的效果，都可以查询当前使用的数据库
9、显示当前db状态
db.stats();
10、当前db版本
db.version();
11、查看当前db的链接机器地址
db.getMongo();
Collection聚集集合
1、创建一个聚集集合（table）
db.createCollection(“collName”, {size: 20, capped: 5, max: 100});
2、得到指定名称的聚集集合（table）
db.getCollection("account");
3、得到当前db的所有聚集集合
db.getCollectionNames();
4、显示当前db所有聚集索引的状态
db.printCollectionStats();
用户相关
1、添加一个用户
db.addUser("name");
db.addUser("userName", "pwd123", true); 添加用户、设置密码、是否只读
2、数据库认证、安全模式
db.auth("userName", "123123");
3、显示当前所有用户
show users;
4、删除用户
db.removeUser("userName");
其他
1、查询之前的错误信息
db.getPrevError();
2、清除错误记录
db.resetError();

㈦ mysql mongodb区别

前言：
MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库，但是MySQL是传统的关系型数据库，MongoDB则是非关系型数据库，也叫文档型数据库，是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点，关键是看用在什么地方。所以我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。
一、关系型数据库-MySQL
1、在不同的引擎上有不同的存储方式。
2、查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。
3、开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。
4、缺点就是在海量数据处理的时候效率会显着变慢。
二、非关系型数据库-MongoDB
非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性，呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。
1、存储方式：虚拟内存+持久化。
2、查询语句：是独特的MongoDB的查询方式。
3、适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。
4、架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。
5、数据处理：数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，将数据存储在物理内存中，从而达到高速读写。
6、成熟度与广泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，比较完善的DB之一，适用人群不断在增长。
三、MongoDB优势与劣势
优势：
1、在适量级的内存的MongoDB的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。
2、MongoDB的高可用和集群架构拥有十分高的扩展性。
3、在副本集中，当主库遇到问题，无法继续提供服务的时候，副本集将选举一个新的主库继续提供服务。
4、MongoDB的Bson和JSon格式的数据十分适合文档格式的存储与查询。
劣势：
1、 不支持事务操作。MongoDB本身没有自带事务机制，若需要在MongoDB中实现事务机制，需通过一个额外的表，从逻辑上自行实现事务。
2、 应用经验少，由于NoSQL兴起时间短，应用经验相比关系型数据库较少。
3、MongoDB占用空间过大。