当前位置: 首页 > news >正文

MongoDB 学习指南:深入探索非关系型数据库


MongoDB学习资料

MongoDB学习资料

MongoDB学习资料


在当今数字化时代,数据量呈爆炸式增长,数据结构也变得愈发复杂多样。传统的关系型数据库在处理一些大规模、高并发以及非结构化数据时,逐渐显露出局限性。而 MongoDB 作为一款领先的非关系型数据库,凭借其灵活的数据模型、出色的扩展性和强大的性能,迅速在众多领域得到广泛应用。无论是新兴的互联网企业,还是传统的金融、医疗等行业,都能看到 MongoDB 的身影。接下来,让我们一同开启 MongoDB 的学习之旅。

一、MongoDB 初相识:基础概念与环境搭建

认识 MongoDB:

MongoDB 是基于分布式文件存储的非关系型数据库,采用了一种独特的文档型数据模型。与关系型数据库以表格形式存储数据不同,MongoDB 将数据存储为 BSON(Binary JSON)格式的文档,这种文档类似于 JSON 对象,但在存储和处理上更加高效。例如,一个用户文档可以表示为:

{"name": "John Doe","age": 30,"email": "johndoe@example.com","address": {"street": "123 Main St","city": "Anytown","state": "CA","zip": "12345"}
}

这种灵活的数据模型使得 MongoDB 能够轻松应对各种复杂的数据结构,无需像关系型数据库那样进行繁琐的表结构设计和范式化处理。

环境搭建:

下载安装:首先,前往 MongoDB 官方网站(https://www.mongodb.com/try/download/community),根据你的操作系统版本下载对应的安装包。对于 Windows 用户,下载完成后,运行安装程序,按照向导逐步完成安装。在安装过程中,注意选择合适的安装路径和配置选项,例如是否将 MongoDB 安装为系统服务等。对于 Linux 和 macOS 用户,可以通过包管理器进行安装,例如在 Ubuntu 系统中,可以使用以下命令进行安装:

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y mongodb - community

启动服务:安装完成后,需要启动 MongoDB 服务。在 Windows 系统中,可以通过服务管理器找到 “MongoDB” 服务并启动它。在 Linux 和 macOS 系统中,可以使用以下命令启动服务:

sudo systemctl start mongod

连接数据库:MongoDB 提供了一个名为 “mongo” 的交互式 shell,用于与数据库进行交互。在命令行中输入 “mongo”,即可连接到本地的 MongoDB 实例。连接成功后,你将看到 MongoDB 的命令行提示符,此时就可以开始执行各种 MongoDB 命令了。

二、深入 MongoDB 核心:数据操作与管理

数据库与集合操作:

创建与选择数据库:在 MongoDB 中,可以使用 “use” 命令来创建或选择一个数据库。例如,要创建一个名为 “myDB” 的数据库(如果该数据库不存在,MongoDB 会在首次插入数据时自动创建它),并切换到该数据库,可以执行以下命令:

use myDB

创建与管理集合:集合类似于关系型数据库中的表,用于存储文档。使用 “db.createCollection ()” 方法可以创建一个集合。例如,要创建一个名为 “users” 的集合,可以执行以下命令:

db.createCollection("users")

创建集合后,可以使用 “db.collectionName” 来引用该集合,例如 “db.users”。同时,还可以对集合进行重命名、删除等操作,例如使用 “db.users.renameCollection (‘newUsers’)” 对集合进行重命名,使用 “db.users.drop ()” 删除集合。

文档操作:

插入文档:使用 “insertOne ()” 方法可以向集合中插入一个文档,使用 “insertMany ()” 方法可以插入多个文档。例如,要向 “users” 集合中插入一个用户文档,可以执行以下命令:

db.users.insertOne({"name": "Alice","age": 25,"email": "alice@example.com"
})

要插入多个用户文档,可以执行以下命令:

db.users.insertMany([{"name": "Bob","age": 35,"email": "bob@example.com"},{"name": "Charlie","age": 40,"email": "charlie@example.com"}
])

查询文档:查询是数据库操作中最常用的功能之一。MongoDB 提供了强大的查询功能,使用 “find ()” 方法可以查询集合中的文档。例如,要查询 “users” 集合中的所有文档,可以执行以下命令:

db.users.find()

要查询年龄大于 30 岁的用户文档,可以执行以下命令:

db.users.find({ "age": { "$gt": 30 } })

这里的 “ lt”(小于)、“ in”(在某个集合中)等,以满足各种复杂的查询需求。

更新文档:使用 “updateOne ()” 方法可以更新一个文档,使用 “updateMany ()” 方法可以更新多个文档。例如,要将 “users” 集合中名字为 “Alice” 的用户的年龄更新为 26 岁,可以执行以下命令:

db.users.updateOne({ "name": "Alice" }, { "$set": { "age": 26 } })

这里的 “$set” 操作符用于指定要更新的字段和值。

删除文档:使用 “deleteOne ()” 方法可以删除一个文档,使用 “deleteMany ()” 方法可以删除多个文档。例如,要删除 “users” 集合中年龄大于 40 岁的所有用户文档,可以执行以下命令:
db.users.deleteMany({ “age”: { “$gt”: 40 } })

三、MongoDB 进阶之路:索引、聚合与复制集

索引优化:

索引可以显著提高数据库的查询性能。在 MongoDB 中,可以使用 “createIndex ()” 方法为集合创建索引。例如,要为 “users” 集合的 “email” 字段创建一个单字段索引,可以执行以下命令:

db.users.createIndex({ "email": 1 })

这里的 “1” 表示升序索引,如果要创建降序索引,可以使用 “-1”。除了单字段索引,MongoDB 还支持复合索引、多键索引等多种类型的索引,以满足不同的查询需求。在创建索引时,需要根据实际的查询场景进行合理设计,避免创建过多不必要的索引,以免影响写入性能。

聚合框架:

聚合框架是 MongoDB 的一个强大功能,它允许对文档进行复杂的数据处理和分析。使用聚合框架,可以进行数据分组、统计、连接等操作。聚合操作使用 “aggregate ()” 方法,通过一系列的管道操作符来实现。例如,要统计 “users” 集合中每个年龄段的用户数量,可以执行以下聚合操作:

db.users.aggregate([{"$group": {"_id": "$age","count": { "$sum": 1 }}}
])

这里的 “ sum” 操作符统计每个组中的文档数量。

复制集:

复制集是 MongoDB 实现高可用性和数据冗余的重要机制。它由一组 MongoDB 实例组成,其中一个为主节点,其他为从节点。主节点负责处理所有的写入操作,并将写入操作的日志同步到从节点。从节点可以用于读取操作,从而分担主节点的负载。要创建一个复制集,首先需要在多个节点上启动 MongoDB 实例,并配置它们为复制集的成员。然后,在其中一个节点上使用 “rs.initiate ()” 命令初始化复制集。例如,以下是一个简单的复制集配置示例:

rs.initiate({_id: "myReplSet",members: [{ _id: 0, host: "localhost:27017" },{ _id: 1, host: "localhost:27018" },{ _id: 2, host: "localhost:27019" }]
})

这里的 “_id” 指定复制集的名称,“members” 数组中列出了复制集的成员节点。

四、MongoDB 实战应用:项目中的最佳实践

数据建模:

在实际项目中,合理的数据建模是关键。根据业务需求和数据特点,设计出灵活、高效的数据结构。例如,在一个电商项目中,对于商品数据,可以将商品的基本信息、库存信息、评论信息等存储在一个文档中,利用 MongoDB 的嵌套文档和数组功能,避免数据的冗余和复杂的关联查询。同时,要考虑数据的扩展性,以便在业务发展过程中能够轻松地添加新的字段和功能。

性能优化:

除了创建合适的索引外,还可以通过优化查询语句、调整服务器配置等方式来提高 MongoDB 的性能。在编写查询语句时,尽量使用覆盖索引,减少数据的扫描范围。同时,合理设置 MongoDB 的缓存大小、线程池大小等参数,以充分利用服务器资源。此外,定期对数据库进行碎片整理和性能监控,及时发现并解决性能问题。

数据安全:

确保数据的安全性至关重要。在 MongoDB 中,可以通过启用身份验证、设置访问控制列表(ACL)等方式来保护数据库。启用身份验证后,用户需要提供用户名和密码才能连接到数据库。同时,可以为不同的用户分配不同的权限,例如只读权限、读写权限等,以限制用户对数据库的操作。此外,定期进行数据备份,并将备份数据存储在安全的位置,以防止数据丢失。

MongoDB 的学习是一个不断深入和实践的过程。通过掌握上述基础知识和高级特性,并将其应用到实际项目中,你将能够充分发挥 MongoDB 的优势,为企业的数据管理和业务发展提供有力支持。随着对 MongoDB 的不断探索,你会发现它在处理各种复杂数据场景时的强大能力和灵活性,为你在数据库领域的发展开辟广阔的道路。

相关文章:

MongoDB 学习指南:深入探索非关系型数据库

MongoDB学习资料 MongoDB学习资料 MongoDB学习资料 在当今数字化时代,数据量呈爆炸式增长,数据结构也变得愈发复杂多样。传统的关系型数据库在处理一些大规模、高并发以及非结构化数据时,逐渐显露出局限性。而 MongoDB 作为一款领先的非关系…...

天机学堂3-ES+Caffeine

文章目录 day05-问答系统表 用户端分页查询问题目标效果代码实现 3.6.管理端分页查询问题ES相关 管理端互动问题分页实现三级分类3.6.5.2.多级缓存3.6.5.3.CaffeineTODO:使用Caffeine作为本地缓存,另外使用redis或者memcache作为分布式缓存,构…...

FPGA车牌识别

基于FPGA的车牌识别主要包含以下几个步骤:图像采集、颜色空间转换、边缘检测、形态学处理(腐蚀和膨胀)、特征值提取、模板匹配、结果显示。先用matlab对原理进行仿真,后用vivado和modelsim进行设计和仿真。 一、1.图像采集采用ov…...

Pandas库的常用内容归纳

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库,提供了大量用于数据处理和分析的功能。以下是一些 Pandas 库中常用的功能: 数据创建和操作 Series 和 DataFrame:创建一维的 Series 和二维的 DataFrame 对象。数据导入:从 CSV、Excel、…...

R语言的并发编程

R语言的并发编程 引言 在现代计算中,如何有效地利用计算资源进行数据处理和分析已成为一个重要的研究方向。尤其在大数据时代,数据量的急剧增加让单线程处理方式显得力不从心。为了解决这一问题,各种编程语言都开展了并发编程的研究和应用。…...

STM32 FreeRTOS中断管理

目录 FreeRTOS的中断管理 1、STM32中断优先级管理 2、FreeRTOS任务优先级管理 3、寄存器和内存映射寄存器 4、BASEPRI寄存器 5、FreeRTOS与STM32中断管理结合使用 vPortRaiseBASEPRI vPortSetBASEPRI 6、FromISR后缀 7、在中断服务函数中调用FreeRTOS的API函数需注意 F…...

数据结构-栈和队列

文章目录 一、栈1.概念与结构2.数组栈的实现2.1 栈的结构定义2.2 栈的初始化2.3 栈的销毁2.4 栈的判空2.5 栈的入栈2.6 栈的出栈2.7 查看栈顶元素2.8 栈的大小 3.两种栈的图示结构 二、队列1.概念与结构2.链式队列的实现2.1 队列的结构定义2.2 队列的初始化2.3 队列的销毁2.4 队…...

RabbitMQ---TTL与死信

(一)TTL 1.TTL概念 TTL又叫过期时间 RabbitMQ可以对队列和消息设置TTL,当消息到达过期时间还没有被消费时就会自动删除 注:这里我们说的对队列设置TTL,是对队列上的消息设置TTL并不是对队列本身,不是说队列过期时间…...

第4章 Kafka核心API——Kafka客户端操作

Kafka客户端操作 一. 客户端操作1. AdminClient API 一. 客户端操作 1. AdminClient API...

Python爬虫学习前传 —— Python从安装到学会一站式服务

早上好啊,大佬们。我们的python基础内容的这一篇终于写好了,啪唧啪唧啪唧…… 说实话,这一篇确实写了很久,一方面是在忙其他几个专栏的内容,再加上生活学业上的事儿,确实精力有限,另一方面&…...

Lora理解QLoRA

Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) :节约开销的做法,fine-tune少量参数,而不是整个模型; Low-Rank Adaptation (LoRA) :是PEFT的一种;冻结原参数矩阵,只更新2个小参数矩阵。 原文经过对比…...

Linux测试处理fps为30、1920*1080、一分钟的视频性能

前置条件 模拟fps为30、1920*1080、一分钟的视频 项目CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.30) project(testOpenGl)set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)add_executable(testOpenGl main.cpptestOpenCl.cpptestOpenCl.hTestCpp.cppTestCpp.hTestCppThread.cppTestCppTh…...

Flink (六):DataStream API (三) 窗口

1. 窗口 窗口(Window)是处理无界流的关键所在。窗口可以将数据流装入大小有限的“桶”中,再对每个“桶”加以处理。 下面展示了 Flink 窗口在 keyed streams 和 non-keyed streams 上使用的基本结构。 我们可以看到,这两者唯一的…...

MYSQL学习笔记(二):基本的SELECT语句使用(基本、条件、聚合函数查询)

前言: 学习和使用数据库可以说是程序员必须具备能力,这里将更新关于MYSQL的使用讲解,大概应该会更新30篇,涵盖入门、进阶、高级(一些原理分析);这一篇是讲解SELECT语句使用,包括基本、条件、聚合函数查询,…...

PCL 点到面的ICP算法实现点云配准(C++详细过程版)

ICP算法 一、算法原理1、算法概述2、实现流程3、参考文献二、代码实现三、结果展示四、相关链接一、算法原理 1、算法概述 实现的算法与 PCL 点到面的ICP精配准(线性最小二乘优化)一文相同,使用C++代码复现线性优化的求解过程,求解过程如下所示,由于原版英文文献的计算过…...

MarsCode青训营打卡Day1(2025年1月14日)|稀土掘金-16.最大矩形面积问题

资源引用: 最大矩形面积问题 - MarsCode 打卡小记录: 今天是开营第一天,和小伙伴们组成了8人的团队,在接下来的数十天里相互监督,打卡刷题! 稀土掘金-16.最大矩形面积问题(16.最大矩形面积问题…...

我的世界-与门、或门、非门等基本门电路实现

一、红石比较器 (1) 红石比较器结构 红石比较器有前端单火把、后端双火把以及两个侧端 其中后端和侧端是输入信号,前端是输出信号 (2) 红石比较器的两种模式 比较模式 前端火把未点亮时处于比较模式 侧端>后端 → 0 当任一侧端强度大于后端强度时,输出…...

【FISCO BCOS】二十三、部署WeBASE-Node-Manager

WeBASE-Node-Manager是WeBASE的子组件之一,可以处理前端页面所有web请求,管理各个节点的状态,管理链上所有智能合约,对区块链的数据进行统计、分析,对异常交易的审计,私钥管理等,今天我们来部署WeBASE-Node-Manager。 环境:ubuntu 22 、已搭建单机四节点(节点已启动)…...

app版本控制java后端接口版本管理

java api version 版本控制 java接口版本管理 1 自定义 AppVersionHandleMapping 自定义AppVersionHandleMapping实现RequestMappingHandlerMapping里面的方法 public class AppVersionHandleMapping extends RequestMappingHandlerMapping {Overrideprotected RequestCondit…...

Go语言strings包与字符串操作:从基础到高级的全面解析

Go语言strings包与字符串操作:从基础到高级的全面解析 引言 Go语言以其简洁、高效和强大的标准库而闻名,其中strings包是处理字符串操作的核心工具。本文将深入探讨Go语言中strings包的功能及其在实际开发中的应用,帮助开发者更好地理解和使用这一工具。 1. strings包概述…...

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造,完美适配AGV和无人叉车。同时,集成以太网与语音合成技术,为各类高级系统(如MES、调度系统、库位管理、立库等)提供高效便捷的语音交互体验。 L…...

突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合

强化学习(Reinforcement Learning, RL)是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程,然后使用强化学习的Actor-Critic机制(中文译作“知行互动”机制),逐步迭代求解…...

Cesium1.95中高性能加载1500个点

一、基本方式&#xff1a; 图标使用.png比.svg性能要好 <template><div id"cesiumContainer"></div><div class"toolbar"><button id"resetButton">重新生成点</button><span id"countDisplay&qu…...

如何将联系人从 iPhone 转移到 Android

从 iPhone 换到 Android 手机时&#xff0c;你可能需要保留重要的数据&#xff0c;例如通讯录。好在&#xff0c;将通讯录从 iPhone 转移到 Android 手机非常简单&#xff0c;你可以从本文中学习 6 种可靠的方法&#xff0c;确保随时保持连接&#xff0c;不错过任何信息。 第 1…...

C# 类和继承(抽象类)

抽象类 抽象类是指设计为被继承的类。抽象类只能被用作其他类的基类。 不能创建抽象类的实例。抽象类使用abstract修饰符声明。 抽象类可以包含抽象成员或普通的非抽象成员。抽象类的成员可以是抽象成员和普通带 实现的成员的任意组合。抽象类自己可以派生自另一个抽象类。例…...

pikachu靶场通关笔记22-1 SQL注入05-1-insert注入(报错法)

目录 一、SQL注入 二、insert注入 三、报错型注入 四、updatexml函数 五、源码审计 六、insert渗透实战 1、渗透准备 2、获取数据库名database 3、获取表名table 4、获取列名column 5、获取字段 本系列为通过《pikachu靶场通关笔记》的SQL注入关卡(共10关&#xff0…...

ABAP设计模式之---“简单设计原则(Simple Design)”

“Simple Design”&#xff08;简单设计&#xff09;是软件开发中的一个重要理念&#xff0c;倡导以最简单的方式实现软件功能&#xff0c;以确保代码清晰易懂、易维护&#xff0c;并在项目需求变化时能够快速适应。 其核心目标是避免复杂和过度设计&#xff0c;遵循“让事情保…...

Razor编程中@Html的方法使用大全

文章目录 1. 基础HTML辅助方法1.1 Html.ActionLink()1.2 Html.RouteLink()1.3 Html.Display() / Html.DisplayFor()1.4 Html.Editor() / Html.EditorFor()1.5 Html.Label() / Html.LabelFor()1.6 Html.TextBox() / Html.TextBoxFor() 2. 表单相关辅助方法2.1 Html.BeginForm() …...

Spring AI Chat Memory 实战指南:Local 与 JDBC 存储集成

一个面向 Java 开发者的 Sring-Ai 示例工程项目&#xff0c;该项目是一个 Spring AI 快速入门的样例工程项目&#xff0c;旨在通过一些小的案例展示 Spring AI 框架的核心功能和使用方法。 项目采用模块化设计&#xff0c;每个模块都专注于特定的功能领域&#xff0c;便于学习和…...

系统掌握PyTorch:图解张量、Autograd、DataLoader、nn.Module与实战模型

本文较长&#xff0c;建议点赞收藏&#xff0c;以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料&#xff0c;尽在聚客AI学院。 本文通过代码驱动的方式&#xff0c;系统讲解PyTorch核心概念和实战技巧&#xff0c;涵盖张量操作、自动微分、数据加载、模型构建和训练全流程&#…...