为什么MongoDB可以替代MySQL

MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，完全可以替代MySQL。在使用MongoDB做产品原型的过程中，我们总结了MonogDB的一些亮点：使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的 *** 作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。Schema-less，支持嵌入子文档：MongoDB是一个Schema-free的文档数据库。一个数据库可以有多个Collection，每个Collection是Documents的集合。Collection和Document和传统数据库的Table和Row并不对等。无需事先定义Collection，随时可以创建。Collection中可以包含具有不同schema的文档记录。 这意味着，你上一条记录中的文档有3个属性，而下一条记录的文档可以有10个属性，属性的类型既可以是基本的数据类型（如数字、字符串、日期等），也可以是数组或者散列，甚至还可以是一个子文档（embed document）。这样，可以实现逆规范化（denormalizing）的数据模型，提高查询的速度。图1 MongoDB是一个Schema-free的文档数据库图2是一个例子，作品和评论可以设计为一个collection，评论作为子文档内嵌在art的comments属性中，评论的回复则作为comment子文档的子文档内嵌于replies属性。按照这种设计模式，只需要按照作品id检索一次，即可获得所有相关的信息了。在MongoDB中，不强调一定对数据进行Normalize ，很多场合都建议De-normalize，开发人员可以扔掉传统关系数据库各种范式的限制，不需要把所有的实体都映射为一个Collection，只需定义最顶级的class。MongoDB的文档模型可以让我们很轻松就能将自己的Object映射到collection中实现存储。图2 MongoDB支持嵌入子文档简单易用的查询方式：MongoDB中的查询让人很舒适，没有SQL难记的语法，直接使用JSON，相当的直观。对不同的开发语言，你可以使用它最基本的数组或散列格式进行查询。配合附加的operator，MongoDB支持范围查询，正则表达式查询，对子文档内属性的查询，可以取代原来大多数任务的SQL查询。CRUD更加简单，支持in-place update：只要定义一个数组，然后传递给MongoDB的insert/update方法就可自动插入或更新；对于更新模式，MongoDB支持一个upsert选项，即：“如果记录存在那么更新，否则插入”。MongoDB的update方法还支持Modifier，通过Modifier可实现在服务端即时更新，省去客户端和服务端的通讯。这些modifer可以让MongoDB具有和Redis、Memcached等KV类似的功能：较之MySQL，MonoDB更加简单快速。

方法/步骤

首先到下面的工具原料中的mongodb的官网下载对应你系统的安装包,拷贝到你的linux系统上面,如果有网络可以直接用wget下载

解压对应的安装包

命令如下:

tar zxf mongodb-linux-i686-202tgz

因为mongodb不需要像别的数据库那样繁琐的配置解压后放到惯例的/usr/local目录下面,当然你可以放到任何地方,放到/usr/local下面方便管理

命令如下:

mv mongodb-linux-i686-202/ /usr/local/mongodb

然后为mongodb创建数据库存放的位置和日志文件,默认是在/data/db下面,同样为了方便就在mongodb下面建立了相应的目录

进到mongodb下面的bin目录下查看mongodb的帮助文档和我们用到的启动参数

启动mongodb数据库,对应的参数说明用绿色表明了

为了安全期间建议关闭28017端口防止信息外泄

做好上面的 *** 作就可以进入mongodb的客户端开始你的mongodb之旅了

用U盘安装系统

1、制作PE启动盘。（W10、W7系统至少8G U盘，XP系统4G U盘，当然越大越好，可以存放多种系统）下载老毛桃、大白菜一类的PE启动U盘制作软件，按提示制作好启动盘。

2、下载一个需要安装的系统，网上一般是光盘镜像文件ISO型系统文件、或者也可以只取GHOSTGHO系统文件备份，复制到你制作好的PE启动盘上。

3、用U盘启动电脑：插入U盘电脑开机，按DEL或其它键进入BIOS，设置从USB—HDD或者USB—ZIP、USB—CDROM，总之就是设置U盘启动优先就行。当然新电脑，也可以使用启动菜单选择键。这种方法更简单，不过一定要找到那个键是启动菜单选择键。

4、进入PE界面后，如果需要重新对硬盘分区、格式化，可以利用PE工具程序，如Diskgenius来完成。注意：对硬盘进入分区、格式化，所有盘的资料全部没有了，先转移电脑中的有用文件。

5、安装系统。然后用U盘PE系统启动电脑，根据你的U盘启动菜单提示

MongoDB和MySQL分别是领先的开源NoSQL和关系数据库。哪个最适合您的应用程序？

在1990年代的互联网泡沫时期，用于Web应用程序的一种通用软件堆栈是LAMP，它最初代表Linux（OS），Apache（Web服务器），MySQL（关系数据库）和PHP（服务器编程语言）。MySQL是首选的数据库，主要是因为它是免费的开源代码，并且具有良好的读取性能，非常适合从数据库动态生成网站的“ Web 20”应用程序。

之后，代表MongoDB（文档数据库），Express（Web服务器），AngularJS（前端框架）和Nodejs（后端JavaScript运行时）的MEAN堆栈开始流行。除其他原因外，MEAN堆栈很有吸引力，因为您需要了解的唯一语言是JavaScript。与等效的LAMP堆栈相比，它还需要更少的RAM。

MySQL AB的Monty Widenius和David Axmark最初于1994年开始开发MySQL。产品名称中的“ My”是指Widenius的女儿，而不是英语单词“ my”。MySQL旨在与mSQL（又名Mini）兼容。 SQL），并添加了SQL查询层和开放源代码许可（实际上是专有和GPL双重许可）。MySQL的公共发行版于1996年底开始，并且每年或每两年持续发行一次。MySQL是当前最受欢迎的关系数据库。

Sun Microsystems于2008年以10亿美元的价格收购了MySQL AB，Oracle于2010年收购了Sun。在Oracle收购MySQL的广泛关注中，Widenius在收购Oracle之前就将MySQL 55合并到了MariaDB中。MariaDB努力维护与Oracle MySQL版本的兼容性。

与功能更强大的商业关系数据库（例如Oracle数据库，IBM DB / 2和Microsoft SQL Server）相比，MySQL最初是一个相当低端的关系数据库，尽管它足以成为动态网站的后备存储。多年来，它增加了您希望从关系数据库获得的大多数功能，包括事务，参照完整性约束，存储过程，游标，全文索引和搜索，地理索引和搜索以及群集。

尽管MySQL现在支持“大数据库”功能，例如主从部署，与Memcached一起使用以及水平分片，但它仍通常用于中小型部署。将MySQL扩展到多个从属服务器可以提高读取性能，但是只有主服务器才能接受写请求。

AWS提供了两种形式的MySQL即服务，即Amazon RDS和Amazon Aurora。后者具有更高的性能，可以处理TB级的数据，更新副本的延迟时间更短，并且可以直接与Oracle数据库和SQL Server竞争。

MongoDB是高度可伸缩的 *** 作文档数据库，可在开源版本和商业企业版本中使用，它可以在本地运行或作为托管云服务运行。托管云服务称为MongoDB Atlas。

MongoDB无疑是NoSQL数据库中最受欢迎的数据库。它的文档数据模型为开发人员提供了极大的灵活性，而其分布式体系结构则提供了很好的可伸缩性。因此，通常选择MongoDB用于必须管理大量数据，得益于水平可伸缩性并处理不适合关系模型的数据结构的应用程序。

MongoDB是一个基于文档的存储，在其之上还具有一个基于图形的存储。MongoDB实际上并不存储JSON：它存储BSON（二进制JSON），该扩展了JSON表示（字符串）以包括其他类型，例如int，long，date，浮点，decimal128和地理空间坐标。

MongoDB可以使用数据的类型生成正确的索引类型，从而在数据的单个副本上生成多模式图形，地理空间，B树和全文本索引。MongoDB使您可以在任何文档字段上创建索引。MongoDB 4具有多文档事务，这意味着即使必须标准化数据设计，您仍然可以获得ACID属性。

默认情况下，MongoDB使用动态模式，有时称为无模式。单个集合中的文档不需要具有相同的字段集，并且字段的数据类型可以在集合中的不同文档之间有所不同。您可以随时使用动态模式更改文档结构。

但是，可以使用架构治理。从MongoDB 36开始，MongoDB支持JSON模式验证，您可以在验证器表达式中将其打开。

在LAMP和MEAN堆栈上存在很多变化。例如，您可以在Windows（WAMP）或MacOS（MAMP）上运行而不是Linux OS。您可以运行IIS（WIMP），而不是Windows上的Apache Web服务器。

您可以运行PostgreSQL或SQL Server，而不是LAMP堆栈中的MySQL关系数据库。如果您需要全球分布，则可以运行CockroachDB或Google Cloud Spanner。可以使用Perl或Python代替PHP语言。如果要使用Java或C＃进行编码，则需要考虑单独的堆栈系列。

您可以运行Couchbase或Azure Cosmos DB以获得更好的全局分布，而不是MEAN堆栈中的MongoDB文档数据库。可以使用十二个Nodejs Web服务器框架中的任何一个来代替Express 。除了AngularJS前端框架，您还可以运行Angular 2或React。

选择数据库时要问的最重要的问题是：

这些问题中的几个会趋于缩小数据库的选择范围，但是与制定LAMP堆栈时相比，我们有更多选择。如果您要构建一个应用程序，并且该应用程序必须在99999％的时间内对全世界的用户都具有高度的一致性，那么只有少数几个数据库适合您。如果您的应用程序将在工作日的上午9点至下午6点在一个国家/地区使用，并且可以容忍最终的一致性，那么几乎所有数据库都可以使用，尽管某些数据库对于开发人员和 *** 作员而言更容易，而某些数据库则可以为您的主要使用场景提供更好的性能。

虽然LAMP和MEAN堆栈一次是Web应用程序的良好解决方案，但现在都不是最佳选择。而不是盲目采用任何一种，您应该仔细考虑用例，并找到一种可在可预见的将来为您的应用程序服务的体系结构。

您什么时候需要关系数据库（例如MySQL）用于新应用程序？除了对标准SQL的明显支持外，关系数据库本身将数据强制为具有一致的强类型字段的表格模式，并且只要您利用规范化就可以帮助您避免数据重复。

另一方面，如果您还需要偶尔的自由格式文档，则MySQL和许多其他关系数据库也支持RFC 7159定义的JSON数据。如果您还想使用XML文档和XPath或XSLT，则大多数关系数据库都可以提供这种能力。

您何时需要像MongoDB这样的文档数据库？如果您的主要用例需要允许使用自由格式的数据，在文档之间更改类型的字段，随时间变化的架构或嵌套的文档，则NoSQL数据库将满足要求。另外，如果您的应用程序是用JavaScript编写的，那么文档数据库的JSON格式将很自然。

作者： Martin Heller是InfoWorld的特约编辑和审稿人。他曾担任Web和Windows编程顾问，从1986年至2010年开发数据库，​​软件和网站。最近，他担任Alpha Software技术和教育副总裁以及Tubifi董事长兼首席执行官。

Mongodb和mysql的区别

1Mongodb简介及优缺点分析

Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。文档是mongoDB中数据的基本单元，类似关系数据库的行，多个键值对有序地放置在一起便是文档，语法有点类似javascript面向对象的查询语言，它是一个面向集合的，模式自由的文档型数据库。

存储方式：虚拟内存+持久化。

查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。

适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。

架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。

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。

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。

优点：

快速！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。高扩展性，存储的数据格式是json格式！

缺点：

① mongodb不支持事务 *** 作。

② mongodb占用空间过大。

③ 开发文档不是很完全，完善。

2MySQL优缺点分析

优点：

在不同的引擎上有不同 的存储方式。

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。

开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。

缺点：

在海量数据处理的时候效率会显著变慢。

3Mongodb和MySQL数据库的对比

传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。

MongoDB对于关系型数据库里的表，但是集合中没有列、行和关系概念，这体现了模式自由的特点。

4MongoDB常用语句

# 连接Mongo数据库，并设置数据存储地址

mongodexe --dbpath "d:softwareMongoDBServer30data"

#-----------------------#1# 数据库

# 查看所有的数据库

show dbs

# 删除当前使用的数据库

dbdropDatabase()

# 使用这个数据库（只有插入数据后完成创建数据库）

use dbt

# 查看当前使用的数据库

db

dbgetName()

# 查看当前数据库状态

dbstats()

# 修复当前数据库

dbrepairDatabase()

# 从一个数据库复制到另一个数据库

dbcopyDatabase("mydb", "temp", "127001");

#-----------------------#2# 集合

# 查看当前数据库下所有的集合

show collections

show tables

# 创建名称为coll集合

dbcreateCollection('coll')

dbcreateCollection("coll2", {capped:true, autoIndexId:true, size:6142800, max:10000}) # 可选参数

# 查看当前集合状态

dbcollstats()

# 删除名称为coll集合

dbcolldrop()

#-----------------------#3# 集合数据

# 插入空数据并且直接创建名称为coll集合

dbcollinsert({})

# 插入一个或多个数据

dbcollinsert({name:'tom', age:22})

dbcollinsert([{name:'adam', age:10},{name:'john', age:23}])

# 添加数据（save方法可以修改相同id的数据）

dbcollsave({name:'allen'})

# 删除一个或所有的数据

dbcollremove({name:'tom'})

dbcollremove({})

# 删除符合条件的数据中的第一条

dbcollremove({name:'tom'}, 1)

# 更改数据

dbcollupdate({name:'tom', age:22}, {$set:{name:'tom', age:222}})

# 查看数据

dbcollfind()

# 查看一条数据

dbcollfindOne()

dbcollfind({}, {name:1, '_id':0}) # 1表示显示，0表示不显示（find默认显示_id）

# 格式化显示数据，使数据更加清晰明了

dbcollfind()pretty()

# 使用and，or查看数据

dbcollfind({name:'tom', age:22}) # 等同and使用

dbcollfind({$or:[{name:'tom'}, {age:21}]}) # or使用

# *** 作符大于，小于，等于，不等于，大于不等于，小于不等于

dbcollfind({age: {$gt: 22}}) # 大于

dbcollfind({age: {$lt: 22}}) # 大于

dbcollfind({age: 22}) # 等于

dbcollfind({age: {$ne: 22}}) # 不等于

dbcollfind({age: {$gte: 22}}) # 大于等于

dbcollfind({age: {$lte: 22}}) # 小于等于

# 显示从skip之后limit个

dbcollfind()limit(2)skip(1)

#-----------------------# # 用户

# 3x之后版本添加用户

use admin

dbcreateUser({user:'nu', pwd:'nu', roles:[{role:'readWrite',db:'admin'}]})

# 用户认证

dbauth("nu", "nu");

# 显示当前所有用户

show users;

dbsystemusersfind()

3x版本删除用户

dbremoveUser('nu') # 不推荐使用，已经废弃

dbdropUser("nu");

# 当前db版本

dbversion();

# 当前db的链接机器地址和端口

dbgetMongo();

# 备份到备份目录

mongodump

# 从备份目录恢复备份语句。

mongorestore

咱们下期见。

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