mongod可以代替sqlserver吗

可以，并且有这些优势

1、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。这也是根据我自己项目的情况出发，最后选择了mongodb的一个原因。

2、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。

3、简单易用的查询方式：直接使用JSON，支持范围查询、正则表达式查询。

4、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。Modifier也是MongoDB可以作为对用户行为跟踪的容器。在实际中使用Modifier来将用户的交互行为快速保存到MongoDB中以便后期进行统计分析和个性化定制

5、所有的属性类型都支持索引，甚至数组：这可以让某些任务实现起来非常的轻松。在MongoDB中，“_id”属性是主键，默认MongoDB会对_id创建一个唯一索引。

6、性能高效，速度快： MongoDB使用c++/boost编写，在多数场合，其查询速度对比MySQL要快的多，对于CPU占用非常小。部署也很简单，对大多数系统，只需下载后二进制包解压就可以直接运行，几乎是零配置。

7、服务端脚本和Map/Reduce：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。MongoDB不支持事务级别的锁定，对于某些需要自定义的“原子性” *** 作，可以使用Server side脚本来实现，此时整个MongoDB处于锁定状态。Map/Reduce也是MongoDB中比较吸引人的特性。Map/Reduce可以对大数据量的表进行统计、分类、合并的工作，完成原先SQL的GroupBy等聚合函数的功能。并且Mapper和Reducer的定义都是用Javascript来定义服务端脚本。

方法一：对目标值按大到小排序后，再取出第一条

具体查询语句是

dbgetCollection('collection1')find()sort({ rid: -1})limit(1)

在Robo 3T中运行，有10万条数据集中，查询时间为0002s

方法二：用aggregate的group结合max

具体查询语句是

1|dbgetCollection('collection1')aggregate([{$group:{"_id": "$id","max_rid":{$max: "$rid"}}}])

在Robo 3T中运行，有10万条数据集中，查询时间为0908s

查询性能明显没有方法一高效。

总结：故生产环境中应选用方法一。

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。Mongo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。

数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。感兴趣的话点击此处，了解一下

关于数据库的相关内容，可以到亿万克官网进行深入的了解，亿万克集服务器和存储等数据中心产品的研发、生产、销售、服务系统整合于一体，是民族高科技制造企业领导品牌 ，所有产品和技术完全拥有自主知识产权，应用领域涵盖云计算、数据中心、边缘计算、人工智能、金融、电信、教育、能源等，为客户提供全方位安全自主可控技术服务保障。

创建Mongodb数据库由于Mongodb不是关系型数据库文件，实际上，它并不存在传统关系型数据库中的所谓“数据库”的概念，但不用担心，当你第一次新增数据时，mongodb就会以collection集合的形式进行保存和新建，而不需要你手工去新建立。下面是例子：　1)列出当前的数据库MongoDBshellversion:181connectingto:test>showdbs--admin003125GBlocal(empty)　可以使用showdbs来列出当前有多少个数据库，上面看到的是有两个，分别是admin和local。2)定义新的数据库名我们通过使用“usenew-databasename”的语法去使用一个新的数据库，注意，即使你的数据库还没建立起来，依然可以这样使用，因为mongodb会在真正插入了数据后，才会真正建立起来。>usemkyongdbswitchedtodbmkyongdb>showdbsadmin003125GBlocal(empty)　注意，在usemkyongdb后，mkyongdb实际上还没真正建立起来，只是表明目前是在使用mkyongdb了。3)保存数据定义一个collection,名为“users”,然后插入数据，如下：>dbuserssave({username:"mkyong"})>dbusersfind(){"_id":ObjectId("4dbac7bfea37068bd0987573"),"username":"mkyong"}>>showdbs--admin003125GBlocal(empty)mkyongdb003125GB　可以看到，用dbusersfind()可以找出已插入的数据。这个时候，名为“users”的collection已经建立起来了，同时，数据库mkyongdb也建立起来了。

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。

用set方法试试dbusersupdate({"city":453},{"$set":{"user_sex":1,"is_vip":1,}})mongodb的结构与关系型数据库不同，它类似树状结构，可以很方便对每个分支进行 *** 作，但它没有像mysql那样insert(value、value、value)那样的语法，也不支持tr

Collation特性（排序规则） 是mongoDB 34 版本新增的。 允许MongoDB的用户根据不同的语言定制排序规则。

排序规则有如下的字段属性

locale字段是强制性必选参数；所有其他排序规则字段都是可选的。

国家地区语言设置， 要指定简单的二进制比较，将locale 值设定为 "simple" 即可

具体local 及国家地区语言对照表如下

使用语法， @collation=<variant> 可选

可选参数， 表示要执行的比较级别。有如下几种参数值

可选参数，当strength 参数为1和2 时 该参数标识是否支持大小写比较

如果caseLevel =true，表示支持大小写比较

如果caseLevel =false ， 表示不支持大小写比较

Flag that determines whether to include case comparison at strength level 1 or 2

可选参数 在三级比较时 确定大小写差异排序顺序的字段

可选参数，确定是将数字字符串作为数字还是字符串进行比较的标志， 默认值为fasle

如果 numericOrdering= true，表示将数字字符串作为数字比较，

例如，“10”大于“2”

反之，numericOrdering= false，则作为字符串进行比较。例如，“10”小于“2”

局限

示例：

// 设置排序后

结果：

可选参数。确定排序规则是否应将空格和标点符号视为基本字符以进行比较的字段。

可选参数， 当 alternate参数是 "shifted"时，确定哪些字符被视为可忽略的字段

当alternate= "non-ignorable"时， 该参数不生效

可选参数，确定带有变音符号的字符串是否从字符串后面排序的标志，例如某些法语字典排序。 如果为true，请从后到前进行比较。 如果为false，则从前到后进行比较。 默认值为false

可选参数。确定是否检查文本是否需要规范化并执行规范化的标志。通常，大多数文本不需要这种规范化处理。 如果为true，检查是否完全规范化并执行规范化以比较文本。 如果为false，则不检查。 默认值为fasle

Collation 参数中，locale 是必选参数，其他的都是可选参数，以下参数默认在所有语言环境中（locales）都是一致的：

下图是在不同locale 参数中，其他可选参数的默认值，供参考

支持排序规则的 *** 作指指令如下图所示

使用示例

对于索引前缀键不是字符串、数组和嵌入文档的复合索引，指定不同排序规则的 *** 作仍然可以使用索引来支持对索引前缀键的比较。

参考文档： >

以上就是关于mongod可以代替sqlserver吗全部的内容，包括:mongod可以代替sqlserver吗、mongodb查找所有最多、MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，为WEB应用提供高性能的数据存储解决方案；等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！