如何安装，配置MongoDB

1、下载 MongoDB

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MongoDB

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。相比较于MySql，它省去了建表等繁琐的 *** 作，可以实现类似于js的对象 *** 作。

MySQL

MySQL的开放式的架构使得用户选择性很强，同时社区开发与维护人数众多，其功能比较稳定，性能卓越，且在遵守GPL协议的前提下，可以免费使用与修改，也为MySQL的推广与使用带来了更多利好。在MySQL成长与发展过程中，支持的功能逐渐增多，性能也不断提高，对平台支持也越来越多。

MySQL是一种关系型数据库管理系统关系型数据库的特点是将数据保存在不同的表中，在将这些表放入不同的数据库中，而不是将所有数据统一放在一个大仓库里，这样的设计增加了MySQL的读取速度，灵活性可管理性也得到了很大提高。访问以及管理MySQL数据库的最常用标准化语言为SQL结构化查询语言。

绝大多数的使用Linux *** 作系统的大中小互联网网站都在使用MySQL作为其后端的数据库存储，从大型BAT门户，到电商平台，分类门户等无一例外都使用MySQL数据库。那么，MySQL数据库到底那些优势和特点，让大家义无反顾的选择它呢？

原因可能有以下几点：

1MySQL性能卓越，服务稳定，很少出现异常宕机2MySQL开放源代码且无版权制约，自主性及使用成本低3MySQL历史悠久，社区及用户非常活跃，遇到问题，可以寻求帮助4MySQL软件体积小，安装使用简单，并且易于维护，安装及维护成本低5MySQL品牌口碑较应，使得企业无需考虑就直接用之，LAMP,LEMP流行架构。6MySQL支持多种 *** 作语言，提供多种API接口，支持多种开发语言，特别对流行的PHP语言有很好的支持。

常用数据库有mysql、oracle、sqlserver、sqlite等。

1、Oracle数据库

Oracle数据库管理系统是由甲骨文（Oracle)公司开发的，在数据库领域一直处于领先地位。目前，Oracle数据库覆盖了大、中、小型计算机等几十种计算机型，成为世界上使用最广泛的关系型数据管理系统（由二维表及其之间的关系组成的一个数据库）之一。

2、SQLServer数据库

SQLServer是由微软公司开发的一种关系型据库管理系统，它已广泛用于电子商务、银行、保险、电力等行业。SQLServer提供了对XML和Internet标准的支持，具有强大的、灵活的、基于Web的应用程序管理功能。

3、DB2数据库

DB2数据库是由IBM公司研制的一种关系型数据库管理系统，主要应用于OS/2、Windows等平台下，具有较好的可伸缩性，可支持从大型计算机到单用户环境。

4、MongoDB数据库

MongoDB是由10gen公司开发的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bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

5、MySQL数据库

MySQL数据库管理系统是由瑞典的MySQLAB公司开发的，但是几经辗转，现在是Oracle产品。它是以“客户／服务器”模式实现的，是一个多用户、多线程的小型数据库服务器。而且MySQL是开源数据的，任何人都可以获得该数据库的源代码并修正MySQL的缺陷。

6、Sybase数据库

美国Sybase公司研制的一种关系型数据库系统，是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机／服务器环境下的大型数据库系统。

MongoDB(文档型数据库)：提供可扩展的高性能数据存储

一、

1、基于分布式文件存储

2、高负载情况下添加更多节点，可以保证服务器性能

3、将数据存储为一个文档

二、比较

1、稳定性

2、索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能。如果索引不能完全放在内存，一旦出现随机读写比较高的时候，就会频繁地进行磁盘交换，MongoDB的性能就会急剧下降

3、占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型。那么它的磁盘空间比普通数据库会浪费一些，而且到目前为止它还没有实现在线压缩功能，

在MongoDB中频繁的进行数据增删改时，如果记录变了，例如数据大小发生了变化，这时候容易产生一些数据碎片，出现碎片引发的结果，

一个是索引会出现性能问题，

另外一个就是在一定的时间后，所占空间会莫明其妙地增大，所以要定期把数据库做修复，定期重新做索引，这样会提升MongoDB的稳定性和效率。

在最新的版本里，它已经在实现在线压缩，估计应该在20版左右，应该能够实现在线压缩，可以在后台执行现在repair DataBase的一些 *** 作。如果那样，就解决了目前困扰

我们的大问题。

4、MongoDB对数据间的事务关系支持比较弱

5、运维不方便

MongoDB的优势

1 适合那些对数据库具体数据格式不明确或者数据库数据格式经常变化的需求模型，而且对开发者十分友好。

2自带一个分布式文件系统，可以很方便地部署到服务器机群上。

MongoDB里有一个Shard的概念，就是方便为了服务器分片使用的。每增加一台Shard，MongoDB的插入性能也会以接近倍数的方式增长，磁盘容量也很可以很方便地扩充。

3 自带了对map-reduce运算框架的支持，这也很方便进行数据的统计。类似于group by

mongodb与mysql命令对比 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。

MongoDB是一个面向文档的数据库，属于NoSQL数据库，它使用类似JSON的文档和schemata。

MongoDB的默认接口是（CLI）命令行，新用户很难像专业人员那样处理数据库。因此，有一些MongoDB管理工具来提供GUI界面以提高生产力。就像phpmyadmin为MySQL/MariaDB数据库提供基于>

一、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

MongoDB shell version: 181

connecting to: test

> show dbs ->

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（embeddocument）。这样，可以实现逆规范化（denormalizing）的数据模型，提高查询的速度。图1MongoDB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2MongoDB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-placeupdate：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。

通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、SQLServer、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Aess等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL *** 作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。

大数据时代初期，随着数据请求并发量大不断增大，一般都是采用的集群同步数据的方式处理，就是将数据库分成了很多的小库，每个数据库的数据内容是不变的，都是保存了源数据库的数据副本，通过同步或者异步方式保证数据的一致性，每个库设定特定的读写方式，比如主数据库负责写 *** 作，从数据库是负责读 *** 作，等等根据业务复杂程度以此类推，将业务在物理层面上进行了分离，但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题，企业数据在不断的扩增中，后面就采用分库分表的方式解决，对读写负载进行分离，但是这种实现依旧存在不足，且需要不断进行数据库服务器扩容。

NoSQL数据库大致分为5种类型

1、列族数据库：BigTable、HBase、Cassandra、AmazonSimpleDB、HadoopDB等，下面简单介绍几个

（1）Cassandra：Cassandra是一个列存储数据库，支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引，log-structured修改，支持反规范化，实体化视图和嵌入超高速缓存。

（2）HBase：ApacheHbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。

（3）AmazonSimpleDB：AmazonSimpleDB是一个非关系型数据存储，它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项

（4）ApacheAumulo：ApacheAumulo的有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计，建立在ApacheHadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片。

（6）AzureTables：WindowsAzureTableStorageService为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别，能通过REST和ManagedAPI访问。

2、键值数据库：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面简单介绍几个

（1）Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。

（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。

（4）OracleNoSQLDatabase：来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID（原子性、一致性、持久性和独立性）和JSON。

（5）OracleNoSQLDatabase：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（6）Voldemort：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（7）Aerospike：Aerospike数据库是一个键值存储，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。

3、文档数据库：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面简单介绍几个

（1）MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。

（2）CounchDB：ApacheCounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapRece查询，以及一个使用>

（3）Couchbase：NoSQL文档数据库基于JSON模型。

（4）RavenDB：RavenDB是一个基于NET语言的面向文档数据库。

（5）MarkLogic：MarkLogicNoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息，支持灵活的模式。

4、图数据库：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面简单介绍几个

（1）Neo4j：Neo4j是一个图数据库；支持ACID事务（原子性、独立性、持久性和一致性）。

（2）：一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系，支持分布式数据存储。

（3）：是结合使用了内存和磁盘，提供了高可扩展性，支持SPARQ、RDFS和Prolog推理。

5、内存数据网格：Hazelcast、OracleCoherence、TerracottaBigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面简单介绍几个

（1）Hazelcast：HazelcastCE是一个开源数据分布平台，它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。

（2）OracleCoherence：Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力，一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。

（3）TerracottaBigMemory：来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。

（4）GemFire：VmwarevFabricGemFire是一个分布式数据管理平台，也是一个分布式的数据网格平台，支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。

（5）Infinispan：Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储，和分布式数据节点平台，支持事务，peer-to-peer及client/server架构。

（6）GridGain：分布式、面向对象、基于内存、SQLNoSQL键值数据库。支持ACID事务。

（7）GigaSpaces：GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统，并支持各种各样的高速缓存场景。

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