一、索引简介 再来老生常谈一番,什么是索引呢?数据库索引与书籍的索引类似。有了索引就不需要翻整本书,数据库可以直接在索引中查找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,这能使查找速度提高几个数量级。 然而,使用索引是有代价的:对于添加的每一个索引,每次写操作(插入、更新、删除)都将耗费更多的时间。这是因为,当数据发生变动时,MongoDB不仅要更新文档,还要更新集合上的所有索引。因此,MongoDB限制每个集合上最多只能有64个索引。通常,在一个特定的集合上,不应该拥有两个以上
MongoDB 单键(列)索引 MongoDB 复合索引 MongoDB 多键索引 MongoDB执行计划获取(db.collection.explain())
a、间隙索引就是创建索引的索引列在某些文档上列不存在,导致索引存在间隙。 b、间隙索引在创建时应指定选项:{ sparse: true } c、间隙索引列上可以指定唯一性约束
a、部分索引就是带有过滤条件的索引,即索引只存在与某些文档之上 b、满足过滤条件的文档在查询时,其执行计划将使用该列上的索引,否则不会被使用 c、稀疏索引与部分索引的差异是一个是基于某些文档存在的列,一个是列上的某些匹配条件的值 d、可以基于某个列上创建索引,而在另外的列来使用过滤条件
索引是存储在内存中的,由于索引是存储在内存(RAM)中,你应该确保该索引的大小不超过内存的限制。
MongoDB使用BSON进行数据的存储,BSON是JSON的二进制表现形式,支持比JSON更多的数据类型。
1. ensureIndex添加索引 ensureIndex 函数帮助文档 db.blog.ensureIndex(keypattern[,options]) - options is an object with these possible fields: name, unique, dropDups name:指定索引名称 unique:是否唯一索引 dropDups:是否删除重复 创建索引的缺点:每次插入、更新、删除时都会产生额外的开销,要尽可能少创建索引。每个集合默认的最大索引个数为64个。 如果没有对应的键,索引会将其作为null存储,所以,如果对某个建立了唯一索引,但插入了多个缺少该索引键的文档,则由于文档包含null值而导致插入失败。 例子 > db.users.find() { "_id" : ObjectId("4fc6d0c9387a7fee4eb6bfa9"), "name" : "aaa", "age" : 23, "sex" : "male" } { "_id" : ObjectId("4fc6d0e5387a7fee4eb6bfaa"), "name" : "bbb", "age" : 25, "sex" : "male" } { "_id" : ObjectId("4fc6d0f4387a7fee4eb6bfab"), "name" : "ccc", "age" : 25, "sex" : "male" } { "_id" : ObjectId("4fc6d100387a7fee4eb6bfac"), "name" : "ddd", "age" : 25, "sex" : "male" } { "_id" : ObjectId("4fc6d110387a7fee4eb6bfad"), "name" : "eee", "age" : 23, "sex" : "male" } > db.users.ensureIndex({"name":1,"age":-1},{"name":"userIndex"}) //1,-1代表索引方向 //查找索引 > db.system.indexes.find() { "name" : "_id_", "ns" : "blog.users", "key" : { "_id" : 1 }, "v" : 0 } { "_id" : ObjectId("4fc6d1d0387a7fee4eb6bfb1"), "ns" : "blog.users", "key" : { "name" : 1, "age" : -1 }, "name" : "userIndex", "v" : 0 }
MongoDB 创建数据库 - 格式:use DATABASE_NAME - use ruochen - db创建数据库需要插入一条数据才会在列表中显示 - db.ruochen.insert({'name': '若尘'}) - show dbs 删除数据库 格式:db.dropDatabase() - use ruochen - db.dropDatabase() - show dbs 创建集合 - 格式:db.createCollection(name, options)
连接: killall mongo mongo --host 127.0.0.1:27017 创建超级管理员 >use admin >db.createUser({ user:"wjb", pwd:"wjb123456", roles:[ { role:"userAdminAnyDatabase", db:"admin" } ] }) Successfully added user: { "user" : "user", "roles" : [ { "role" : "dbOwner", "db" : "mydb" } ] } > 如果 MongoDB 开启了权限模式,并且某一个数据库没有任何用户时,在不验证权限的情况下,可以创建一个用户,当继续创建第二个用户时,会返回错误,若想继续创建用户则必须登录,并且要先进入admin数据库。 PS:roles角色官网中分为built-in roles and user-defined roles Built-In Roles(内置角色): 1. 数据库用户角色:read、readWrite; 2. 数据库管理角色:dbAdmin、dbOwner、userAdmin; 3. 集群管理角色:clusterAdmin、clusterManager、clusterMonitor、hostManager; 4. 备份恢复角色:backup、restore; 5. 所有数据库角色:readAnyDatabase、readWriteAnyDatabase、userAdminAnyDatabase、dbAdminAnyDatabase 6. 超级用户角色:root // 这里还有几个角色间接或直接提供了系统超级用户的访问(dbOwner 、userAdmin、userAdminAnyDatabase) 7. 内部角色:__system 创建用户时可以在其数据库中创建,这样不用每次都进入admin数据库登录后再切换。如在数据库"mydb"创建用户"newwjb"。 use admin db.auth("admin","admin") 创建新数据库 use test#创建新数据库 #查看所有数据库,没有看到test,插入一条数据才能看到 db.createUser( { user: "testwjb", pwd: "testwjb", roles: [ { role: "dbOwner", db: "test" } ] } ) db.auth("testwjb","testwjb") db.wjbdb.insert({"name":"iamtest"}) show dbs#此时已看到test数据库 删除数据库 use test#切换当前数据库 db.dropDatabase() robomongo客户端软件连接: 地址:https://robomongo.org/download user: "testwjb",pwd: "testwjb"连接即可
Documents MongoDB 的文档可以理解为关系型数据库(Mysql)的一行记录 MongoDB 将数据记录为 BSON 格式的文档 BSON 是 JSON 文档的二进制表示,但它支持的数据类
当查询时同时使用sort,skip,limit,无论位置先后,最先执行顺序 sort再skip再limit。 11. MongoDB 排序
索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
注:MongDB中默认的数据库为test,如果你没有选择数据库,集合将默认存放在test数据库中
索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引,MongoDB必须执行全集合扫描,即扫描集合中的每个文档,以选择与查询语句匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的。
8.2 架构 在数据承载节点中,一个且只有一个成员被视为主节点,而其他节点则被视为辅助节点。节点接收所有 写入操作,一个副本集只能有一个主实例能够写入,主节点记录所有变更到它的记录 辅助节点复制主节点的 oplog 并将操作应用于数据集。 仲裁员不维护数据集,仲裁器的目的是通过响应其 他副本集成员的心跳和选择请求来维护副本集中的仲裁。 因为它们不存储数据集,所以仲裁器是提供副本集仲裁功能的一种好方法。 与具有数据集的完全功能副本集成员相比,仲裁器的资源成本更低,如果副本集的成员数为偶数,则添 加一个仲裁器以在初选中获得多数票。 当一个主服务器在超过配置的周期(默认为 10 秒)内未与该组的其他成员通信时,符合条件的辅助服 务器将要求选择将其自身指定为新的主服务器。集群试图完成新的初选并恢复正常操作。 8.3 搭建步骤 (1) 准备三台虚拟机服务器,并各自安装好 mongoDB 注:为了保证复制集中三个服务器之间正常连接,请保证三个服务器的防火墙都已关闭! 192.168.132:27017 192.168.133:27017 192.168.134:27017 (2) 修改 mongodb.conf 文件,添加 replSet 配置 ( 三台都需要修改成同一个名称 ) ,然后启动服务器 replSet=rep1 (3) 初始化复制集 登录任意一台执行初始化操作 说明 : _id 指复制集名称, members 指复制集服务器列表,数组中的 _id 是服务器唯一的 id,host 服务器主 机 ip # 复制集名称 rs.initiate({_id:'rep1',members:[{_id:1,host:'192.168.197.132:27017'}, {_id:2,host:'192.168.197.133:27017'},{_id:3,host:'192.168.197.134:27017'}]}) (4) 查看集群状态 (5) 测试 # 添加数据 db.users.insert({"name":"lisi","age":11}) # 查询数据 db.users.find() # 切换到从数据库查询数据 如果不允许查询,是因为默认情况下从数据库是不允许读写操作的,需要设置。 >rs.slaveOK() 执行该命令后可以查询数据 (6) 测试复制集主从节点故障转移功能 # 关闭主数据库 , 注意从数据库的变 >db.shutdownServer() (7) 主复制集添加仲裁者 (arbiter) 现在我们的环境是一主两从,仲裁者对偶数集群有效。需要停止一个从机,在主服务器中运行下面命令 在一主一从关系中,任意节点宕机都无法选举出主节点,无法提供写操作,此时需要加入仲裁者节点即 可。 rs.remove("ip: 端口号 ") // 删除从节点 在一主一从关系中,任意节点宕机都无法选举出主节点,无法提供写操作,此时需要加入仲裁者节点即 可。 rs.addArb("ip: 端口号 ")
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 引言 MongoDB是一种开源文档型数据库,它具有高性能,高可用性,自动扩展性 1.文档数据库 MongoDB用一个文档来
1 查看查询计划 db.user.find({"username":"xxx"}) .explain() db.doc.find({"es_y":"2014"}).explain() { "cursor" : "BasicCursor", "isMultiKey" : false, "n" : 0, "nscannedObjects" : 1, "nscanned" : 1, "nscannedObjectsAllPlans" : 1, "nscannedAllPlans" : 1, "sc
MongoDB 提供范围广泛的索引类型和功能以及特定于语言的排序顺序,以支持对数据的复杂访问模式。 MongoDB 索引可以按需创建和删除来适应不断变化的应用程序需求和查询模式,并且可以在文档中的任何字段上声明,包括嵌套在数组中的字段。本文介绍一下 MongoDB 中的索引底层结构、索引遍历过程、建索引以及如何使用。
使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档,其中 save 命令可以参照“插入 MongoDB 文档命令”部分。
主键,不可重复,自带索引,可以在定义的列名上标注,需要自己生成并维护不重复的约束。如果自己不设置@Id主键,mongo会自动生成一个唯一主键,并且插入时效率远高于自己设置主键。原因可参考上一篇mongo和mysql的性能对比。 在实际业务中不建议自己设置主键,应交给mongo自己生成,自己可以设置一个业务id,如int型字段,用自己设置的业务id来维护相关联的表。
{ "_id" : "Mary", "sum_age" : 75 } { "_id" : "Jack", "sum_age" : 66 } { "_id" : "zhengyunamei", "sum_age" : 0 } { "_id" : "Tom", "sum_age" : 120 } { "_id" : "陈加兵", "sum_age" : 22 } { "_id" : "Lucy", "sum_age" : 66 } { "_id" : "郑元梅", "sum_age" : 22 }
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传统的关系型数据库,比如说MySQL,我们已经用的非常熟悉了,那么我们在什么时候需要用到MongoDB呢?传统的关系型数据库在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前,显得力不从心。
文档(document)是MongoDB中数据的基本存储单元,非常类似与关系型数据库管理系统中的行,当更有表现力。
上一章节主要概述了MongoDB的优劣势、应用场景和发展史。这一章节将快速的概述一下MongoDB的基本概念,带领大家快速入门MongoDB这个文档型的NoSQL数据库。
如今要考虑做分库分表时,可首先选用当当网的Sharding-Sphere框架,早些年原本只有Sharding-JDBC驱动层的分库分表,但到了后续又推出了代理层的Sharding-Proxy中间件,最终合并成立了Sharding-Sphere项目。
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子?撸起袖子就是干!
The world is moving so fast that the person who says it can't be done is generally interrupted by someone doing it.
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效? 通过本篇内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。
索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对系统的性能是非常致命的。索引是特殊的数据结构,索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中,索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构
上一章节我们快速的在Docker容器中安装了MongoDB,并且通过Navicat MongoDB可视化管理工具快速的连接、创建数据库、集合以及添加了文档数据源。这一章节我们主要是了解一下在日常工作中MongoDB一些常用的操作命令。
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子?卷起袖子就是干!
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子?卷起袖子就是干! 案例分析 我们先简单了解一下非关系型数据库和关系型数据库的区别。 MongoDB是NoSQL中的一种。NoSQL的全称是Not only SQL,非关系型数据库。它的特点是性能高,扩张性强,模式灵活,在高并发场景表现得尤为突出。但目
一 简介 MongoDB是一款强大、灵活、且易于扩展的通用型数据库 1、易用性 MongoDB是一个面向文档(document-oriented)的数据库,而不是关系型数据库。 不采用关系型主要是为了获得更好得扩展性。当然还有一些其他好处,与关系数据库相比,面向文档的数据库不再有“行“(row)的概念取而代之的是更为灵活的“文档”(document)模型。 通过在文档中嵌入文档和数组,面向文档的方法能够仅使用一条记录来表现复杂的层级关系,这与现代的面向对象语言的开发者对数据的看法一致。 另外,不再有预定义模
1、在概念上,MongoDB的文档与Javascript的对象相近,因而可以认为它类似于JSON。JSON(http://www.json.org)是一种简单的数据表示方式:其规范仅用一段文字就能描述清楚(其官网证明了这点),且仅包含六种数据类型。
安装 MongoDB Windowns、Ubuntu17.10 下安装 MongoDB教程在此MongoDB 帮助 要想获取命令列表,在 mongodb 客户端中输入 db.help():1> db.help() MongoDB 统计信息 要想获取 MongoDB 服务器的统计信息,在 mongodb 客户端中输入 db.stat(): 1 > db.stats() 创建数据库 use 命令 MongoDB 用 use + 数据库名称 的方式来创建数据库。 use 会创建一个新的数据库,如果该数据库存
2)索引的创建在提高查询性能的同事会影响插入的性能 对于经常查询少插入的文档可以考虑用索引
MyISAM和InnoDB是MySQL最常用的两个存储引擎,本文将进行详尽的介绍和对比。对于MySQL其余几种存储引擎,请读者自行搜索学习。
最大文档大小有助于确保单个文档不会使用过多的RAM或在传输过程中占用过多的带宽。要存储大于该限制的文档,MongoDB提供了GridFS API。有关GridFS的更多信息,请参阅mongofiles和驱动程序的文档。
数据库索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻整本书,数据库可以直接在索引中查找,在索引中找到条目后,就可以直接跳到目标文档的位置,这可以让查找的速度提高几个数量级。
总结:MongoDB 可以每行数据的结构都不同,支持非结构化数据。 区别于 传统的严格结构化数据。
Java面试通关要点汇总集 之核心篇参考答案 核心篇 数据存储 MySQL 索引使用的注意事项 1.索引不会包含有NULL的列 只要列中包含有NULL值,都将不会被包含在索引中,复合索引中只要有一列含有NULL值,那么这一列对于此符合索引就是无效的。 2.使用短索引 对串列进行索引,如果可以就应该指定一个前缀长度。例如,如果有一个char(255)的列,如果在前10个或20个字符内,多数值是唯一的,那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。 3.索引列排序
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