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mongodb自动分库分表(mongodb对已有的数据分片)

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什么是MongoDB_MySQL

1、Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。

2、mongodb数据库:非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库,即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性(self-describing),呈现分层的树状数据结构。

3、MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动,使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流,像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据,另外还提供了各种语言的驱动包,方便各种语言的接入。

4、MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库,但是MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点,关键是看用在什么地方。

5、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。

6、MongoDB是高度可伸缩的操作文档数据库,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。

如何安装,配置MongoDB

下载 MongoDB官方下载地址:http://本机是Windows 7 32位。故下载的是mongodb-win32-i386-zip。兴许例程均是基于该版本号数据库。

其实可以将MongoDB设置成Windows服务,这个操作就是为了方便,每次开机MongoDB就自动启动了。

将下载的压缩包解压缩并放置到你想放置的位置,在目录下建立一个叫做DB的文件夹和一个log.txt的文件:DB文件夹用于存储数据库 log.txt用于记录MongoDB的日志 将上述工作准备好就可以开始安装快云MongoDB了。

mongodb的数据模块与传统的数据库模型有什么区别

mongodb和传统关系型数据库(Mysql/SqlServer/Oracle等)的区别传统关系型数据库:结构化数据,定好了表结构之后,每一行的内容必是符合表结构的,就是说,列的个数,类型都一样。

处理数据的方式上存在显著差异。 数据结构:在关系型数据库中,行是表的基本单位,每一行都包含列的数据类型。

MongoDB是文档型的行存储,行存储的读写过程是一致的,都是从第一列开始,到最后一列结束。

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。他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。

MongoDB是文档型的非结构化新型数据库,Alan Chhabra表示, 与传统数据库相比,更能满足用户数据存储量大、计算灵活的需求。“在某些客户某些案例上,我们已经取代了传统数据库,比如甲骨文。

mongodb使用场景是什么?

MongoDB适用于需要处理大量数据,特别是无结构或半结构化数据的场景,同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据:MongoDB是一个面向文档的数据库,采用BSON(二进制JSON)格式存储数据。

使用场景:(1)网站数据:MongoDB适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。(2)缓存:由于性能很高,MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。

MongoDB使用分片技术对数据进行扩展,MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块,让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

物联网场景:使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息,以及设备汇报的日志信息,并对这些信息进行多维度的分析。 ● 视频直播:使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等。

当写日志的服务节点越来越多时,日志存储的服务需要保证可扩展的日志写入能力以及海量的日志存储能力,这时就需要使用MongoDB sharding来扩展,将日志数据分散存储到多个shard,关键的问题就是shard key的选择。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

mongodb适用于什么场景

1、mongodb使用场景:游戏场景,使用MongoDB存储游戏用户信息,用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储,方便查询、更新。

2、MongoDB适用于需要处理大量数据,特别是无结构或半结构化数据的场景,同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据:MongoDB是一个面向文档的数据库,采用BSON(二进制JSON)格式存储数据。

3、高伸缩性的场景:MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库。(5)用于对象及JSON数据的存储:MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询。mongodb设计特点:(1)面向集合存储,容易存储对象类型的数据。

4、物联网场景:使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息,以及设备汇报的日志信息,并对这些信息进行多维度的分析。 ● 视频直播:使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等。

5、MongoDB 通常用于处理大量数据、高并发、复杂查询等场景,适用于各种类型的应用程序,包括 Web 应用程序、移动应用程序、物联网设备等。与关系型数据库相比,MongoDB 更加适合处理大量的数据和高并发的场景。

MongoDB自动分片介绍

MongoDB的分片机制能够帮助你将你的数据库划分到多个服务器,通常在生产环境中可以将数据集划分到多个副本集中。但分片最好在数据库建立早期划分,因为一旦你的数据大于512GB那么分片划分就不是那么容易了。

MongoDB 的数据分块称为 chunk。每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录,通常最大尺寸是 200MB,超出则生成新的数据块。

面向集合存储,容易存储对象类型的数据。在MongoDB 中数据被分组存储在集合中,集合类似RDBMS 中的表,一个集合中可以存储无限多的文档。(2)模式自由,采用无模式结构存储。