一、MongoDB 简介
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库,介于关系数据库和非关系数据库之间,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。其目的是为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
1.MongoDB简单结构
{
"_id": ObjectId("611cbe00de4c000098000885"),
"name": "熊二",
"skill": {
"Program": "well",
"English": "CET-4"
},
"Sort": NumberInt("1"),
"IsDeleted": false,
}
2.为什么用MongoDB?
- 可以较为容易的实现动态的表结构字段。
- 比普通数据库高数倍甚至是数十倍的读写速度和并发量。
- 在需求不明确/需求变化频繁(表结构不明确)的情况下,使用MongoDB的开发和维护成本最低
3.MongoDB的性能测试
分别开启100个线程、每个线程插入100条 userInfo(userid、username、address、age) 数据
List<Task> tasks = new List<Task>();
Parallel.For(0, 100, (i) =>
{
tasks.Add(Task.Run(() =>
{
try
{
// MySqlHelper.ExecuteNonQuery(MySqlHelper.Conn, System.Data.CommandType.Text, sqls); Mysql
collection.InsertManyAsync(userinfos); // mongo
Console.WriteLine($"已插入100条数据");
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine(ex.Message);
throw;
}
}));
});
不同线程数测试结果 (单位:秒)
线程数 | Mysql时间 | Mongo时间 |
---|---|---|
100 | 8 | 0.6 |
300 | 18 | 0.9 |
500 | 31 | 1.4 |
1000 | 60 | 2 |
2000 | error | 4 |
5000 | error | 8 |
20000 | error | 18 |
二、Mongodb 深入了解
1.优点
- 扩展性强,MongoDB是分布式集群,可以平行扩展,也使得大量的并发可以通过几个甚至几十个节点的集群同时实现。
- 数据字段都是动态的,每条数据的字段都可以不一样。
- 读写速度极快,写数据只要在内存里完成就可以返回,保存到硬盘的操作则在后台异步完成,而读数据在日志硬盘文件中读取,这个文档数据数据都是顺序存储的,不用像MySql要耗费磁头寻道时间。
有细心的人可能注意到了,mongodb每60秒刷一次数据到硬盘上,系统断电了、宕机了数据彻底不就彻底丢失了吗?
其实mongodb还有一个Journal日志的东西,MongoDB会先把数据更新写入到Journal 里然后再更新内存数据,然后再返回应用端。Journal会以100ms的间隔批量刷到盘上。这样的情况下,即使出现断电数据尚未保存到文件,由于有Journal文件的存在,MongoDB会自动根据Journal里面的操作历史记录来对数据文件重新进行追加。
2.缺点
- 很难胜任极其复杂的业务环境,各种语言对其支持不深入。
- 占用空间大,比如事务这个东西就是靠数据大量冗余而做到的。
- 单机MongoDB的可靠性较差,且不会有事务。
3.存储特点
MongoDB使用文档的方式存储数据,很像 JavaScript 中定义的 JSON 格式,也类似于elasticsearch,同样支持索引。不过数据在存储的时候 MongoDB 数据库为文档增加了序列化的操作,最终存进磁盘的其实是一种叫做 BSON 的格式,即 Binary-JSON。
4.存储形式
- 文档:它是由字段和值对组成的数据结构。
- 集合:集合就是多个文档,类似于关系数据库中的表。
- 数据库:MongoDB中多个文档组成集合,多个集合组成数据库。
PS. MongoDB进行连表查询的时候,两张表可能在不同的分片上,会影响查询的性能,所以MongoDB不推荐连表查询,而采用文档循环嵌套的方法。
4.持久化方式
MongoDB 的所有数据实际上是存放在硬盘的,所有要操作的数据通过 mmap 的方式映射到内存某个区域内。MongoDB就在这块区域里面进行数据修改,在内存中修改了数据后,mmmap 数据更新到硬盘之前,系统宕机了,数据就会丢失。
三、MongoDB的安装及简单操作
1.基本概念
副本集:mongodb里的副本集就是集群的意思,mongodb通过大量的数据冗余实现高可用,有主从和仲两种模式。
分片:当MongoDB存储海量的数据时,一台机器可能不足以存储数据,也可能不足以提供可接受的读写吞吐量。这时,我们就可以通过在多台机器上分割数据,使得数据库系统能存储和处理更多的数据。
2.使用Docker安装MongoDB集群环境(无密码)
docker pull mongo
#创建三个mongodb容器
docker run --name mongo1 -p 27017:27017 -v /usr/local/docker/mongo1/db:/data/db -d mongo --replSet "rs0"
docker run --name mongo2 -p 27018:27017 -v /usr/local/docker/mongo2/db:/data/db -d mongo --replSet "rs0"
docker run --name mongo3 -p 27019:27017 -v /usr/local/docker/mongo3/db:/data/db -d mongo --replSet "rs0"
#进入主节点容器
docker exec -it mongo1 bash
#连接客户端
mongo
# 初始化集群
rs.initiate({
_id:"rs0",
members:[
{_id:0,host:"47.107.64.24:27017"},
{_id:1,host:"47.107.64.24:27018"},
{_id:2,host:‘47.107.64.24:27019‘,arbiterOnly:true}
]
})
# arbiterOnly:true 设为仲裁节点
#查看配置
rs.conf()
#查看状态
rs.status()
3.简单增删改查
// 插入
db.Userinfo.insert({name:‘司马‘,age:25})
db.Userinfo.insert({name:‘熊二‘,skill:{Program:‘well‘,English:‘CET-4‘}})
// 保存数据 与insert不同的是,如果文档的_id存在则修改,如果文档的_id不存在则添加
db.集合名称.save(document)
// 查找
db.Userinfo.find()
db.UserInfo.findOne()
db.Userinfo.find({name:‘司马‘},{name:1,age:1,_id:0})
db.Userinfo.find({"name":/司/}) //全模糊
// 修改
db.Userinfo.update({name:"山治"},{name:"路飞"}) // 直接替换
db.Userinfo.update({name:"司马"},{$set:{name:"sima"}}) // 更新部分字段
// 删除删除一个或者多个
db.Userinfo.remove(doc,IsSingle)