NoSql、MongoDb 数据库介绍及MongoDb安装、使用

约定不等于承诺〃 2023-02-13 03:45 40阅读 0赞

### 1、数据库和文件的主要区别 ###

*  数据库有数据库表、行和列的概念，让我们存储操作数据更方便
 *  数据库提供了非常方便的接口，可以让 nodejs、php java .net 很方便的实现增加修改删除功能

### 2、NoSql ###

**2.1 NoSQL 介绍**

由于互联网的迅速发展，云计算与 Web2.0。这样大量的交互给数据库提出了更高的性能要求，传统的数据库（本文泛指 SQL 数据库），即关系数据库虽然具备良好的事物管理，但在处理 大量数据的应用时很难在性能上满足设计要求。NoSQL 就是主要为了解决当下大量高并发高要 求的数据库应用需求，关系数据库具有严格的参照性，一致性，可用性，原子性，隔离性等特点， 因此会产生一些例如表连接等操作，这样会大大降低系统的性能。而在当前很多应用场景下对性 能的要求远远强于传统数据库关注的点，NoSQL 就是为了解决大规模数据与多样数据种类等问题，尤其是其中大数据的相关问题。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是 SQL”，它指的是非关系型的数据库，是以 key-value 形式存储，和传统的关系型数据库不一样，不一定遵循传统数据库的一些基本要求，比如说遵循 SQL 标准、 ACID 属性、表结构等等。NoSQL 最早被提出是在 20 世纪 80 年代，在当时更多是强调的是与关系 数据库区别对待，最近这些年被提及的更多是强调协助解决大数据等相关问题。NoSQL 在大数 据时代有自己的意义。

**2.2 NoSQL 应用情况介绍**

国内的互联网蓬勃发展，不仅涌现出 BAT（百度，阿里巴巴，腾讯）之类的巨头，也带动了整个互联网行业的发展，大量的创业型公司如春笋般的涌出，在国家层面也提出了“互联网+”和“万众创业”的口号。更多传统的行业也开始拥抱互联网。但是无论是做所谓的生态平台还是传统业务的转型，涉及到的业务是多种多样的。这个时候企业架构师对于应用系统的核心——数据库管理不仅有传统的 SQL 选项也有了 NoSQL 这种适合特定场景需求的选项。

**NoSQL 数据库在以下的这几种情况下比较适用：**

*  数据模型比较简单
 *  需要灵活性更强的 IT 系统
 *  对数据库性能要求较高
 *  不需要高度的数据一致性
 *  对于给定 key，比较容易映射复杂值的环境

**2.3 NoSQL 发展现状**

国外： Google 的 BigTable 和 Amazon 的 Dynamo 使用的就是 NoSQL 型数据库。

国内：百度、阿里、腾讯、新浪微博、视觉中国、优酷运营数据分析、飞信空间、豆瓣社区等...

### 3、什么时候建议使用 NoSql ###

*  对数据库高并发读写的需求
 *  对海量数据的高效率存储和访问的需求
 *  对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

### 4、NoSql 和传统数据库简单对比 ###

非结构型数据库。没有行、列的概念。用 JSON 来存储数据。

集合就相当于“表”，文档就相当于“行”。

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### 5、NoSql 种类 ###

**键值(Key-Value)存储数据库**

这一类数据库主要会使用到一个[哈希表][Link 1]，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果[DBA][]只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。举例如：Tokyo Cabinet/Tyrant， Redis， Voldemort， Oracle BDB。

**列存储数据库**

这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra， HBase， Riak.

**文档型数据库**

文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值，在处理网页等复杂数据时，文档型数据库比传统键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB， MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。

**图形(Graph)数据库**

图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如：Neo4J， InfoGrid， Infinite Graph。

不同分类特点对比:

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th><strong>分类</strong></th> 
   <th><strong>Examples举例</strong></th> 
   <th>典型应用场景</th> 
   <th>数据模型</th> 
   <th>优点</th> 
   <th>缺点</th> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;"><strong>键值（key-value）</strong></td> 
   <td style="vertical-align:top;">Tokyo Cabinet/Tyrant， Redis， Voldemort， Oracle BDB</td> 
   <td colspan="1" style="vertical-align:top;">内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等。</td> 
   <td style="vertical-align:top;">Key 指向 Value 的键值对，通常用hash table来实现</td> 
   <td style="vertical-align:top;">查找速度快</td> 
   <td style="vertical-align:top;">数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;"><strong>列存储数据库</strong></td> 
   <td style="vertical-align:top;">Cassandra， HBase， Riak</td> 
   <td colspan="1" style="vertical-align:top;">分布式的文件系统</td> 
   <td style="vertical-align:top;">以列簇式存储，将同一列数据存在一起</td> 
   <td style="vertical-align:top;">查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展</td> 
   <td style="vertical-align:top;">功能相对局限</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;"><strong>文档型数据库</strong></td> 
   <td style="vertical-align:top;">CouchDB， MongoDb</td> 
   <td colspan="1" style="vertical-align:top;">Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Value的内容）</td> 
   <td style="vertical-align:top;">Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据</td> 
   <td style="vertical-align:top;">数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构</td> 
   <td style="vertical-align:top;">查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;"><strong>图形(Graph)数据库</strong></td> 
   <td style="vertical-align:top;">Neo4J， InfoGrid， Infinite Graph</td> 
   <td colspan="1" style="vertical-align:top;">社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱</td> 
   <td style="vertical-align:top;">图结构</td> 
   <td style="vertical-align:top;">利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等</td> 
   <td style="vertical-align:top;">很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案。</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 6、MongoDb 介绍 ###

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。Mongo 最大的特点是他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。它的特点是高性能、易部署、 易使用，存储数据非常方便。

### 7、MongoDb 安装 ###

以windows系统为例

MongoDB 提供了可用于 32 位和 64 位系统的预编译二进制包，你可以从MongoDB官网下载安装，MongoDB 预编译二进制包下载地址：[https://www.mongodb.com/download-center/community][https_www.mongodb.com_download-center_community]

> 注意：在 MongoDB 2.2 版本后已经不再支持 Windows XP 系统。最新版本也已经没有了 32 位系统的安装文件。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hSTTI0NTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

1. 双击 MongoDB 软件下一步下一步安装

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hSTTI0NTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

2、选择Custom，然后其他的按照默认配置，安装路径建议不要更改，网上说“Install MongoDB Compass”如果担心安装时间太长，可以取消勾选，这里我勾选了，安装时间没有很久

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hSTTI0NTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

3、配置环境变量：依次选择 我的电脑》属性》高级系统设置》高级》环境变量

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hSTTI0NTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

4、选择系统变量，找到“Path”，点击新建，将mongodb bin文件夹的路径添加到末尾，我的路径是C:\\Program Files\\MongoDB\\Server\\4.2\\bin，然后点确定

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hSTTI0NTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

5、打开cmd，输入mongo，输出类似以下信息，表示配置成功

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hSTTI0NTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

### 8、使用MongoDb ###

前面我们选择了custom方式按照MongoDb，它给我们提供了默认的数据存储目录以及日志文件，如下箭头指向的位置

这张图是来自网络，我安装的时候忘记截图了，如果我们安装的时候使用默认路径，则

数据库目录为：C:\\Program Files\\MongoDB\\Server\\4.2\\data

日志目录为：C:\\Program Files\\MongoDB\\Server\\4.2\\log

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hSTTI0NTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

我们可以使用默认的目录，也可以新建目录，这里推荐新建目录，请继续往后看

**8.1 新建数据目录**

MongoDB将数据目录存储在 db 目录下。但是这个数据目录不会主动创建，我们在安装完成后需要创建它。

> 注意：数据目录应该放在根目录下（(如： C:\\ 或者 D:\\ 等 )，不建议放在C盘，因为重装系统后C盘的数据会丢失

这里，我在E盘新建MongoDB，并在MongoDB目录下新建db文件夹

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hSTTI0NTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

**8.2 启动 MongoDb 服务(8.4章节有更简便的服务启动方式，推荐按照8.4中的配置启动服务)**

打开cmd，输入mongod --dbpath E:\\MongoDB\\db（即我们刚才创建的数据目录），按回车。

\--dbpath 就是选择数据库文档所在的文件夹。 也就是说，mongoDB 中真的有物理文件，对应一个个数据库，U 盘可以拷走。

注意：一定要保持，开机这个 CMD 不能动了，不能关，不能 ctrl+c。 一旦这个 cmd 有问题了，数据 库就自动关闭了。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hSTTI0NTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

这样我们就开启了MongoDb服务

**8.3 客户端输入 mongo 命令连接服务端**

首先，新开一个cmd窗口，刚才开启的服务要一直保持打开状态

假设我们的客户端和服务端都在本机，我们可以直接输入mongo按下回车即可连接上本地数据库服务

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hSTTI0NTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

输入show dbs即可查看本地数据集合

![20200527121324280.png][]

如果我们要连接一个远端的数据库，则输入mongo ip:port，如

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hSTTI0NTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

**8.4 配置日志文件**

在我们刚才创建db文件夹的目录，创建一个log文件夹

![20200527130800702.png][]

管理员身份运行cmd，切换到

输入

mongod --dbpath "E:\\MongoDB\\db" --logpath "E:\\MongoDB\\log\\mongod.log" --install --serviceName "MongoDB"

这里可以理解为要保存一个名为MongoDB的服务配置，它的数据库目录是E:\\MongoDB\\db，该数据库产生的日志将输出在E:\\MongoDB\\log\\mongod.log中

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hSTTI0NTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]

最后，我们通过以下命令代替8.2中的方式启动服务，就可以开启、关闭、重启服务

注意：以管理员身份运行，否则可能会启动不成功

启动:net start MongoDB

关闭:net stop MongoDB

![20200527134031563.png][]

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[Link 1]: https://baike.baidu.com/item/%E5%93%88%E5%B8%8C%E8%A1%A8
[DBA]: https://baike.baidu.com/item/DBA/3349
[https_www.mongodb.com_download-center_community]: https://www.mongodb.com/download-center/community
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