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NoSQL 简介

2008 年左右，网站 、 论坛、社交网络开始高速发展，传统的关系型数据库在存储及处理数据的时候受到了很大的挑战 ，其中主要体现在以下几点：

• 难以应付每秒上万次的高并发数据写入 。
• 查询上亿量级数据的速度极其缓慢 。
• 分库、分表形成的子库到达一定规模后难以进一步扩展 。
• 分库、分表 的规则可能会因为需求变更而发生变更。
• 修改表结构困难 。

在数据量暴增的时代，若想用传统的关系型数据库来满足数据高并发读写、巨量数据的存储、数据库的扩展和高可用，则需要增加软硬件的规格，这将大幅提高成本。

为了解决上述问题，必须有一款自废武功，以求在更高层次上突破瓶颈的数据库系统。就像张无忌忘记招式从而学习太极一样，摈弃了固有模式的 MongoDB 才能应对 Facebook 上亿比特的海量数据。

NoSQL(NoSQL = Not only SQL )，意即"不仅仅是SQL"，也叫非关系型数据库（non-relational）。

非关系型简单理解就是把数据直接放进一个大仓库，不标号、不连线、单纯的堆起来，从而提高了对海量数据的高性能存储及访问需求。

NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL 的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

NoSQL 分类

（1）键值数据库

这类数据库主要是使用数据结构中的键 Key 来查找特定的数据Value。

• 优点：在存储时不采用任何模式，因此极易添加数据

这类数据库具有极高的读写性能，用于处理大量数据的高访问负载比较合适。
键值对数据库适合大量数据的高访问及写入负载场景，例如日志系统。
主要代表是 Redis、Flare。

（2）文档型数据库

这类数据库满足了海量数据的存储和访问需求，同时对字段要求不严格，可以随意增加、删除、修改字段，且不需要预先定义表结构，所以适用于各种网络应用。
主要代表是 MongoDB、CouchDB。

（3）列存储型数据库

主要代表是 Cassandra 、Hbase。
这类数据库查找速度快，可扩展性强，适合用作分布式文件存储系统。

（4）图数据库

主要代表是 InfoGrid 、Neo4J 。
这类数据库利用“图结构”的相关算法来存储实体之间的关系信息，适合用于构建社交网络和推荐系统的关系图谱。

NoSQL 与 RDB 该这么选

既然 NoSQL 数据库有这么多的优势，那它是否可以直接取代关系型数据库？

NoSQL 并不能完全取代关系型数据库，NoSQL 主要被用来处理大量且多元数据的存储及运算问题。在这样的特性差异下，我们该如何选择合适的数据库以解决数据存储与处理问题呢？这里提供以下几点作为判断依据。

1、数据模型的关联性要求

NoSQL 适合模型关联性比较低的应用。因此：

• 如果需要多表关联，则更适合用 RDB
• 如果对象实体关联少，则更适合用 NoSQL 数据库
  • 其中 MongoDB 可以支持复杂度相对高的数据结构，能够将相关联的数据以文档的方式嵌入，从而减少数据之间的关联操作

2、数据库的性能要求

如果数据量多切访问速度至关重要，那么使用 NoSQL 数据库可能是比较合适的。NoSQL 数据库能通过数据的分布存储大幅地提供存储性能。

3、数据的一致性要求

NoSQL 数据库有一个缺点：其在事务处理与一致性方面无法与 RDB 相提并论。
因此，NoSQL 数据库很难同时满足强一致性与高并发性。如果应用对性能有高要求，则 NoSQL 数据库只能做到数据最终一致。

4、数据的可用性要求

考虑到数据不可用可能会造成风险，NoSQL 数据库提供了强大的数据可用性（在一些需要快速反馈信息给使用者的应用中，响应延迟也算某种程度的高可用）。

一个项目并非只选择一种数据库，可以将其拆开设计，将需要 RDB 特性的放到 RDB 中管理，而其它数据放到 NoSQL 中管理。

什么是 MongoDB

• 官方文档：https://www.mongodb.com/
• MongoDB 是由 C++ 语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源 NoSQL 数据库系统。
• 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。
  • 这会让曾经使用过关系型数据库的人比较容易上手
• MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
  
• MongoDB 的查询功能非常强大
  • 不仅支持大部分关系型数据库中的单表查询，还支持范围查询、排序、聚合、MapReduce 等
  • MongoDB 的查询语法类似于面相对象的程序语言

MongoDB 有哪些特点

• 文档型数据库
• 高性能
• 灵活性
• 可扩展性
• 强大的查询语言
• 优异的性能
• 高性能：支持使用嵌入数据时，减少系统I/O负担，支持子文档查询
• 多种查询类型支持，且支持数据聚合查询、文本检索、地址位置查询
• 高可用、水平扩展：支持副本集与分片
• 多种存储引擎：WiredTiger , In-Memory

MongoDB 发展历史

• 2007年10月，MongoDB 由 10gen 团队所发展
• 2009年2月首度推出 1.0 版
• 2011年9月，发布 2.0 版本
  • 分片、复制等功能
• 2015年3月，发布 3.0 版本
  • WiredTiger存储引擎支持
• 2018年6月，发布 4.0 版本
  • 推出ACID事务支持，成为第一个支持强事务的NoSQL数据库；
• ……

MongoDB 适用于哪些场景

1、需要处理大量的低价值数据，且对数据处理性能有较高要求

比如，对微博数据的处理就不需要太高的事务性，但是对数据的存取性能有很高的要求，这时就非常适合使用 MongoDB。

2、需要借助缓存层来处理数据

因为 MongoDB 能高效的处理数据，所以非常适合作为缓存层来使用。将 MongoDB 作为持久化缓存层，可以避免底层存储的资源过载。

3、需要高度的伸缩性

对关系型数据库而言，当表的大小达到一定数量级后，其性能会急剧下降。这时可以使用多台 MongoDB 服务器搭建一个集群环境，实现最大程度的扩展，且不影响性能。

建议参考官方文档中的安装教程：https://docs.mongodb.com/manual/installation/

• 在 Linux 中安装 MongoDB
  • 方式一：使用 Linux 发行版中的包管理器安装，例如 CentOS Linux 中的 yum、Ubuntu 中的 apt
  • 方式二：下载安装包手动安装
• 在 macOS 中安装 MongoDB
  • 方式一：使用 Homebrew 包管理器安装管理 MongoDB 服务
  • 方式二：下载安装包手动安装
• 在 Windows 中安装 MongoDB
  • 方式一：使用 .msi 安装程序快速安装
  • 方式二：下载安装包手动安装

注意事项

• 关于 MongoDB 的版本号
  • MongoDB 版本形式为 X.Y.Z，例如 4.4.2
  • 如果 Y 是奇数（例如 4.3），则为开发版，建议开发测试使用
  • 如果 Y 是偶数（例如 4.4），则为稳定版，建议生产环境使用
• 从版本 3.2 之后不再支持 32 位操作系统
• 课程中使用到的版本是最新稳定版 4.4
  • Windows Server 2019
  • Windows 10 / Windows Server 2016
  • macOS 10.13 及更高版本
  • MongoDB 不支持 WSL（Windows Subsystem for Linux）

安装 MongoDB

这里以 Windows 手动安装 MongoDB 为例。

1、下载 MongoDB 安装包

• https://www.mongodb.com/try/download/community

2、解压压缩包，将解压出来的资源文件放到一个稳定的目录中

3、关于 MongoDB 软件包目录文件

4、将 MongoDB 安装包中的 bin 目录配置到环境 PATH 变量

配置 PATH 环境变量的目的是为了能够在命令行中的任何位置都能够访问到 bin 目录中的可执行程序。

5、确认是否配置成功

• 注意：如果是配置环境变量之前打开的命令行，则需要在配置完环境变量之后将命令行重启才能生效。

启动和停止 MongoDB 数据库服务

• mongod 默认监听 127.0.0.1:27017
• 如果单独执行 mongod，它会默认使用执行 mongod 命令所处磁盘根目录/data/db 作为数据存储目录。

什么是 mongo Shell

• mongo Shell 是 MongoDB 官方提供的一个在命令行中用来连接操作 MongoDB 服务的客户端工具
• 使用 mongo Shell 可以对 MongoDB 数据库进行数据的管理

下载 mongo Shell

• mongo Shell 包含在 MongoDB 服务器安装中。如果您已经安装了服务器，则 mongo Shell 将安装在与服务器二进制文件相同的位置。

• 另外，如果您想从 MongoDB 服务器上单独下载 mongo shell，可以参考这里： https://docs.mongodb.com/manual/mongo/#download-the-mongo-shell

启动 mongo Shell 并连接到 MongoDB

• 连接默认端口上的本地 MongoDB 服务

• 连接非默认端口上的本地 MongoDB 服务

• 连接远程主机上的 MongoDB 服务

• 连接具有身份认证的 MongoDB 服务

mongo Shell 执行环境

• 提供了 Javascript 执行环境
• 内置了一些数据库操作命令
  • show dbs
  • db
  • use database
  • show collections
  • …
• 提供了一大堆的内置 API 用来操作数据库
  • db.users.insert({ name: ‘Jack’, age: 18 })

退出连接

• exit
• quit()
• Ctrc + C

创建文档

查询文档

读取操作从集合中检索文档；即查询集合中的文档。 MongoDB提供了以下方法来从集合中读取文档：

• db.collection.find(query, projection)
  • query ：可选，使用查询操作符指定查询条件
  • projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。
• db.collection.findOne()

有关示例，请参见：

• Query documents
• Query on Embedded/Nested documents
• Query an Array
• Query an Array of Embedded documents

查询所有文档

等价于 SQL 中的 SELECt * FROM inventory 语句

指定返回的文档字段

相等条件查询

等价于 SQL 中的 SELECt * FROM inventory WHERe status = “D”

指定 AND 条件

以下示例检索状态为“ A”且数量小于（$ lt）30的清单集合中的所有文档：

该操作对应于以下SQL语句：

指定 OR 条件

指定 AND 和 OR 条件

使用查询运算符指定条件

下面的示例从状态为“ A”或“ D”等于“库存”的清单集中检索所有文档：

完成的查询运算符参考：https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/

查询运算符

参考：https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query-comparison/


查询嵌套文档

• 整个嵌入式文档上的相等匹配要求与指定的 文档完全匹配，包括字段顺序。

查询嵌套字段

要在嵌入式/嵌套文档中的字段上指定查询条件，请使用点符号 (“field.nestedField”)

• 在嵌套字段上指定相等匹配

• 使用查询运算符指定匹配项

• 指定 AND 条件

查询数组

• 匹配一个数组

• 查询数组中的元素

• 为数组元素指定多个条件

  • 使用数组元素上的复合过滤条件查询数组

  • 查询满足多个条件的数组元素
    使用 $elemMatch 运算符可以在数组的元素上指定多个条件，以使至少一个数组元素满足所有指定的条件。

  • 通过数组索引位置查询元素

  • 通过数组长度查询数组

更新文档

更新操作会修改集合中的现有文档。 MongoDB 提供了以下方法来更新集合的文档：

• db.collection.updateOne(<filter>,<update>,<options>)
• db.collection.updateMany(<filter>,<update>,<options>)
• db.collection.replaceOne(<filter>,<update>,<options>)

删除文档

• db.collection.deleteMany()
• db.collection.deleteOne()

参考：

• 在服务端操作 MongoDB：https://docs.mongodb.com/drivers/
• 在 Node.js 中操作 MongoDB：https://docs.mongodb.com/drivers/node/

初始化示例项目

连接到 MongoDB

CRUD 操作

• 创建文档

  • 插入一个：

  • 插入多个：

• 查询文档

• 删除文档

• 修改文档

mongoose 是用来操作 MongoDB 数据库的开源 ORM 框架

• 官方网站：https://mongoosejs.com/
• GitHub 仓库：https://github.com/Automattic/mongoose

快速体验

• 安装：

• 连接数据库：

• 定义 Schema：

• 将 Schema 发布为 Model：

• 使用 Model 操作数据库：

Schemas

参考：https://mongoosejs.com/docs/guide.html

SchemaTypes

参考：https://mongoosejs.com/docs/schematypes.html

Connections

参考：https://mongoosejs.com/docs/connections.html

Models

参考：https://mongoosejs.com/docs/models.html

documents

参考：https://mongoosejs.com/docs/documents.html

Subdocuments

参考：https://mongoosejs.com/docs/subdocs.html

Queries

Validation

Populate

参考：https://mongoosejs.com/docs/populate.html

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