企业招聘网站模板,唐山住房城乡建设局门户网站,自动跳转手机网站代码,开发板和单片机的区别大致看了一点 MongoDB. 回忆一下#xff0c;这个数据库有这样一些特征#xff1a; Schema-less: 不需要预先定义 schema. 数据以 document 的方式存储#xff0c;document 大致上相当于关系数据库中的一行记录。document 存放在 collection 中间#xff08;相当于关系数据库…大致看了一点 MongoDB. 回忆一下这个数据库有这样一些特征 Schema-less: 不需要预先定义 schema. 数据以 document 的方式存储document 大致上相当于关系数据库中的一行记录。document 存放在 collection 中间相当于关系数据库的 table。document 里的每个 field 都可以建索引。MongoDB 的特性使得它和面向对象编程语言之间的 gap 比较小。不像关系数据库那样需要 OR Mapping 来减轻编程的困难程度。比如在C#中将对象序列化即可调用 MongoDB 保存之。Schema-less 的特性并非鼓励将所有不想干的对象都放到一个大垃圾堆里同一个collection。而是为了提供灵活性。在大多数情况下存储模型/结构的设计方法和关系数据库没有太大的不同只是在少数地方有所区别如多对多关系。document 可以内嵌 document. 就像 JSON 对象可以嵌套一样。一般的设计场景鼓励通过适当的冗余字段来定义 document 的存储结构而非 normalized 的 ER 关系。不支持 join 的语法。多对多关系可以通过内嵌 document 来存储多个关联 id 的数组来实现。系统能对数组进行高效率的查找。和数据库的所有操作接口基本都通过 JavaScript / JSON 的语法来调用。查找记录通过指定 selector 来实现。查询返回的结果只是游标(cursor)而非直接返回结果。可以附加 order(), count() 等串接调用估计内部也是通过 MapReduce 实现的。update 命令默认是覆盖整个记录的模式就是说并非仅更新指定的字段而是将其他老的字段信息也抹掉。如果需要实现 sql 类似的按需更新字段的行为需要指定多余的参数。支持 upsert 操作含义是存在则更新否则插入。document 可以有任意的属性集合。同一个 collections 里面可以存放具有不同 field 的 document. 在运行时刻可以向已有的 document 附加属性。对事务的支持不如传统的关系数据库。有2个办法(1) 利用一些本身支持的原子操作来实现简单的事务。比如 $inc, $set. (2) 将事务对数据记录的影响结果预先计算出来通过二段式的提交(2-phase commit)来实现。比较麻烦。全文索引支持简单的方案。复杂的方案需要通过和 Lucene/Solr 配合来实现。MapReduce 基本原理及支持至少需要提供一个 map function, 一个 reduce function.map 用于产生键值对reduce 用于对键值对进行聚合操作。键值对可以被并行处理多个CPU多个机器。。。所以 reduce 函数的特征是返回值也必须符合输入的键值对格式这样才便于任务的拆分和调度。 转载于:https://www.cnblogs.com/RChen/archive/2011/04/07/2007375.html
