mongoDB学习初步总结

What？

　　最受欢迎的非关系型数据库之一。面向文档的数据库，在存储乎数据方面与关系型数据库有着本质的区别。

Why？　　

　　简单易用
　　对多变的业务需求，适应性强于SQL型DB
　　性能
　　复制
　　索引
　　分片
　　丰富的查询
　　灵活的数据模型
　　毫不逊色的速度
　　海量数据下表现好
　　对程序员友好，但是是DBA的噩梦，维护性不佳

构成

　　相对于SQL数据库 行-> 表 -> 数据库 而言，mongoDB的组织结构是： document -> collection -> DataBase

　　其中的document ， collection ，近似对应了SQL型数据库中 行 ，表 的概念。

Document

• 　　{ ‘name‘ : ‘tom‘ , ‘age‘: 21 , ‘email‘: ‘[email protected]‘ }
  

  上例则是一个 document 对象。document使用 key：value （类似于JSON格式）的形式来组织数据的，document中有以下注意：

• 文档对 多个 key:value 的顺序敏感：例如：

    　　{ ‘name‘ : ‘tom‘ , ‘age‘: 21 , ‘email‘: ‘[email protected]‘
  

    　　{ ‘name‘ : ‘tom‘ ,  ‘email‘: ‘[email protected]‘,‘age‘: 21  }
  

  上面两个文档会被认为是两个不同的文档。

• 系统会为每一个文档添加一个名为_id 的键。这个键是系统对属于同一个colletion的document的唯一身份标识。
  　　_id的值是mongoDB 中的一种特殊的类型：ObjectID()。
  除非你在文档里给出了并指定了这个属性的值，否则mongoDB会在文档存入数据库的时候为其创建一个_id键。

• key

  • key 不能重复
  • 文档的 key 为 string 类型
  • 文档对 key 的大小写敏感
• value
  • 文档中 value 的值可以为多种类型
  • 值可以是一个文档（内嵌文档）

collection

• 相当于关系型数据库的 table

• collection 是无模式的:也就是说，结构不同的 document 可以属于同一个collection，而这在关系型数据库是做不到的，正如你无法将结构不同的两行 放到同一张表中。

• ok，既然我们可以将不同结构的document放到同一个collection中 ，为什么我们还需要多个collection呢？

• 实际上，我们应该将同一种类型的document 放到一个collection中，但是这并不意味着我们对数据（document）的结构由强烈的要求，mongoDB可以让我们更加灵活的管理数据。对文档分类意味着产生多个collection 这样也可以提高我们的访问速度，降低服务器的负担；同时还能让我们更好的组织和管理数据（mongoDB的DBA上辈子都是折翼的天使）。

• mongoDB支持多种多样的数据类型，其主要的是对JSON 类型的数据可扩展，总结如下：

  • null
  • bool
  • int32
  • int64
  • float64
  • string
  • 符号
  • ObjectId()
  • date
  • 表示为从纪元开始的毫秒数
  • 正则表达式
  • javascript代码
  • 二进制数据
  • 最大值(BSON)
  • 最小值(BSON)
  • undefined
  • array
  • cocument

  下一篇讲 mongoDB 的shell的基本用法。待续···