


Bagaimana untuk menggunakan dan mengurus pangkalan data yang diedarkan dalam MongoDB melalui pernyataan SQL?
Bagaimana untuk menggunakan dan mengurus pangkalan data teragih dalam MongoDB melalui pernyataan SQL?
Abstrak: Artikel ini akan memperkenalkan cara untuk menggunakan dan mengurus pangkalan data teragih dalam MongoDB melalui pernyataan SQL. Pertama, kami akan memperkenalkan MongoDB dan ciri-ciri yang diedarkan secara ringkas. Kemudian, kami akan memperkenalkan secara beransur-ansur cara menggunakan pernyataan SQL untuk menggunakan dan mengurus pangkalan data yang diedarkan, termasuk mencipta pangkalan data dan jadual, memasukkan dan menyoal data, melaksanakan pemindahan dan sandaran data serta operasi lain. Akhir sekali, kami akan menggambarkan pelaksanaan operasi ini melalui contoh kod tertentu.
Kata kunci: MongoDB, pangkalan data teragih, pernyataan SQL, penempatan, pengurusan, contoh kod
- Pengenalan
MongoDB ialah pangkalan data bukan perhubungan dengan ciri prestasi tinggi, berskala tinggi dan fleksibiliti. Ia menyokong pengembangan mendatar, membolehkan penyimpanan data teragih pada berbilang nod, dan boleh memenuhi keperluan penyimpanan dan pemprosesan data berskala besar. Walau bagaimanapun, mengurus dan mengendalikan pangkalan data dalam persekitaran teragih mungkin memerlukan kemahiran dan alatan tertentu, dan pernyataan SQL, sebagai bahasa pengendalian pangkalan data universal, boleh memudahkan proses ini. - Ciri Teragih MongoDB
Ciri MongoDB yang diedarkan membolehkannya menyimpan data yang diedarkan merentasi berbilang nod dan mencapai ketersediaan dan kebolehskalaan tinggi melalui set replika dan teknologi sharding. Antaranya, set replika ialah sekumpulan tika MongoDB yang mereplikasi satu sama lain Satu contoh ialah nod induk, bertanggungjawab untuk memproses operasi tulis, dan tika yang selebihnya ialah nod hamba, bertanggungjawab untuk memproses operasi baca. Sharding ialah proses menyimpan dan mengedarkan data merentasi berbilang nod Setiap nod dipanggil shard dan bertanggungjawab untuk menyimpan dan memproses sebahagian daripada data. -
Gunakan penyata SQL untuk menggunakan dan mengurus pangkalan data teragih
3.1 Cipta pangkalan data dan jadual
Untuk mencipta pangkalan data dan jadual dalam MongoDB, anda boleh menggunakan arahan CREATE DATABASE dan CREATE TABLE bagi pernyataan SQL. Sebagai contoh, pernyataan SQL berikut mencipta pangkalan data bernama mydb dan koleksi bernama mycollection.CREATE DATABASE mydb; CREATE TABLE mycollection ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), age INT );
3.2 Masukkan dan pertanyaan data
Gunakan pernyataan SQL untuk memasukkan dan membuat pertanyaan data dengan mudah. Sebagai contoh, pernyataan SQL berikut boleh memasukkan sekeping data ke dalam mycollection dan menanyakan semua data yang umurnya melebihi 25 tahun.
INSERT INTO mycollection (id, name, age) VALUES (1, 'John', 30); SELECT * FROM mycollection WHERE age > 25;
3.3 Penghijrahan dan sandaran data
Penghijrahan data dan operasi sandaran boleh dilakukan dengan mudah melalui pernyataan SQL. Sebagai contoh, pernyataan SQL berikut memindahkan data daripada mycollection ke koleksi bernama mycollection_new dan mencipta koleksi sandaran bernama mycollection_backup.
CREATE COLLECTION mycollection_new AS SELECT * FROM mycollection; CREATE COLLECTION mycollection_backup AS SELECT * FROM mycollection;
Contoh Kod
Di bawah ialah contoh kod menggunakan Python dan perpustakaan pymongo untuk mencapai operasi di atas.import pymongo # 连接MongoDB服务器 client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") # 创建数据库 db = client["mydb"] # 创建集合 collection = db["mycollection"] # 插入数据 data = { "id": 1, "name": "John", "age": 30 } collection.insert_one(data) # 查询数据 query = {"age": {"$gt": 25}} result = collection.find(query) for record in result: print(record) # 迁移数据 new_collection = db["mycollection_new"] new_collection.insert_many(collection.find()) collection.delete_many({}) # 备份数据 backup_collection = db["mycollection_backup"] backup_collection.insert_many(collection.find())
- Kesimpulan
Melalui pernyataan SQL, kami boleh menggunakan dan mengurus pangkalan data teragih dengan mudah dalam MongoDB. Sama ada anda mencipta pangkalan data dan jadual, memasukkan dan menanyakan data, atau melaksanakan operasi seperti pemindahan data dan sandaran, proses ini boleh dipermudahkan melalui pernyataan SQL. Artikel ini menunjukkan cara menggunakan pernyataan SQL untuk melaksanakan operasi ini dalam MongoDB melalui contoh kod khusus.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan dan mengurus pangkalan data yang diedarkan dalam MongoDB melalui pernyataan SQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Stock Market GPT
Penyelidikan pelaburan dikuasakan AI untuk keputusan yang lebih bijak

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Hierarki percuma Mongodbatlas mempunyai banyak batasan dalam prestasi, ketersediaan, sekatan penggunaan dan penyimpanan, dan tidak sesuai untuk persekitaran pengeluaran. Pertama, kluster M0 berkongsi sumber CPU yang disediakan, dengan hanya 512MB memori dan sehingga 2GB penyimpanan, menjadikannya sukar untuk menyokong prestasi masa nyata atau pertumbuhan data; Kedua, kekurangan arsitektur ketersediaan tinggi seperti set replika multi-nod dan failover automatik, yang mungkin mengakibatkan gangguan perkhidmatan semasa penyelenggaraan atau kegagalan; Selanjutnya, operasi membaca dan menulis setiap jam adalah terhad, bilangan sambungan dan jalur lebar juga terhad, dan had semasa boleh dicetuskan; Akhirnya, fungsi sandaran adalah terhad, dan had penyimpanan mudah habis kerana pengindeksan atau penyimpanan fail, jadi ia hanya sesuai untuk demonstrasi atau projek peribadi kecil.

1. 2. Prestasi tinggi memerlukan pergantungan pada cache (redis), pengoptimuman pangkalan data, CDN dan giliran tak segerak; 3. Keselamatan mesti dilakukan dengan penapisan input, perlindungan CSRF, HTTPS, penyulitan kata laluan dan kawalan kebenaran; 4. Pengiklanan pilihan wang, langganan ahli, ganjaran, komisen, pembayaran pengetahuan dan model lain, terasnya adalah untuk memadankan nada komuniti dan keperluan pengguna.

Untuk mengelakkan masalah prestasi MongoDB, empat corak anti-biasa perlu diberi perhatian kepada: 1. Nesting yang berlebihan dokumen akan membawa kepada kemerosotan prestasi membaca dan menulis. Adalah disyorkan untuk memecah subset kemas kini yang kerap atau pertanyaan berasingan ke dalam set bebas; 2. Penyalahgunaan indeks akan mengurangkan kelajuan penulisan dan sumber sisa. Hanya indeks bidang frekuensi tinggi dan membersihkan redundansi secara teratur; 3. Menggunakan skip () paging tidak cekap di bawah jumlah data yang besar. Adalah disyorkan untuk menggunakan paging kursor berdasarkan cap waktu atau ID; 4. Mengabaikan pertumbuhan dokumen boleh menyebabkan masalah penghijrahan. Adalah disyorkan untuk menggunakan PaddingFactor dengan munasabah dan menggunakan Enjin WiredTiger untuk mengoptimumkan penyimpanan dan kemas kini.

Di MongoDB, dokumen-dokumen dalam koleksi diambil dengan menggunakan kaedah Cari (), dan syarat-syarat boleh ditapis melalui pengendali pertanyaan seperti $ eq, $ gt, $ lt, dan lain-lain. 2. Gunakan pengendali perbandingan seperti $ gt dan $ lt untuk menentukan julat berangka, seperti db.products.find ({price: {$ gt: 100}}); 3. Gunakan pengendali logik seperti $ atau $ dan untuk menggabungkan pelbagai syarat, seperti db.users.find ({$ or: [{status: "tidak tepat

$ unwinddeconstructsanarrayfieldiPledocuments, eachContainingoneelementofthearray.1.ittransformsadocumentwithanArrayIntomultipledocuments, EachHavingasingleelementFomtheArray.2.touseit, spifythearrayPathPathPathWith

MongodbhandlestimeseriesdatafectivelyThimeTimeDimesCollectionsInsedInversion5.0.1.TimeseriesCollectionsGrouptimestampedDataintainChetSbaseIntimeintervals, ReducingIndexSizeAndimprovingQuerficiency.TheyoffiCeFiciCeFiceFiceFiceFiceFiceFficentRyShiCeFiceFiceFiceFiceFiceFficentRyShiCeFiceFiceFiceShiceFiceSficeFiceSbiteShiCeFficeSbyShiCeFficeSbyShiCeFficeSbyShiCeSbeSbyBerbyBerbyBerbyProveShiCeFficeSbyBerbyBerby

ShardingshouldbeconsideredforscalingamongodbdeploymentsWhenperformanceorstoragelimitscannotberesolvedbyhardwareupgradesorqueryoptimization.first, ifthedataSetExceSeSramcapacityorstoragelimitsofasverver

Gunakan DeleteOne () untuk memadam satu dokumen, yang sesuai untuk memadam dokumen pertama yang sepadan dengan kriteria; Gunakan DeleteMany () untuk memadam semua dokumen yang sepadan. Apabila anda perlu mengeluarkan dokumen tertentu, DeleteOne () harus digunakan, terutamanya jika anda menentukan bahawa hanya ada satu perlawanan atau anda ingin memadam hanya satu dokumen. Untuk memadam pelbagai dokumen yang memenuhi kriteria, seperti membersihkan kayu lama, data ujian, dan lain -lain, DeleteMany () harus digunakan. Kedua-duanya akan memadamkan data secara kekal (kecuali terdapat sandaran) dan boleh menjejaskan prestasi, jadi ia harus dikendalikan semasa waktu puncak dan memastikan bahawa keadaan penapisan adalah tepat untuk mengelakkan kesalahan. Di samping itu, memadam dokumen tidak segera mengurangkan saiz fail cakera, dan indeks masih mengambil ruang sehingga mampatan.
