NoSQL理论基础及安装、基本操作

30分钟开始

分布式系统理论：

CAP：

    一致性

    可用性

    分区容错性

mongoDB:

安装

crud

索引

副本集

分片

NoSQL:非关系型、分布式、不提供ACID功能

技术特点：

    1、简单数据模型

    2、元数据和应用数据分离（分不同服务器存储）

    3、弱一致性

优势：

    1、避免不必要的复杂性

    2、高吞吐量

    3、高水平扩展能力和低端硬件集群

    4、不适用对象-关系映射

劣势：

    1、不支持ACID特性

    2、功能简单

    3、没有统一的数据查询模型

分类：

Nosql:

    键值存储

    列式数据库

    文档数据库

    图式数据库

SQL：

    Mysql

    pgsql

缓存数据库系统：

    memcache

CAP理论：从CAP中挑出2个

BASE理论：

    基本可用

    软状态

    最终一致性

C,A:SQL(保证一致性，可用性)

C,P:悲观加锁机制（一致性，分区容错性）

A,P:DNS

数据一致性模型：强一致性、弱一致性、最终一致性

数据一致性的实现技术：

    Quorum(法定票数)系统NRW策略（关注）

        N:副本数

        R:完成读操作所需要读取的最少副本数

        W:完成写操作所需要写入的最少副本数

        要想保证强一致性：R+W>N

        最多只能保证最终一致性：R+W<=N

    两段式提交：2PC（two phase commit protocol）（关注）

    有两类节点：

        一类为协调者

        一类为事务参与者

        两段：

                1、请求阶段：事务协调者通知事务参与者提交事务

                2、提交阶段：事务参与者提交事务

    时间戳策略

    Paxos:根据协议进行协调

    向量时钟

NoSQL的数据存储模型：

    1、键值存储：k-w

        优点：查找迅速

        缺点：数据无结构、通常只被当做字符串或二进制数据

        应用场景：内容缓存

        实例：Redis，dynamo

    2、列式模型：

        数据模型：数据按列存储，将同一列数据存在一起

        优点：查找迅速，可扩展性强，易于实现分布式

        缺点：功能相对sql有限

        应用场景：分布式文件系统或分布式存储

        实例：Bigtable(Google),cassandra,HBase,Hypertable

    3、文档模型

           数据模型：与键值模型相似，value指向结构化数据

            优点：数据格式要求不严格，无需事先定义结构

            缺点：查询性能不高，缺乏统一查询语法

            应用场景：WEB应用

            实例：MongoDB,CouchDB

    4、图式模型：

            数据模型：图结构模型

            优点：利用图结构相关算法提高性能，满足特殊场景应用需求

            缺点：实现分布式较困难，功能有定向性

            应用场景：社交网络、推荐系统、关系图谱

            实例：Neo4j

www.nosql-database.org

Mongodb:

collection：表

多个collection：database

MongoDB的安装：是一个易于扩展的、高性能、开源、文档模式的no-sql数据库

存储：海量数据、文档数据库、不需要创建表结构、c++研发的，开源

是什么？

    基于文档数据库（JSON格式）

    无表结构

    性能：

        c++

        支持各种索引

        不支持事务

        内存映射（延迟写操作）

    扩展性：

        复制

        auto-sharding

    商业支持

     支持基于文档的查询：表达式为json

    支持使用map/reduce

        灵活的聚合操作

        在分片的基础上并行处理

    GridFS：网格文件系统，存储单个大文件或海量小文件的分布式文件系统

    地理位置、空间索引

    被生产环境验证过

特性：

    动态查询

    查询性能剖析

    基于复制完成故障自动转移

RabbitMQ的性能太差，使用HBase

适应场景：

    web网站

    缓存

    低价值、高存储量

    高扩展性

    实现对象、json存储的应用编程环境

不适合场景：

    事务型

    商业智能决策

    使用sql接口的

MongoDB数据模型：面向集合的数据库

     数据库：无需创建

        表：集合（行）：由文档组成，多个文档组成一个表，文档是json格式的（可以嵌套）,集合无需事先定义

c/s:

    mongod服务器端

    mongo

安装：

查看配置文件：

[root@stu ~]# cat /etc/mongod.conf 
# mongo.conf

#where to log
logpath=/var/log/mongo/mongod.log

logappend=true

# fork and run in background
fork = true

#port = 27017

dbpath=/var/lib/mongo   #运行mongod服务的用户也是mongod，所以保证这个目录的属主属组也为mongod，
为了数据使用，应该找一个合理的目录


# location of pidfile
pidfilepath = /var/run/mongodb/mongod.pid

# Disables write-ahead journaling
# nojournal = true

# Enables periodic logging of CPU utilization and I/O wait
#cpu = true

# Turn on/off security.  Off is currently the default
#noauth = true
#auth = true

# Verbose logging output.
#verbose = true

# Inspect all client data for validity on receipt (useful for
# developing drivers)
#objcheck = true

# Enable db quota management
#quota = true

# Set oplogging level where n is
#   0=off (default)
#   1=W
#   2=R
#   3=both
#   7=W+some reads
#diaglog = 0

# Ignore query hints
#nohints = true

# Disable the Http interface (Defaults to localhost:27018).
#nohttpinterface = true

# Turns off server-side scripting.  This will result in greatly limited
# functionality
#noscripting = true

# Turns off table scans.  Any query that would do a table scan fails.
#notablescan = true

# Disable data file preallocation.
#noprealloc = true

# Specify .ns file size for new databases.
# nssize = <size>

# Accout token for Mongo monitoring server.
#mms-token = <token>

# Server name for Mongo monitoring server.
#mms-name = <server-name>

# Ping interval for Mongo monitoring server.
#mms-interval = <seconds>

# Replication Options

# in replicated mongo databases, specify here whether this is a slave or master
#slave = true
#source = master.example.com
# Slave only: specify a single database to replicate
#only = master.example.com
# or
#master = true
#source = slave.example.com

创建目录，改属主属组

修改配置文件

启动服务

system数据库保存其他数据库的元数据（和myslq中的mysql数据库一样）

查看端口：

27017：服务端口

28017：管理端口

NoSQL数据库一般是在内网中使用的，不进行认证，直接连

数据库帮助：

> db.help
function () {
    print("DB methods:");
    print("\tdb.addUser(userDocument)");
    print("\tdb.adminCommand(nameOrDocument) - switches to 'admin' db, and runs command [ just calls db.runCommand(...) ]");
    print("\tdb.auth(username, passWord)");
    print("\tdb.cloneDatabase(fromhost)");
    print("\tdb.commandHelp(name) returns the help for the command");
    print("\tdb.copyDatabase(fromdb, todb, fromhost)");
    print("\tdb.createCollection(name, { size : ..., capped : ..., max : ... } )");
    print("\tdb.currentOp() displays currently executing operations in the db");
    print("\tdb.dropDatabase()");
    print("\tdb.eval(func, args) run code server-side");
    print("\tdb.fsyncLock() flush data to disk and lock server for backups");
    print("\tdb.fsyncUnlock() unlocks server following a db.fsyncLock()");
    print("\tdb.getCollection(cname) same as db['cname'] or db.cname");
    print("\tdb.getCollectionNames()");
    print("\tdb.getLastError() - just returns the err msg string");
    print("\tdb.getLastErrorObj() - return full status object");
    print("\tdb.getMongo() get the server connection object");
    print("\tdb.getMongo().setSlaveOk() allow queries on a replication slave server");
    print("\tdb.getName()");
    print("\tdb.getPrevError()");
    print("\tdb.getProfilingLevel() - deprecated");
    print("\tdb.getProfilingStatus() - returns if profiling is on and slow threshold");
    print("\tdb.getReplicationInfo()");
    print("\tdb.getSiblingDB(name) get the db at the same server as this one");
    print("\tdb.hostInfo() get details about the server's host");
    print("\tdb.isMaster() check replica primary status");
    print("\tdb.killOp(opid) kills the current operation in the db");
    print("\tdb.listCommands() lists all the db commands");
    print("\tdb.loadServerScripts() loads all the scripts in db.system.js");
    print("\tdb.logout()");
    print("\tdb.printCollectionStats()");
    print("\tdb.printReplicationInfo()");
    print("\tdb.printShardingStatus()");
    print("\tdb.printSlaveReplicationInfo()");
    print("\tdb.removeUser(username)");
    print("\tdb.repairDatabase()");
    print("\tdb.resetError()");
    print("\tdb.runCommand(cmdObj) run a database command.  if cmdObj is a string, turns it into { cmdObj : 1 }");
    print("\tdb.serverStatus()");
    print("\tdb.setProfilingLevel(level,<slowms>) 0=off 1=slow 2=all");
    print("\tdb.setVerboseshell(flag) display extra infORMation in shell output");
    print("\tdb.shutdownServer()");
    print("\tdb.stats()");
    print("\tdb.version() current version of the server");

    return __magicNoPrint;
}

集合帮助：

> db.mycoll.help()
DBCollection help
    db.mycoll.find().help() - show DBCursor help
    db.mycoll.count()
    db.mycoll.copyTo(newColl) - duplicates collection by copying all documents to newColl; no indexes are copied.
    db.mycoll.convertToCapped(maxBytes) - calls {convertToCapped:'mycoll', size:maxBytes}} command
    db.mycoll.dataSize()
    db.mycoll.distinct( key ) - e.g. db.mycoll.distinct( 'x' )
    db.mycoll.drop() drop the collection
    db.mycoll.dropIndex(index) - e.g. db.mycoll.dropIndex( "indexName" ) or db.mycoll.dropIndex( { "indexKey" : 1 } )
    db.mycoll.dropIndexes()
    db.mycoll.ensureIndex(keypattern[,options]) - options is an object with these possible fields: name, unique, dropDups
    db.mycoll.reIndex()
    db.mycoll.find([query],[fields]) - query is an optional query filter. fields is optional set of fields to return.
                                                  e.g. db.mycoll.find( {x:77} , {name:1, x:1} )
    db.mycoll.find(...).count()
    db.mycoll.find(...).limit(n)
    db.mycoll.find(...).skip(n)
    db.mycoll.find(...).sort(...)
    db.mycoll.findOne([query])
    db.mycoll.findAndModify( { update : ... , remove : bool [, query: {}, sort: {}, 'new': false] } )
    db.mycoll.getDB() get DB object associated with collection
    db.mycoll.getIndexes()
    db.mycoll.group( { key : ..., initial: ..., reduce : ...[, cond: ...] } )
    db.mycoll.insert(obj)
    db.mycoll.mapReduce( mapFunction , reduceFunction , <optional params> )
    db.mycoll.remove(query)
    db.mycoll.renameCollection( newName , <dropTarget> ) renames the collection.
    db.mycoll.runCommand( name , <options> ) runs a db command with the given name where the first param is the collection name
    db.mycoll.save(obj)
    db.mycoll.stats()
    db.mycoll.storageSize() - includes free space allocated to this collection
    db.mycoll.totalIndexSize() - size in bytes of all the indexes
    db.mycoll.totalSize() - storage allocated for all data and indexes
    db.mycoll.update(query, object[, upsert_bool, multi_bool]) - instead of two flags, you can pass an object with fields: upsert, multi
    db.mycoll.validate( <full> ) - SLOW
    db.mycoll.getShardVersion() - only for use with sharding
    db.mycoll.getShardDistribution() - prints statistics about data distribution in the cluster
    db.mycoll.getSpliTKEysForChunks( <maxChunkSize> ) - calculates split points over all chunks and returns splitter function

简单使用：

使用数据库：（无需创建），collection也无需创建

db.collection.insert：插入

show collections：查询集合

db.collections.find()：查询语句

db.collections.update():更新

db.collections.remove():移除

集合信息：

删除集合：

查看数据库文件：

基本操作：

show dbs:查看所有数据库

show collections:查看集合

show users:查看用户

show profile:

show logs:查看所有日志列表

show log [name]:查看具体的日志

远程连接：

mongo --host ip

crud操作：

create,read,update,delete

虽然没有表结构，但还是应该对同类对象放到一个collection

查询：

db.users.find({age:{$gt:18}}).sort({age:1})   查询age大于18的用户，以age为升序进行排序

插入：

db.users.insert(

    {

        name:'suse',

        age:26,

        status:'A',

        group:['news','sports']

    }

)

更新：

db.coll.update(

    {age:{$gt:18}},

    {$set:{status:'A'}},

    {multi:true}   不指定时只修改第一个符合条件

)

删除：

db.coll.delete(

    {status:'D'}

)

 插入：

一批只显示20个，输入it继续

limit：

删除：

修改：

find高级用法：

db.collection.find(<添加>,<字段>)

db.collection.count()返回条数

比较运算：

$gt：大于{field:{$gt:value}}

$gte：大于等于{field:{$gte:value}}

$in：存在于{field:{$in:[value1,value2,...]}}

$lt：小于{field:{$lt:value}}

$lte：小于等于{field:{$lte:value}}

$ne：不等于{field:{$ne:value}}

$nin：不存在于{field:{$nin:[value1,value2...]}}

大于

显示需要的字段：

逻辑运算：

$or:或运算，{$or:[{expression1},{expression2},...]}

$and:或运算，{$and:[{expression1},{expression2},...]}

$not:或运算，{field:{$not:{operator-expression}}}

$nor:反运算，即返回不符合所有指定条件的文档，{$nor:[{expression1},{expression2},...]}

与运算：

元素查询：

如果要分居文档中是否存在某字段等条件来挑选文档，则需要用到元素运算

$exists:根据指定字段的存在性挑选文档，语法：{field:{$exists:<boolean>}},指定<boolean>的值为'true'则返回存在指定字段的文档，'false'则返回不存在指定字段的文档

$mod:将指定字段的值进行取模运算，并返回其余数作为指定值的文档，语法{field:{$mod:[divisor,remainder]}}

$type:返回指定字段的值类型为指定类型的文档，语法：{field:{$type:<bson type>}}

重新插入一条数据：

查询：

更新：

update专有操作符大致包含：field,array,bitwise

field:

$inc:增大指定字段的值，格式：

    db.collection.update({field:value},{$nic:{field1:amount}}),其中{field:value}用于指定挑选标准，{$inc:{field1:amount}}用于指定要提升其值的字段及提升大小amount

$rename:更改字段名，格式为{$rename:{<old name1>:<new name1>,<old name2>:<new name2>,...}}

$set:修改字段的值为新指定的值，格式db.collection.update({field:value1},{$set:{field2:value2}})

$unset:删除指定的字段，格式db.collection.update({field:value1},{$unset:{field1:""}})