mongo 函数

强模式有时候象征着一种短板，但其同时也可能成为确保数据拥有良好结构的有力机制。只要加以合理运用，其就能够提供一种强大的机制，用以确保您的数据在结构上与您的期望完全契合。相比之下，MongoDB这类文档数据库能够在模式层面带来令人难以置信的灵活性，但这种灵活性同时会将责任转嫁到维护者身上，强制要求其保持数据清洁。如果没有给予应有的关注，那么我们较终不得不在应用程序当中添加大量代码，从而消化那些在结构上与预期不符的数据。相信比较多朋友都听过这样一句话：你的应用总有24小时需要重写，但数据却将永远存在。注意：MongoDB支持模式验证，这项功能非常有用，但却仍无法带来可与关系数据库相媲美的保障。首先，添加或修改架构验证不会影响会集中的任何现有数据，因此我们需要自行确保数据更新以匹配新的架构。换言之，到底是否满足需求还是得由用户自己决定。一个mongodb中可以建立多个数据库。mongo 函数

MongoDB中多个文档组成会集，多个会集组成数据库。一个MongoDB实例可以承载多个数据库。它们之间可以看作相互单独，每个数据库都有单独的权限控制。在磁盘上，不同的数据库存放在不同的文件中。MongoDB中存在以下系统数据库。1、Admin数据库：一个权限数据库，如果创建用户的时候将该用户添加到admin数据库中，那么该用户就自动继承了所有数据库的权限。2、Local数据库：这个数据库永远不会被复制，可以用来存储本地单台服务器的任意会集。3、Config数据库：当MongoDB使用分片模式时，config数据库在内部使用，用于保存分片的信息。河北备份 MongoDBMongoDB支持使用MapReduce完成复杂的聚合任务。

事务可以说是众多关系数据库（注意，不是全部，但确实是大多数）的中心特征。事务机制意味着用户能够以原子方式执行多项操作，并始终确保数据内容保持一致。当然，使用NoSQL数据库，您也可以在单一文档当中包含事务，或者使用两段提交等策略获得类似事务的语义。但关键在于，这一切必须得由用户亲自动手完成……而且要保证一切正确无误，可能是一项颇具挑战且需要投入大量精力的工作。事实上，除非数据库中的数据已经进入无效状态，否则我们通常会意识不到究竟出现了多少数据丢失问题——究其原因，是因为我们无法保证操作的原子性。注意：比较多朋友可能要提醒我，MongoDB4.0已经于去年引入了事务机制，但其中仍然存在不少局限性。正如不少报道已经指出，用户需要首先评估其能否满足自己的需求。

MongoDB以及文档数据库这一类解决方案，能够帮助人们搞定比较多传统关系数据库无法应对的难题：1、严格的模式：在传统数据库当中，如果我们掌握的是动态数据，则必须创建一堆随机的“杂项”数据列以将数据作为数据块进行推送；或者使用EAV设置等等……而这一切，都有着严重的缺陷。2、难于扩展：在传统数据库当中，如果我们的数据规模太过庞大则将无法被直接存放在单一服务器当中；相比之下，MongoDB的内置功能允许大家跨越多台计算机实现数据扩展。3、架构修改难题：可迁移！在使用关系数据库时，变更数据库结构无疑是一项巨大的挑战（特别是在您的数据量不断增大这一背景之下）。MongoDB承诺明显简化这一过程，使得结构调整变得更为轻松顺手，用户能够持续更新架构并快速完成迁移。4、写入性能：MongoDB的性能相当不错，特别是在配合正确的配置方式之后。MongoDB开箱即用的写入配置虽然成为不少人抨击它的理由，但也确实带来了一些令人印象深刻的性能数字。MongoDB它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。

MongoDB中心服务器主要是通过mongod程序启动的，而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置，因为其设计哲学是内存管理较好是交给操作系统，缺少内存配置是MongoDB的设计亮点，另外，还可通过mongos路由服务器使用分片功能。MongoDB的主要客户端是可以交互的jsshell通过mongo启动，使用jsshell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入。像MySQL一样，MongoDB提供了丰富的远远超出了简单的键值存储中提供的功能和功能。mongodb缓存

MongoDB中多个文档组成会集，多个会集组成数据库。mongo 函数

MongoDB的使用原理：所谓“面向会集”（Collection-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个会集（Collection)。每个会集在数据库中都有一个独一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。会集的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式（schema)。NytroMegaRAID技术中的闪存高速缓存算法，能够快速识别数据库内大数据集中的热数据，提供一致的性能改进。模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。存储在会集中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于独一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON（BinarySerializedDocumentFormat）。mongo 函数