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时间:2019-11-18 14:44:18 作者:赌钱娱乐游戏 浏览量:29751

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Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

linux

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

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◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

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◆需要SQL的问题

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Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

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linuxMongoDB简单使用

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

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◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

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MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

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◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

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◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

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◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

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1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

linuxMongoDB简单使用MongoDB简单使用,见下图

MongoDB简单使用

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

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◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

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◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

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◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

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1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

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DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

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DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

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}

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◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

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这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

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MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

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Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

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DBCollection users =db.getCollection("users");

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查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

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System.out.println(cur.next());

}

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Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

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◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

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MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

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1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

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System.out.println(cur.next());

}

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linux,如下图

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◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

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◆需要SQL的问题

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Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

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DBCollection users =db.getCollection("users");

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查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

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System.out.println(cur.next());

}

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linux

如下图

MongoDB简单使用,如下图

MongoDB简单使用MongoDB简单使用,见图

传奇娱乐代理二维码下载MongoDB简单使用

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

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◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

linuxMongoDB简单使用

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

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MongoDB简单使用MongoDB简单使用MongoDB简单使用MongoDB简单使用

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◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

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◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

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◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

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1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

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while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

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◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

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◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

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这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

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这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

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System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

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◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

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这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

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}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

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◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

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◆需要SQL的问题

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1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

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这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

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DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

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◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

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这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

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MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

linuxMongoDB简单使用MongoDB简单使用

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

linux

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

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MongoDB简单使用

1.

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

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MongoDB简单使用

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

linux

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

linuxMongoDB简单使用MongoDB简单使用MongoDB简单使用

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

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◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

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这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

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◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

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Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

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DBCollection users =db.getCollection("users");

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◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

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◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

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System.out.println(cur.next());

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这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

linux

2.

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

linux

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

linuxMongoDB简单使用MongoDB简单使用MongoDB简单使用

3.MongoDB简单使用。

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

linux

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

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Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

linux

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

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System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

linuxMongoDB简单使用

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

linux

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

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System.out.println(cur.next());

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这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

linux

4.MongoDB简单使用。

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

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System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

linux

Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

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Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

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MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

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◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

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DB db = mongo.getDB(“test”);

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◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

linux....

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Mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发,提供了以下功能:

◆面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询:Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视:Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

◆复制及自动故障转移:Mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。

◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,Mongo适合用于以下场景:

◆网站数据:Mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

◆缓存:由于性能很高,Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

◆高伸缩性的场景:Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

◆用于对象及JSON数据的存储:Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然,MongoDB的使用也会有一些限制,例如它不适合:

◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。

◆传统的商业智能应用:针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。

◆需要SQL的问题

java简单操作mongoDB数据库:

1、 建立SimpleTest.java,完成简单的mongoDB数据库操作

Mongo mongo = new Mongo();

这样就创建了一个MongoDB的数据库连接对象,它默认连接到当前机器的localhost地址,端口是27017。

DB db = mongo.getDB(“test”);

这样就获得了一个test的数据库,如果mongoDB中没有创建这个数据库也是可以正常运行的。mongoDB可以在没有创建这个数据库的情况下,完成数据的添加操作。当添加的时候,没有这个库,mongoDB会自动创建当前数据库。

得到了db,下一步我们要获取一个“聚集集合DBCollection”,通过db对象的getCollection方法来完成。

DBCollection users =db.getCollection("users");

这样就获得了一个DBCollection,它相当于我们数据库的“表”。

查询所有数据

DBCursor cur = users.find();

while (cur.hasNext()) {

System.out.println(cur.next());

}

这次在做系统的时候,由于系统会产生大量的文档,图片等文件信息,所以这次使用了Oracle加mongoDB数据库.我发现这种关系型数据库和非关系型数据库结合使用,真的是很有效率,你只需要在关系型数据库存储一个键值,在非关系型数据库存取文档,数据.这样方便,快捷,效率很好.

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