mongodb设计套路

最新推荐文章于 2025-02-12 18:18:53 发布
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分类专栏： 数据库 文章标签： 数据库
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lisiben/article/details/84897744
本文探讨了在MongoDB中使用内嵌文档与引用_id的方法及其优缺点。内嵌方式有助于提升性能并简化更新操作，但可能降低灵活性；而引用方式则更适用于多对多关系的场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

内嵌的方式性能更好
引用的方式方便写入更新
多对多关系多采用_id引用

采用嵌入子文档有两个好处，一个是数据局部保存在一个文档中，另一个是MongoDB有能力对单个文档执行原子更新。相对这两个好处，采用嵌入方式会降低灵活度，如果有高引数的关系，就有引发潜在的问题。

总的来说，设计方式取决于应用程序的访问方式。
MongoDB入门手册
白豆五的博客
05-27 1167
MongoDB是一个开源分布式的文档型NoSQL数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
为什么MongoDB索引用B树，而Mysql用B+树?
02-24 1848
引言 如果面试官问的是，为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树？这个问题时，给自己留一条后路，不要把B树喷的一文不值。因为网上有些答案是说，B树不适合做文件存储系统的索引结构。如果按照那种答法，自己就给自己挖了一个坑，很难收场。因此，就有了这篇文章的诞生~ 正文 这里的Mysql指的是Innodb的存储引擎下的索引结构，其他存储引擎我们暂时不讨论。 B树和B+树 开头，我们先...
MongoDB应用从设计到实现 | 深度解读
weixin_33973609的博客
07-05 413
本文由IT大咖说整理自MongoDB大中华区高级顾问 张耀星先生 在 MongoDB中文社区深圳用户组大会 上的演讲。你知道MongoDB吗？它到底是怎样的一个软件，和传统关系数据库有什么区别，在实际应用中又能做些什么事。本文带你走近MongoDB，了解它从设计到实现的全过程。本文3216字，阅读时间预计15分钟。张耀星，MongoDB大中华区高级顾问，加入IT行业10余年，从事过电商，手游及各类...
MongoDB 进阶模式设计
12-23 1811
http://www.mongoing.com/mongodb-advanced-pattern-design 今天的话题是进阶模式，所以我假设在坐各位至少是已经对MongoDB有了一些基本的了解。 不过每次总有一些同学以为这里有水果吃才坐进来的，所以在这里我简单介绍一下：MongoDB 不是芒果(mango)，它在拉丁文中的原意是巨大的意思。如果用一句话来概括的话，mongo是一个高可
MongoDB介绍+实战
02-12 318
👉 **适用场景**：高并发读写（比如贴吧神贴瞬间99+回复）、数据结构天天变（比如用户突然想加个“二次元浓度”字段）、海量数据存储（你懂的，学习资料.jpg）。**实时复制原理**：主节点把写操作记录到**oplog**（操作日志），从节点异步拉取oplog并重放。**管道操作符**：`$match`（过滤）、`$group`（分组）、`$sort`（排序），组合起来就是SQL的PLUS版！1. **引NuGet包**：右键项目→管理NuGet包→搜`MongoDB.Driver`，安装！
MongoDB 笔记
Alice_Lee_Lee的博客
10-18 160
简介 MongoDB 是一种文档数据库 为快速开发互联网Web应用而设计的数据库系统 设计目标是极简、灵活、作为Web应用栈的一部分 数据模型是面向文档的，所谓文档是一种类似于JSON的结构(BSON) 三个概念 数据库：一个仓库，可以存放集合 集合：类似于数组，可以存放文档 文档：文档数据库中的最小单位，存储与操作的内容 数据库和集合都不需要手动创建，如果文档所在的集合或数据库不存在，会自动创建 安装与使用 安装在这里插入代码片 配置环境变量 cmd打开一个窗口：mongod --dbpath
JPA之集成mongodb
布道
09-30 7159
JPA已成为ORM事实的标准，已经深入人心。不清楚的可以参阅《JPA之Spring Data JPA》 目录 1. 原生使用 1.1 官方文档 1.2 历史版本 1.3 基本用法演示 2. spring-data-mongodb 2.1 官方文档 2.2 环境要求 2.3 历史版本 2.4 基本用法演示 2.5 spring-boot项目 2.6 MongoTemplate...
MongoDB笔记
a5552157的博客
04-02 162
MongoDB是一个最想关系型数据库的非关系型数据库 关系型数据库 非关系型数据库 支持事务 无事务（性能提升） 表之间有关联 数据与数据之间没关联 有表结构约束 Key-Value 表结构命名区别 mysql MongoDB 数据库 数据库 表 集合 Colliection 行 文档 Document 列 字段 Field 索引 索引...
MongoDB进阶（九）Java中实现MongoDB自增主键ID
ASDQWE09876的博客
11-12 537
1.了解MongoDB的ObjectId         MongoDB的文档固定是使用“_id”作为主键的，它可以是任何类型的，默认是个ObjectId对象（在Java中则表现为字符串），那么为什么MongoDB没有采用其他比较常规的做法（比如MySql的自增主键），而是采用了ObjectId的形式来实现？别着急，咱们看看ObjectId的生成方式便可知悉。         ObjectId使...
mysql mongodb b树_Mongodb索引用B树，而Mysql用B+树
weixin_32075603的博客
02-07 71
引言好久没写文章了，今天回来重操旧业。毕竟现在对后端开发的要求越来越高，大家要做好各种准备。因此，大家有可能遇到如下问题为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树？回答这个问题时，给自己留一条后路，不要把B树喷的一文不值。因为网上有些答案是说，B树不适合做文件存储系统的索引结构。如果按照那种答法，自己就给自己挖了一个坑，很难收场。因此，就有了这篇文章的诞生~文末附面试指南！正文这里的Mys...
基于mongodb+nodejs+express + vue+elemenet全栈开发带权限的管理系统源码+使用说明.zip
07-05
该资源主要针对计算机、通信、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同...
创建mysql数据库，默认字符集utf8
Coding
10-10 7416
如下脚本创建数据库yourdbname，并制定默认的字符集是utf8。 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS yourdbname DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
关联表的意义
Coding
07-22 2085
两个数据库及其（数据）表之间的数据的相互依赖和影响关系。 比如现有某学校三个数据表：学生（学号，姓名），课程（课程名，课程编号），选课（学号，课程号，成绩）。选课表中的“学号”，“课程号”必须是另外两个表中存在的数据，才有意义；而且一旦另外两表中的某一学生或课程被删除，选课表中的相应学号或课程号必须自动删除。这就是一种关联关系。它实际上是保证数据完整性的一种做法....
sqlite获取最新插入的rowid
Coding
05-07 1708
除了 last_insert_rowid select max(ID) from 表
sqlite数据库怎样实现全外连接
Coding
07-02 1664
sqlite数据库执行full outer join时提示：RIGHT and FULL OUTER JOINs are not currently supported。 sqlite数据库不支持（+），不支持右外连接（right outer join）和全外连接(full outer join)，但支持左外连接（left outer join）。我们可以利用这一点来得到全外连接的结果。 ...
mysql bin文件还原
Coding
01-14 627
1.幸好本人养成了个好习惯，无论改动的大小我都会先备份一份数据 -rw-r--r-- 1 root root 2473664 07-30 09:38 terminfo-bak0730.sql 找到了，果然是7月30号早上09点38分左右备份的，幸好有备份啊，要不然就悲催了.......先把备份的导到测试数据库上，表名改为terminfo0730，然后再把当前生产的数据导到，表名改为te...
iPhone通讯录联系人操作大全
Coding
05-07 497
1.需要引入AddressBook.framework框架 2.iPhone通讯录的增加联系人的操作，代码如下(放到项目中可直接运行)： // 初始化一个ABAddressBookRef对象，使用完之后需要进行释放， // 这里使用CFRelease进行释放 // 相当于通讯录的一个引用 ABAddressBookRef addressBook = ABAddressBookCreate...
sqlite数据类型 datetime处理
Coding
03-16 369
Phone应用程序中Sqlite时间函数及时间处理是本文要介绍的内容，主要讲解了Sqlite时间函数及时间处理的表现方式，我们来看详细内容。这篇文章是根据 SQLite 官方 WIKI 里的内容翻译，如果有什么翻译不当的地方希望大家指出，毕竟我的英文水平实在很差。SQLite包括以下五个时间函数： date(日期时间字符串, 修正符, 修正符, ……) time(日期时间字符串, 修正...
根据以上信息，给出一个针对系统设计中数据存储的通用套路
最新发布
03-14
<think>好的，用户想了解系统设计中数据存储的通用方法或架构，包括架构模式、通用方案和最佳实践。首先，我需要回忆相关知识，并结合提供的引用内容来组织回答。 根据引用[2]，数据采集系统的架构设计分为模块、服务和系统设计，其中模块设计涉及接口、依赖关系等，这可能和数据存储模块的设计相关。另外，引用[3]提到大数据处理包括采集、清洗、统计和挖掘，存储是其中的基础环节。系统架构设计中的ABSD方法（引用[1]）强调基于架构的设计，这也适用于数据存储的设计。 首先，我需要概述数据存储的重要性，然后分点介绍通用架构模式，比如分库分表、读写分离、缓存分层等。接着讨论通用方案，如关系型数据库、NoSQL、分布式文件系统等。然后，结合最佳实践，比如数据分区、冗余备份、监控策略等。最后，生成相关问题，引导用户深入思考。 要注意使用正确的LaTeX格式，比如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。同时引用标记要自然，例如在提到读写分离时引用相关文献。需要确保结构清晰，分点明确，语言简洁。</think>### 系统设计中数据存储的通用方法与架构 #### 一、数据存储的核心目标 在系统设计中，数据存储架构需满足以下目标： 1. **高可用性**：通过冗余备份、故障转移等机制保障服务连续性[^2] 2. **可扩展性**：支持水平/垂直扩展以应对数据量增长 3. **一致性**：根据业务需求选择强一致性（如金融交易）或最终一致性（如社交网络） 4. **性能优化**：通过读写分离、缓存加速等手段提升吞吐量 #### 二、通用架构模式 1. **分库分表（Sharding）** - **垂直拆分**：按业务模块划分数据库（如用户库、订单库） - **水平拆分**：通过哈希或范围分片分散数据（如按用户ID分片） - 数学表达：设总数据量为$N$，分片数为$k$，则单节点负载为$O(N/k)$ 2. **读写分离（Read/Write Splitting）** - 主库处理写操作，从库通过异步复制提供读服务 - 适用场景：读多写少（如新闻网站） 3. **缓存分层（Caching Layer）** - 使用Redis/Memcached缓存热点数据，降低数据库压力 - 缓存更新策略： $$ TTL(过期时间) = f(\text{数据更新频率}, \text{业务容忍延迟}) $$ 4. **分布式文件系统** - 典型方案：HDFS（大数据场景）、Ceph（对象存储） - 特点：通过数据分块（如128MB/块）和副本机制（默认3副本）保障可靠性[^3] #### 三、数据存储方案选型 | 类型 | 适用场景 | 代表系统 | |-------------------|---------------------------|-------------------| | 关系型数据库 | 强一致性事务（如银行系统） | MySQL, PostgreSQL | | NoSQL数据库 | 高并发写入（如日志记录） | MongoDB, Cassandra| | 时序数据库 | 时间序列数据（如IoT监控） | InfluxDB, TDengine| | 列式存储 | 分析型查询（如数据仓库） | HBase, Bigtable | #### 四、最佳实践 1. **数据分区策略** - **哈希分区**：均匀分布但无法范围查询 - **范围分区**：支持范围查询但可能负载不均 - 混合方案：如Cassandra的`复合分区键` 2. **冗余与容灾** - **多副本同步**：Raft/Paxos协议实现强一致性（如Etcd） - **跨地域备份**：采用异步复制降低延迟（如AWS跨区域复制） 3. **监控与调优** - 关键指标：IOPS、吞吐量、P99延迟 - 工具链：Prometheus（监控）+ Elasticsearch（日志分析） #### 五、典型架构示例 ``` [应用层] │ ▼ [缓存层（Redis）] │ ▼ [读写分离数据库] ├─ 主库（写操作） └─ 从库集群（读操作） │ ▼ [分布式文件系统（HDFS）] │ ▼ [冷数据归档（S3/Glacier）] ```
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