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文章目錄

NoSQL數(shù)據(jù)庫NoSQL 特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)特征三種外部存儲形式（DAS、SAN、NAS）管理和查詢方式

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型完整性約束ACID要求CAP原理和BASE原理

Hadoop架構(gòu)三個節(jié)點(diǎn)

HDFS 基本配置參數(shù)hbase數(shù)據(jù)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)META表 尋址數(shù)據(jù)讀寫機(jī)制分區(qū)方式數(shù)據(jù)表基本設(shè)計(jì)原則（常見原則2個）

Cassdndra三個特點(diǎn)Dynamo數(shù)據(jù)一致性原理矢量時鐘的設(shè)計(jì)目的閑話（Gossip）CQL的數(shù)據(jù)類型原生類型集合類型用戶自定義類型

mongoDB概述配置文件重要參數(shù)管道和聚合索引操作（索引類型）概述配置文件重要參數(shù)管道和聚合索引操作（索引類型）部署分片集

NoSQL數(shù)據(jù)庫

NoSQL 特點(diǎn)

NoSQL是指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，相對于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，它具有以下特點(diǎn)：

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲：NoSQL數(shù)據(jù)庫不需要預(yù)定義數(shù)據(jù)模型和表結(jié)構(gòu)，可以存儲非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如JSON、XML、文本、圖像等。分布式數(shù)據(jù)存儲：NoSQL數(shù)據(jù)庫采用分布式數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)，可以水平擴(kuò)展，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和處理。高可用性和容錯性：NoSQL數(shù)據(jù)庫具有高可用性和容錯性，可以自動復(fù)制數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的可靠性和可用性。高性能數(shù)據(jù)訪問：NoSQL數(shù)據(jù)庫通常使用基于鍵值或文檔的數(shù)據(jù)訪問模型，能夠?qū)崿F(xiàn)高性能的數(shù)據(jù)讀取和寫入。適合大數(shù)據(jù)和高并發(fā)場景：NoSQL數(shù)據(jù)庫適合處理海量數(shù)據(jù)和高并發(fā)場景，如社交媒體、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等應(yīng)用場景。靈活性和擴(kuò)展性：NoSQL數(shù)據(jù)庫可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行定制和擴(kuò)展，可以通過添加新節(jié)點(diǎn)、增加存儲空間等方式來擴(kuò)展系統(tǒng)。

總的來說，NoSQL數(shù)據(jù)庫具有非常高的可擴(kuò)展性、可用性、靈活性和性能，適合處理大數(shù)據(jù)和高并發(fā)場景下的數(shù)據(jù)管理和分析需求。

大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)量非常龐大、復(fù)雜多變的數(shù)據(jù)集合，這些數(shù)據(jù)可以來自各種不同的來源，如社交媒體、傳感器、設(shè)備、傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)等。

特征

Volume（數(shù)據(jù)量大）：大數(shù)據(jù)的主要特征是其數(shù)據(jù)量巨大，以至于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具無法處理它們。Velocity（數(shù)據(jù)處理速度快）：大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度非?？?，因此需要快速處理和分析數(shù)據(jù)，以便及時做出決策。Variety（數(shù)據(jù)多樣性）：大數(shù)據(jù)來源廣泛，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此需要能夠處理和分析多種不同類型的數(shù)據(jù)。Veracity（數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性）：大數(shù)據(jù)往往包含大量的噪音和錯誤，因此需要采取措施保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

三種外部存儲形式（DAS、SAN、NAS）

DAS、SAN、NAS都是存儲領(lǐng)域的術(shù)語，它們分別表示：

DAS（Direct Attached Storage）：直接連接式存儲，是一種將存儲設(shè)備直接連接到服務(wù)器上的存儲架構(gòu)。DAS常見的形式是將硬盤或SSD通過SATA或SAS接口直接連接到服務(wù)器的內(nèi)部或外部。DAS的特點(diǎn)是延遲低、吞吐量大、成本低，但可擴(kuò)展性較差，不能滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲和處理需求。SAN（Storage Area Network）：存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)，是一種通過網(wǎng)絡(luò)連接存儲設(shè)備和服務(wù)器的存儲架構(gòu)。SAN通常采用光纖通道（Fiber Channel）或iSCSI等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)連接服務(wù)器和存儲設(shè)備，具有高可靠性、高可擴(kuò)展性、高帶寬等特點(diǎn)。SAN適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)中心和企業(yè)級應(yīng)用。NAS（Network Attached Storage）：網(wǎng)絡(luò)附屬存儲，是一種通過網(wǎng)絡(luò)連接存儲設(shè)備和服務(wù)器的存儲架構(gòu)。NAS通常采用以太網(wǎng)連接服務(wù)器和存儲設(shè)備，具有易于管理、易于擴(kuò)展等特點(diǎn)，適用于小型和中型企業(yè)以及個人用戶。

總體而言，DAS適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)存儲需求，SAN適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)中心和企業(yè)級應(yīng)用，而NAS適用于小型和中型企業(yè)以及個人用戶的數(shù)據(jù)存儲需求。選擇適合自己需求的存儲架構(gòu)可以提高數(shù)據(jù)的處理效率和準(zhǔn)確性。

管理和查詢方式

大數(shù)據(jù)的列管理和原格式存儲通常采用的查詢方式有以下兩種：

掃描整個表格查詢：在這種方式下，數(shù)據(jù)分布在多個列中，需要查詢整個表格才能找到需要的數(shù)據(jù)。這種方式的查詢速度較慢，但對于需要查詢多個列的情況比較有效。這種方式的代表是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫查詢方式。列存儲查詢：在這種方式下，數(shù)據(jù)按列存儲，每個列都有一個獨(dú)立的存儲文件，因此只需讀取需要的列即可找到需要的數(shù)據(jù)。這種方式的查詢速度較快，尤其適合需要查詢單獨(dú)列的情況。這種方式的代表包括Hadoop中的列式存儲、Apache Cassandra等。

總的來說，列存儲適合讀取較少的列，但對于讀取整個表格的情況可能不如行式存儲快速，需要權(quán)衡存儲成本、數(shù)據(jù)量以及查詢性能等因素來選擇合適的存儲方式和查詢方式。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

關(guān)系模型

關(guān)系模型的特點(diǎn)包括：

表格化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用表格化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每個表格包含若干行數(shù)據(jù)和若干列屬性。關(guān)系的概念：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)存儲為若干個關(guān)系，每個關(guān)系由一張表格表示，通過主鍵和外鍵建立關(guān)系。SQL語言：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫使用SQL語言進(jìn)行數(shù)據(jù)的操作和查詢。事務(wù)支持：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫支持ACID事務(wù)，保證數(shù)據(jù)的一致性、隔離性、持久性和原子性。

完整性約束

完整性約束是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的一個重要特性，它用于保證數(shù)據(jù)的一致性和完整性，包括：

實(shí)體完整性：保證每個表格中的每一行數(shù)據(jù)都有一個唯一的主鍵值，以便能夠準(zhǔn)確地找到和修改每一行數(shù)據(jù)。參照完整性：保證外鍵引用的關(guān)系必須存在，以便能夠建立關(guān)系和維護(hù)數(shù)據(jù)的一致性。域完整性：保證數(shù)據(jù)在插入或更新時滿足指定的數(shù)據(jù)類型、長度、格式、精度等規(guī)定，以便能夠準(zhǔn)確地存儲和查詢數(shù)據(jù)。

ACID要求

ACID是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的一個重要特性，表示原子性、一致性、隔離性和持久性。

原子性：事務(wù)操作是一個不可分割的整體，要么全部執(zhí)行成功，要么全部失敗，保證數(shù)據(jù)的完整性和一致性。一致性：事務(wù)執(zhí)行前后數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)必須保持一致性，不會出現(xiàn)數(shù)據(jù)損壞或丟失。隔離性：并發(fā)的事務(wù)之間相互隔離，不會相互影響，保證數(shù)據(jù)的獨(dú)立性和安全性。持久性：事務(wù)執(zhí)行成功后，數(shù)據(jù)必須永久保存在數(shù)據(jù)庫中，即使發(fā)生系統(tǒng)故障也不會丟失。

CAP原理和BASE原理

CAP原理是指在分布式系統(tǒng)中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區(qū)容錯性（Partition Tolerance）這三個特性無法同時滿足，必須舍棄其中一個或多個。具體來說：

一致性（Consistency）：指在分布式系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)在多個節(jié)點(diǎn)上的副本必須保持一致，即任何時刻任何節(jié)點(diǎn)讀取到的數(shù)據(jù)都是最新的數(shù)據(jù)?？捎眯裕ˋvailability）：指在分布式系統(tǒng)中，任何時刻都能夠讀寫數(shù)據(jù)，即系統(tǒng)具有高可用性。分區(qū)容錯性（Partition Tolerance）：指在分布式系統(tǒng)中，系統(tǒng)在遇到節(jié)點(diǎn)故障、網(wǎng)絡(luò)故障等情況時仍然能夠正常工作，即系統(tǒng)具有分區(qū)容錯性。

在CAP原理中，由于分布式系統(tǒng)的不可避免的網(wǎng)絡(luò)分區(qū)問題，必須選擇放棄一項(xiàng)，以保證系統(tǒng)的正常運(yùn)行。在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)不同的需求和場景，可以選擇不同的權(quán)衡策略。

而BASE原則是對CAP原則的一種補(bǔ)充，它認(rèn)為在分布式系統(tǒng)中，不同的應(yīng)用場景對一致性的要求是不同的，因此不必追求強(qiáng)一致性，而應(yīng)該追求基本可用性（Basically Available）、軟狀態(tài)（Soft state）和最終一致性（Eventually Consistent）：

基本可用性（Basically Available）：指系統(tǒng)在出現(xiàn)故障或異常情況時，仍能夠保證核心功能的正常使用。軟狀態(tài)（Soft state）：指系統(tǒng)的狀態(tài)可以在不同的節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行傳輸和同步，因此系統(tǒng)的狀態(tài)不需要全局一致。最終一致性（Eventually Consistent）：指系統(tǒng)在一定時間內(nèi)會達(dá)到一致狀態(tài)，即數(shù)據(jù)在多個節(jié)點(diǎn)之間會在一定時間內(nèi)保持一致。

BASE原則強(qiáng)調(diào)的是在分布式系統(tǒng)中，系統(tǒng)的可用性和性能至關(guān)重要，因此在數(shù)據(jù)的一致性和可用性之間需要進(jìn)行權(quán)衡。相比CAP原則追求強(qiáng)一致性，BASE原則追求最終一致性，更加符合實(shí)際需求。

Hadoop

架構(gòu)

Hadoop是一個由Apache開發(fā)的分布式計(jì)算框架，其架構(gòu)包含以下幾個組件：

HDFS（Hadoop Distributed File System）：Hadoop分布式文件系統(tǒng)，用于存儲和管理大規(guī)模數(shù)據(jù)。HDFS將文件分割成多個塊并存儲在多個節(jié)點(diǎn)上，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可靠存儲和高可用性。YARN（Yet Another Resource Negotiator）：Hadoop資源管理器，用于分配和管理集群中的計(jì)算資源，包括內(nèi)存、CPU等。MapReduce：分布式計(jì)算框架，用于實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算任務(wù)。MapReduce將大規(guī)模數(shù)據(jù)分割成多個小數(shù)據(jù)塊，然后將這些小數(shù)據(jù)塊分配給不同的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理，最后將結(jié)果合并。Hadoop Common：提供各個Hadoop組件所需的基礎(chǔ)庫和工具。

三個節(jié)點(diǎn)

在Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）中，NN、DN和2NN的作用分別如下：

NameNode（NN）：是HDFS的主服務(wù)器，負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的命名空間、文件的目錄樹和文件的訪問權(quán)限等。同時也記錄著每個文件塊的副本位置信息，以及塊所屬的DataNode的信息等。當(dāng)客戶端請求讀取或?qū)懭胛募r，它將與NameNode通信以獲取所需的信息，NameNode返回對應(yīng)的DataNode位置信息給客戶端。同時，它也定期地向所有DataNode發(fā)送心跳信號以檢查數(shù)據(jù)塊的可靠性。DataNode（DN）：是HDFS的工作節(jié)點(diǎn)，存儲文件數(shù)據(jù)塊以及它們的副本，并向NameNode匯報這些信息。同時，它也負(fù)責(zé)接收來自客戶端和其他DataNode的寫入請求，以及向其他DataNode傳輸數(shù)據(jù)塊。DataNode定期向NameNode發(fā)送心跳信號，告知自身的存儲容量和數(shù)據(jù)塊的狀態(tài)。Secondary NameNode（2NN）：它的作用是幫助NN進(jìn)行checkpoint操作，即定期將NN的元數(shù)據(jù)信息寫入磁盤并保存一份最新的文件系統(tǒng)狀態(tài)，以避免NN的元數(shù)據(jù)信息過于龐大而導(dǎo)致的性能問題。在Hadoop 2.x及以上版本中，2NN已經(jīng)不再承擔(dān)checkpoint操作，而是由NameNode自身執(zhí)行。

總之，NN、DN和2NN是Hadoop集群中非常重要的組件，它們共同協(xié)作，保證了HDFS的高可用性和可靠性。

HDFS 基本配置參數(shù)

在Hadoop集群中，HDFS的配置參數(shù)對于數(shù)據(jù)的性能和可靠性具有重要影響。以下是HDFS的幾個基本配置參數(shù)：

dfs.replication：表示數(shù)據(jù)塊的副本數(shù)。默認(rèn)值為3，建議根據(jù)集群規(guī)模和數(shù)據(jù)的重要性進(jìn)行調(diào)整。增加副本數(shù)可以提高數(shù)據(jù)的可靠性，但會占用更多的存儲空間和網(wǎng)絡(luò)帶寬。dfs.blocksize：表示HDFS中數(shù)據(jù)塊的大小，默認(rèn)為128MB?？梢愿鶕?jù)文件大小、I/O并發(fā)性等因素進(jìn)行調(diào)整，一般建議為128MB~256MB。dfs.namenode.name.dir：表示NameNode的數(shù)據(jù)存儲目錄，默認(rèn)為${hadoop.tmp.dir}/dfs/name。建議將該目錄設(shè)置為多個磁盤或磁盤陣列，以提高可靠性和性能。dfs.datanode.data.dir：表示DataNode的數(shù)據(jù)存儲目錄，默認(rèn)為${hadoop.tmp.dir}/dfs/data。建議將該目錄設(shè)置為多個磁盤或磁盤陣列，以提高性能和可靠性。dfs.permissions.enabled：表示是否啟用HDFS的權(quán)限控制，默認(rèn)為true?？梢愿鶕?jù)實(shí)際需求進(jìn)行調(diào)整。

這些配置參數(shù)可以通過修改Hadoop的配置文件（如hdfs-site.xml）來進(jìn)行修改。

hbase

數(shù)據(jù)模型

數(shù)據(jù)模型：HBase采用的是列族（Column Family）的數(shù)據(jù)模型，它類似于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的表格模型，但是一個列族可以包含多個列，每個列可以在不同的行中存儲不同的值。數(shù)據(jù)按照行鍵（Row Key）排序存儲，每個行鍵可以對應(yīng)多個列族和列，但是只能有一個版本號。在HBase中，每個表格都由一個或多個列族組成，而每個列族可以包含任意數(shù)量的列，每個列可以存儲一個或多個值。HBase的數(shù)據(jù)模型是靈活的，支持動態(tài)列族的創(chuàng)建和刪除，因此可以方便地存儲半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：HBase采用的是Master-Slave結(jié)構(gòu)，其中Master節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)管理集群中的各個RegionServer，包括Region的劃分、負(fù)載均衡、故障轉(zhuǎn)移等工作。RegionServer是HBase中的工作節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)存儲和管理一組Region，每個Region負(fù)責(zé)管理表格中的一部分?jǐn)?shù)據(jù)。一個RegionServer可以管理多個Region，而一個Region可以存儲多個行鍵的數(shù)據(jù)。HBase采用了ZooKeeper來維護(hù)集群的狀態(tài)信息和配置信息，包括Master的選舉、RegionServer的注冊、故障檢測等工作。

META表 尋址

META表尋址：在HBase中，META表存儲了所有表格的元數(shù)據(jù)信息，包括表格名稱、列族名稱、行鍵范圍等，通過META表可以快速定位到指定行鍵所在的RegionServer。當(dāng)客戶端需要查詢或?qū)懭胍粭l數(shù)據(jù)時，它首先會向ZooKeeper請求獲取META表的位置，然后根據(jù)行鍵范圍查詢META表中對應(yīng)的RegionServer，最后通過RPC協(xié)議與RegionServer通信完成數(shù)據(jù)操作。

數(shù)據(jù)讀寫機(jī)制

數(shù)據(jù)讀寫機(jī)制：HBase采用了基于LSM樹（Log-Structured Merge Tree）的數(shù)據(jù)存儲和讀寫機(jī)制，即將數(shù)據(jù)寫入MemStore內(nèi)存緩存，當(dāng)緩存達(dá)到一定大小時，將數(shù)據(jù)寫入HDFS的HFile文件中，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)合并和壓縮，生成新的HFile文件，并刪除舊的HFile文件，最終形成一個包含多個HFile文件的Store文件夾。當(dāng)需要查詢一條數(shù)據(jù)時，先從MemStore中查找，如果找不到，則從HFile文件中查找，如果存在多個版本，則取最新的版本。

分區(qū)方式

分區(qū)方式：在HBase中，數(shù)據(jù)按照行鍵進(jìn)行范圍劃分，每個Region負(fù)責(zé)管理一個或多個連續(xù)的行鍵范圍，Region的大小可以通過表格的預(yù)分區(qū)數(shù)或自動分區(qū)機(jī)制進(jìn)行控制。預(yù)分區(qū)數(shù)是指在創(chuàng)建表格時指定的Region數(shù)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)大小和查詢負(fù)載進(jìn)行調(diào)整。自動分區(qū)機(jī)制是指在寫入數(shù)據(jù)時，如果一個Region的大小超過了指定閾值，就會自動將其拆分為兩個Region，以保持Region的大小均衡和數(shù)據(jù)的負(fù)載均衡。

數(shù)據(jù)表基本設(shè)計(jì)原則（常見原則2個）

行鍵設(shè)計(jì)原則：行鍵應(yīng)該盡量短小、有意義、易于分片和查詢，避免使用隨機(jī)數(shù)和復(fù)雜結(jié)構(gòu)，如時間戳、哈希值等。列族設(shè)計(jì)原則：列族應(yīng)該按照業(yè)務(wù)和查詢需求進(jìn)行劃分和命名，避免列族數(shù)量過多或命名不規(guī)范的情況，同時可以根據(jù)需要進(jìn)行動態(tài)創(chuàng)建和刪除。

Cassdndra

三個特點(diǎn)

基于列的存儲結(jié)構(gòu)：Cassandra的數(shù)據(jù)模型采用了列式存儲結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)按列族存儲在表中，列族可以動態(tài)創(chuàng)建和刪除，并且支持列級別的索引和查詢。高可用和容錯性：Cassandra采用了分布式的架構(gòu)和數(shù)據(jù)復(fù)制機(jī)制，數(shù)據(jù)被自動復(fù)制到多個節(jié)點(diǎn)上，保證數(shù)據(jù)的高可用性和容錯性。線性可擴(kuò)展性：Cassandra的節(jié)點(diǎn)可以隨時增加和刪除，支持線性的水平擴(kuò)展，以滿足不斷增長的數(shù)據(jù)需求。

Dynamo數(shù)據(jù)一致性原理

Dynamo數(shù)據(jù)一致性原理：Cassandra的設(shè)計(jì)靈感來自Amazon的Dynamo系統(tǒng)，它采用了Dynamo的數(shù)據(jù)一致性原理，即最終一致性。最終一致性是指在數(shù)據(jù)寫入后，不保證立即在所有節(jié)點(diǎn)上同步，但最終所有節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)會達(dá)到一致狀態(tài)。Cassandra通過復(fù)制機(jī)制和數(shù)據(jù)版本控制來實(shí)現(xiàn)最終一致性。

矢量時鐘的設(shè)計(jì)目的

矢量時鐘的設(shè)計(jì)目的：矢量時鐘（Vector Clock）是Cassandra用來維護(hù)數(shù)據(jù)版本的機(jī)制，它是一個由節(jié)點(diǎn)ID和時間戳組成的向量，每次數(shù)據(jù)更新時都會增加對應(yīng)節(jié)點(diǎn)的時間戳，用于判斷不同節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)版本是否一致。矢量時鐘的設(shè)計(jì)目的是解決分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)一致性問題，因?yàn)樵诜植际较到y(tǒng)中，不同節(jié)點(diǎn)的時間戳可能不一致，所以不能單純依靠時間戳來判斷數(shù)據(jù)版本。

閑話（Gossip）

閑話（Gossip）：Cassandra使用Gossip協(xié)議來實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)間的信息交換和狀態(tài)同步。Gossip協(xié)議是一種去中心化、基于事件驅(qū)動的協(xié)議，節(jié)點(diǎn)之間定期向周圍節(jié)點(diǎn)發(fā)送消息，用于廣播自身狀態(tài)和接收其他節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)，通過交換狀態(tài)信息來實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的同步。Cassandra使用Gossip協(xié)議來實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的維護(hù)和數(shù)據(jù)復(fù)制機(jī)制的實(shí)現(xiàn)。

CQL的數(shù)據(jù)類型

原生類型

ASCII：一個ASCII字符組成的字符串。Bigint：64位有符號整數(shù)。Blob：二進(jìn)制數(shù)據(jù)，最大長度為2GB。Boolean：布爾類型，true或false。Counter：計(jì)數(shù)器類型，支持自增和自減操作。Date：日期類型，支持日期相關(guān)的操作。Decimal：高精度的十進(jìn)制類型。Double：雙精度浮點(diǎn)類型。Float：單精度浮點(diǎn)類型。Int：32位有符號整數(shù)。Text：一個UTF-8字符組成的字符串。Time：時間類型，支持時間相關(guān)的操作。Timestamp：時間戳類型，表示從1970年1月1日至今的毫秒數(shù)。UUID：通用唯一標(biāo)識符類型。Varchar：一個可變長度的字符串類型。Varint：任意大小的整數(shù)類型。

集合類型

List：有序列表，可以包含任何數(shù)據(jù)類型。Set：無序集合，可以包含任何數(shù)據(jù)類型。Map：鍵值對，可以包含任何數(shù)據(jù)類型。

用戶自定義類型

可以定義自己的數(shù)據(jù)類型，并將其作為表的一部分使用。自定義類型可以包含原生類型、集合類型和其他自定義類型。

mongoDB

概述

MongoDB以BSON（二進(jìn)制JSON）格式存儲數(shù)據(jù)，具有高性能、易擴(kuò)展、高可用性等特點(diǎn)。它支持動態(tài)查詢、索引、負(fù)載均衡、分片和事務(wù)等功能。

配置文件重要參數(shù)

MongoDB的配置文件中包含了一些重要的參數(shù)，如：

bindIp：MongoDB綁定的IP地址。port：MongoDB的端口號。dbpath：MongoDB存儲數(shù)據(jù)的路徑。logpath：MongoDB日志文件的路徑。replSetName：MongoDB副本集的名稱。shardName：MongoDB分片集的名稱。maxConns：MongoDB最大連接數(shù)。

管道和聚合

MongoDB的管道（pipeline）是一種數(shù)據(jù)聚合方法，它通過一系列的操作將多個文檔組合成一個結(jié)果集。管道操作可以用于聚合數(shù)據(jù)、篩選數(shù)據(jù)、排序數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)等多種場景。

MongoDB提供了豐富的管道操作符，如

m

a

t

c

h

、

match、

match、group、

s

o

r

t

、

sort、

sort、project、

l

i

m

i

t

、

limit、

limit、skip等，它們可以用于構(gòu)建復(fù)雜的聚合操作。

索引操作（索引類型）

MongoDB是一個基于文檔的分布式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，以下是其相關(guān)內(nèi)容：

概述

MongoDB以BSON（二進(jìn)制JSON）格式存儲數(shù)據(jù)，具有高性能、易擴(kuò)展、高可用性等特點(diǎn)。它支持動態(tài)查詢、索引、負(fù)載均衡、分片和事務(wù)等功能。

配置文件重要參數(shù)

MongoDB的配置文件中包含了一些重要的參數(shù)，如：

bindIp：MongoDB綁定的IP地址。port：MongoDB的端口號。dbpath：MongoDB存儲數(shù)據(jù)的路徑。logpath：MongoDB日志文件的路徑。replSetName：MongoDB副本集的名稱。shardName：MongoDB分片集的名稱。maxConns：MongoDB最大連接數(shù)。

管道和聚合

MongoDB的管道（pipeline）是一種數(shù)據(jù)聚合方法，它通過一系列的操作將多個文檔組合成一個結(jié)果集。管道操作可以用于聚合數(shù)據(jù)、篩選數(shù)據(jù)、排序數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)等多種場景。

MongoDB提供了豐富的管道操作符，如

m

a

t

c

h

、

match、

match、group、

s

o

r

t

、

sort、

sort、project、

l

i

m

i

t

、

limit、

limit、skip等，它們可以用于構(gòu)建復(fù)雜的聚合操作。

索引操作（索引類型）

MongoDB支持多種類型的索引，包括：

單字段索引：對單個字段進(jìn)行索引。復(fù)合索引：對多個字段進(jìn)行聯(lián)合索引。文本索引：對文本進(jìn)行全文索引。地理位置索引：對地理位置信息進(jìn)行索引。散列索引：對數(shù)據(jù)進(jìn)行散列，并對散列結(jié)果進(jìn)行索引。

MongoDB的索引操作可以使用createIndex、ensureIndex、dropIndex等命令進(jìn)行管理。

部署分片集

MongoDB支持分片（sharding）技術(shù)，可以將數(shù)據(jù)劃分為多個分片（shard）存儲在不同的服務(wù)器上。要部署MongoDB分片集，需要進(jìn)行以下步驟：

部署config服務(wù)器：config服務(wù)器用于存儲集群的配置信息。部署mongos路由：mongos路由用于將請求路由到正確的分片上。部署多個shard服務(wù)器：每個shard服務(wù)器存儲部分?jǐn)?shù)據(jù)。

在分片集群中，可以使用sh.shardCollection命令將數(shù)據(jù)分片存儲，也可以使用mongos提供的自動分片功能。

柚子快報激活碼778899分享：NoSQL數(shù)據(jù)庫

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