经常有朋友遇到困惑，看到NoSQL的介绍，觉得很好，但是却不知道如何正式用到自己的项目中。很大的原因就是思维固定在MySQL中了，他们问得最多的问题就是用了NoSQL，我如何做关系查询。那么接下来，我们看下怎么样在我们的系统中使用NoSQL。 怎么样把NoSQL引入到我们的系统架构设计中，需要根据我们系统的业务场景来分析，什么样类型的数据适合存储在NoSQL数据库中，什么样类型的数据必须使用关系数据库存储。明确引入的NoSQL数据库带给系统的作用，它能解决什么问题，以及可能带来的新的问题。下面我们分析几种常见的NoSQL架构。 （一）NoSQL作为镜像 不改变原有的以MySQL作为存储的架构，使用NoSQL作为辅助镜像存储，用NoSQL的优势辅助提升性能。 图 1 -NoSQL为镜像（代码完成模式 ） //写入数据的示例伪代码 //data为我们要存储的数据对象 data.title=”title”; data.name=”name”; data.time=”2009-12-01 10:10:01”; data.from=”1”; id=DB.Insert(data); //写入MySQL数据库 NoSQL.Add(id,data); //以写入MySQL产生的自增id为主键写入NoSQL数据库 如果有数据一致性要求，可以像如下的方式使用 //写入数据的示例伪代码 //data为我们要存储的数据对象 bool status=false; DB.startTransaction(); //开始事务 id=DB.Insert(data); //写入MySQL数据库 if(id>0){ status=NoSQL.Add(id,data); //以写入MySQL产生的自增id为主键写入NoSQL数据库 } if(id>0 && status==true){ DB.commit(); //提交事务 }else{ DB.rollback(); //不成功，进行回滚 } 上面的代码看起来可能觉得有点麻烦，但是只需要在DB类或者ORM层做一个统一的封装，就能实现重用了，其他代码都不用做任何的修改。 这种架构在原有基于MySQL数据库的架构上增加了一层辅助的NoSQL存储，代码量不大，技术难度小，却在可扩展性和性能上起到了非常大的作用。只需要程序在写入MySQL数据库后，同时写入到NoSQL数据库，让MySQL和NoSQL拥有相同的镜像数据，在某些可以根据主键查询的地方，使用高效的NoSQL数据库查询，这样就节省了MySQL的查询，用NoSQL的高性能来抵挡这些查询。 图 2 -NoSQL为镜像（同步模式） 这种不通过程序代码，而是通过MySQL把数据同步到NoSQL中，这种模式是上面一种的变体，是一种对写入透明但是具有更高技术难度一种模式。这种模式适用于现有的比较复杂的老系统，通过修改代码不易实现，可能引起新的问题。同时也适用于需要把数据同步到多种类型的存储中。 MySQL到NoSQL同步的实现可以使用MySQL UDF函数，MySQL binlog的解析来实现。可以利用现有的开源项目来实现，比如： ◆MySQL memcached UDFs：从通过UDF操作Memcached协议。◆国内张宴开源的mysql-udf-http：通过UDF操作http协议。 有了这两个MySQL UDF函数库，我们就能通过MySQL透明的处理Memcached或者Http协议，这样只要有兼容Memcached或者Http协议的NoSQL数据库，那么我们就能通过MySQL去操作以进行同步数据。再结合lib_mysqludf_json，通过UDF和MySQL触发器功能的结合，就可以实现数据的自动同步。 （二）MySQL和NoSQL组合 MySQL中只存储需要查询的小字段，NoSQL存储所有数据。 […]
View DetailsNoSQL，指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。 计算机体系结构在数据存储方面要求具备庞大的水平扩展性①，而NoSQL致力于改变这一现状。Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库。 NoSQL项目的名字上看不出什么相同之处，但是，它们通常在某些方面相同：它们可以处理超大量的数据。 这场革命仍然需要等待。的确，NoSQL对大型企业来说还不是主流，但是，一两年之后很可能就会变个样子。在NoSQL运动的最新一次聚会中，来自世界各地的150人挤满了CBS Interactive的一间会议室。分享他们如何推翻缓慢而昂贵的关系数据库的暴政的经验，怎样使用更有效和更便宜的方法来管理数据。 “关系型数据库给你强加了太多东西。它们要你强行修改对象数据，以满足RDBMS （relational database management system，关系型数据库管理系统）的需要，”在NoSQL拥护者们看来，基于NoSQL的替代方案“只是给你所需要的”。 水平扩展性(horizontal scalability)指能够连接多个软硬件的特性,这样可以将多个服务器从逻辑上看成一个实体。
View Details安装：mongod --dbpath "C:\mongodb\db" --logpath "C:\mongodb\log.txt" --install --serviceName "MongoDB" 卸载：mongod.exe --remove --serviceName "MongoDB" 服务 错误 1053 您可以编辑在注册表中的可执行文件的路径，通过改变在以下关键的ImagePath HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\MongoDB\ImagePath 数值数据位 "D:\xampp\mongodb\bin\mongod.exe" --bind_ip 127.0.0.1 --logpath "d:\xampp\mongodb\dblog" --logappend --dbpath "d:\xampp\mongodb\data" --directoryperdb --serviceName MongoDB --service
View Details一、前言 最近开始学习非关系型数据库MongoDB，却在博客园上找不到比较系统的教程，很多资料都要去查阅英文网站，效率比较低下。本人不才，借着自学的机会把心得体会都记录下来，方便感兴趣的童鞋分享讨论。部分资源出自其他博客，旨将零散知识点集中到一起，如果有侵犯您的权利，请联系li-pan2@163.com。大部分内容均系原创，欢迎大家转载分享，但转载的同时别忘了注明作者和原文链接哦。 二、MongoDB简介 MongoDB是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，是当前NoSql数据库中比较热门的一种。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。Mongo的官方网站地址是：http://www.mongodb.org/，读者可以在此获得更详细的信息。 小插曲：什么是NoSql？ NoSql，全称是 Not Only Sql,指的是非关系型的数据库。下一代数据库主要解决几个要点：非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。原始的目的是为了大规模web应用，这场运动开始于2009年初，通常特性应用如：模式自由、支持简易复制、简单的API、最终的一致性（非ACID）、大容量数据等。NoSQL被我们用得最多的当数key-value存储，当然还有其他的文档型的、列存储、图型数据库、xml数据库等。 特点: 高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有： 面向集合存储，易存储对象类型的数据。 模式自由。 支持动态查询。 支持完全索引，包含内部对象。 支持查询。 支持复制和故障恢复。 使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。 自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性 支持Python，PHP，Ruby，Java，C，C#，Javascript，Perl及C++语言的驱动程序，社区中也提供了对Erlang及.NET等平台的驱动程序。 文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。 可通过网络访问。 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：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。 适用场合: 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。 三、下载安装和配置 安装Mongo数据库： 在发布本文的时间官方提供的最新版本是：1.6.5 ，如果不做特殊声明，本教程所用的版本将会是这个版本。 第一步：下载安装包：官方下载地址←单击此处,如果是win系统，注意是64位还是32位版本的，请选择正确的版本。 第二步：新建目录“D:\MongoDB”，解压下载到的安装包，找到bin目录下面全部.exe文件，拷贝到刚创建的目录下。 第三步：在“D:\MongoDB”目录下新建“data”文件夹，它将会作为数据存放的根文件夹。 配置Mongo服务端： 打开CMD窗口，按照如下方式输入命令： > d: > cd D:\MongoDB > mongod --dbpath D:\MongoDB\data 配置成功后会看到如下画面： 在浏览器输入：http://localhost:27017/，可以看到如下提示： You are trying to access MongoDB on the native driver port. For http diagnostic access, add 1000 to the port number 如此，MongoDB数据库服务已经成功启动了。 from url:http://www.cnblogs.com/lipan/archive/2011/03/08/1966463.html
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