作为 NoSQL 数据库解决方案,MongoDB 无需关系数据库管理系统 (RDBMS),因此可提供弹性数据存储模型,支持用户轻松存储和查询多变量数据类型。这不仅简化了开发人员的数据库管理工作,而且还为跨平台应用和服务构建了高度可扩展的环境。
MongoDB 文档或文档集合是数据的基本单位。这些文档采用二进制 JSON(Java 脚本对象表示法)格式,可以存储各类数据并将其分布在多个系统中。MongoDB 为动态架构设计,因此用户在创建数据记录、通过 MongoDB 聚合查询文档集合以及分析大量信息时具有无与伦比的灵活性。
当前数据库管理解决方案种类繁多,企业要选择适合自身的方案并非易事。以下是一些常见解决方案的对比情况和最佳用例,可助您做出明智决策。
MySQL 使用结构化查询语言来访问存储的数据。在这种格式中,模式用于创建数据库结构,利用表作为标准化数据类型的方式,以便可以搜索并正确查询值。MySQL 是一个成熟的解决方案,适用于多种情况,包括网站数据库、应用程序和商业产品管理。
由于 MySQL 具有严格的特性,在数据完整性和隔离性至关重要的场景(如交易数据管理)中,相比 MongoDB 更为适用。但 MongoDB 的格式限制较少且性能更高,因此成为了更好的选择,尤其是在可用性和速度是主要考量点的情况下。
虽然 Cassandra 和 MongoDB 都被视为 NoSQL 数据库,但二者“各有千秋”。Cassandra 采用包含行和列的传统表结构,支持用户在编译数据之前进行格式化,以保持数据的一致性和持久性。
Cassandra 可以为寻求 NoSQL 解决方案的企业提供更轻松的过渡途径,因为它具有与 SQL 类似的语法,且能够可靠地执行部署和复制,而无需大量配置。但是,它在处理结构化和非结构化数据集方面的灵活性以及在任务关键型云应用程序中的性能和可靠性,都无法与 MongoDB 相提并论。
MongoDB 的 JSON 文档模型可支持您将后端应用程序数据存储在任何需要的位置,包括 Apple iOS 和 Android 设备以及基于云的存储解决方案中。借助这种灵活性,您可以通过二级索引和地理空间索引跨多个环境聚合数据,从而使开发人员能够无缝扩展其移动应用程序。
随着企业运营规模的不断扩大,从大量数据中获取关键指标和业务洞察分析变得愈发重要。MongoDB 可以毫不费力地处理 JSON 和类似 JSON 的文档(比如 BSON)与 Java 对象之间的转换,确保企业在跨多个开发环境分析实时信息时,能够快速且高效地读取和写入 MongoDB 中的数据。事实证明,这对政府、金融服务和零售等多个业务分支都大有裨益。
内容管理系统 (CMS) 是强大的工具,在确保访问电子商务网站、在线出版物、文档管理平台和其他应用程序和服务时的积极用户体验方面发挥着重要作用。通过使用 MongoDB,您可以使用单个数据库轻松地向您的在线应用程序和网站添加新功能和属性,并且具有高可用性。
Apache Hadoop 框架是一系列开源模块的集合,包括 Hadoop Distributed File System 和 Hadoop MapReduce,可与 MongoDB 协同工作,以存储、处理和分析大量数据。组织可以使用 MongoDB 和 Hadoop 执行风险建模、预测性分析和实时数据处理。
多年来,MongoDB 已成为许多寻求功能强大且高度可扩展的 NoSQL 数据库的企业信赖的解决方案。但是,MongoDB 不仅仅是一个基于文档的传统数据库,它还拥有一些胜过其他 DBMS 的强大能力。
相比其他数据库,MongoDB 的最大优势之一,在于它能够处理无需预定义架构的即席查询。MongoDB 数据库使用的查询语言与 SQL Database 类似,对于初学者和高级开发人员来说都非常容易上手。这一可访问性可支持您利用常见辅助方法和简单 shell 命令,轻松实现数据推送、查询、排序、更新及导出操作。
多语言支持能力是 MongoDB 的一大优势。MongoDB 已发布多个版本,且正在持续开发以支持热门编程语言的驱动程序,包括 Python、PHP、Ruby、Node.js、C++、Scala、JavaScript 等。
部署涉及两个主要活动:安装 MongoDB 和创建数据库。
安装 MongoDB 后,您需要创建一个用于存储数据的目录。这一操作可以在本地完成,也可以通过公有或私有云存储解决方案来实现。如需了解有关启用 MongoDB 的更多信息,请点击此处查看综合指南、教程和演示。
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