⑴ mongodb 数据库结构 怎么画
其实和普通的关系型数据结构差不多,可以用关系型数据库思维去试着画。
⑵ 请问使用mongodb数据库有哪些优势
下面是一个瑭锦TANJURD总结 MongoDB 优缺点的列表，希望对打算使用 MongoDB 的同学，能有一些作用：
优势：
快速!(当然，这和具体的应用方式有关，通常来说，它比一般的关系型数据库快5位左右。)
很高的可扩展性 – 轻轻松松就可实现PB级的存储(但是可能我们并不需要PB级的存储，10TB可能就够了)
他有一个很好的 replication 模式 (replica sets)
有很完善的Java API
他的存储格式是Json的，这对Java来说非常好处理，对javascirpt亦然。
运维起来非常方便，你不用专门为它安排一个管理员。
它有一个非常活跃的社区(我提出的一个bug在20分钟内就能得到修复。多谢Elliot)
他的版本控制非常清楚。
MongoDB 背后的公司(10gen)已经准备好了明天在 MongoDB 上面的投入的资金了。
劣势
应用经验缺乏，我们都没有相关NoSQL 产品的使用经验。
项目相对来说还比较新。
和以往的存储相比，数据的关系性操作不再存在。
⑶ mongodb数据库有哪些优势
1. 文档存储
数据存储以BSON/JSON文档，这对于Web应用程序有很大的意义。开发者API喜欢以JSON形式传输，这使得整个项目的数据表示可采用统一的模型。所有这一切都无需任何前期架构设计。
2. 可扩展性
MongoDB被用在一些规模庞大的环境中，FourSquare/Craiglist都在使用它。通过分片数据缩放处理理论上可实现更高的吞吐量。
3. 简单的复制
就像分片技术一样，MongoDB范围内复制过程同样简单好用，在副本机器上还有大量的复制选项。灵活的功能可满足用户应用的需求。
4. 易于查询
MongoDB以文档的形式存储数据，不支持事务和表连接。因此查询的编写、理解和优化都容易得多。简单查询设计思路不同于SQL模式，嵌入文档在特定的环境下可得到更好的查询，然而这需要先加入集合。如果需要执行多个请求到数据库则需要加入其到客户端。在MongoDB时ODM工具（如Doctrine2）将发挥自身的优势。
5. 安全性
由于MongoDB客户端生成的查询为BSON对象，而不是可以被解析的字符串，所以可降低受到SQL注入的攻击的危险。最常见的攻击类型为针对Web应用程序的攻击，在MongoDB上使用Doctrine2 ODMs 查询语言可减轻攻击风险。
6. 支持
用户在选择数据库时总是喜欢积极和充满活力的，这点非常重要。MongoDB在业界有非常大的影响力，用户也会定期的组织活动。MongoDB的标签在StackOverFlow是非常活跃的。你永远不会陷入困境，因为总有人与你讨论并解决问题。
7. 价格
MongoDB是免费的！
当然远不止这些优势，但是也有很多劣势。
⑷ mongodb 设计原则 一般内嵌多少层
让我们回顾下这些方案
你可以采取内嵌，或者建立one端或者N端的引用，也可以三者兼而有之。
你可以在one端或者N端冗余多个字段
下面这些是你需要谨记的：
1、优先考虑内嵌，除非有什么迫不得已的原因。
2、需要单独访问一个对象，那这个对象就不适合被内嵌到其他对象中。
3、数组不应该无限制增长。如果many端有数百个文档对象就不要去内嵌他们可以采用引用ObjectID的方案；如果有数千个文档对象，那么就不要内嵌ObjectID的数组。该采取哪些方案取决于数组的大小。
4、不要害怕应用层级别的join：如果索引建的正确并且通过投影条件（第二章提及）限制返回的结果，那么应用层级别的join并不会比关系数据库中join开销大多少。
5、在进行反范式设计时请先确认读写比。一个几乎不更改只是读取的字段才适合冗余到其他对象中。
6、在mongodb中如何对你的数据建模，取决于你的应用程序如何去访问它们。数据的结构要去适应你的程序的读写场景。
⑸ 如何在MongoDB中建立新数据库和集合
一、创建Mongodb数据库
由于Mongodb不是关系型数据库文件，实际上，它并不存在传统关系型数据库中的所谓“数据库”的概念，但不用担心，当你第一次新增数据时，mongodb就会以collection集合的形式进行保存和新建，而不需要你手工去新建立。下面是例子：
1)列出当前的数据库
MongoDB shell version: 1.8.1
connecting to: test
> show dbs
admin 0.03125GB
local (empty)
可以使用show dbs来列出当前有多少个数据库，上面看到的是有两个，分别是admin和local。
2) 定义新的数据库名
我们通过使用“use new-databasename”的语法去使用一个新的数据库，注意，即使你的数据库还没建立起来，依然可以这样使用，因为mongodb会在真正插入了数据后，才会真正建立起来。
>use mkyongdb
switched to db mkyongdb
> show dbs
admin 0.03125GB
local (empty)
注意，在use mkyongdb后，mkyongdb实际上还没真正建立起来，只是表明目前是在使用mkyongdb了。
3)保存数据
定义一个collection,名为“users”,然后插入数据，如下：
> db.users.save( {username:"mkyong"} )
> db.users.find()
{ "_id" : ObjectId("4dbac7bfea37068bd0987573"), "username" : "mkyong" }
>
> show dbs
admin 0.03125GB
local (empty)
mkyongdb 0.03125GB
可以看到，用db.users.find()可以找出已插入的数据。这个时候，名为“users”的collection已经建立起来了，同时，数据库mkyongdb也建立起来了。转载，仅供参考。
⑹ 怎么用mongodb创建数据库
use 命令
MongoDB use DATABASE_NAME 用于创建数据库。该命令将创建一个新的数据库，如果它不存在，否则将返回现有的数据库。
语法:
use DATABASE 语句的基本语法如下：
use DATABASE_NAME
示例:
如果想创建一个数据库名称 <mydb>, 那么 use DATABASE 语句如下：
>use mydb
switched to db mydb
要检查当前选择的数据库使用命令 db
>db
mydb
如果想检查数据库列表，使用命令show dbs.
>show dbs
local 0.78125GB
test 0.23012GB
创建的数据库mydb 列表中是不存在的。要显示的数据库，需要把它插入至少一个文件。
>db.movie.insert({"name":"tutorials yii"})
>show dbs
local 0.78125GB
mydb 0.23012GB
test 0.23012GB
在 MongoDB 默认数据库测试。如果没有创建任何数据库，然后集合将被存储在测试数据库。
⑺ mongodb数据库适合做什么
mongodb众所周知不支持事务，所以需要强事务的业务根本不能考虑mongodb。
mongodb的优势就是文档存储:
1. 业务经常变动，需要不时的添加字段，那么mongodb比较适合，关系型数据库添加字段的复杂度也还好
2. 嵌套文档，业务数据比较复杂，适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞，虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟，pg毕竟现在生产中使用还是偏少，个人也不了解，这里不谈。但这不仅仅这一点优势，具体下面会细说。
3. upsert支持，查询速度也不慢
4. 高可用的副本集支持
5. 查询语法非常丰富，嵌套文档查询功能非常强大，不是重度用户可能不能理解
下面说说一个具体的使用事例:
项目的一条数据在10kb左右，如果使用关系型数据库那么需要将这条数据拆分成大概几百条左右，建造多个表，设计较复杂，这种数据大概在一百万条左右，想想拆分后在十几亿的数据量就可怕。打平后的数据什么DB也都可以拿下，只是一百万变十几亿比较恐怖而已。
如果采用MySQL存储，每次查询需要使用外键查询多个表，从这些表中拉取数据，性能肯定要下降很多，比不上只在一个表查询，而且只拉取少两个数量级的数据。查询也还好，业务允许可以对结果做缓存，放到redis里去。
但是重点来了，需求要增量更新部分数据，这时候需要更新多个表，根本没法做到原子性（注意事务不是原子操作），当然也可以使用cas等技术补偿，达到最终一致性。但使用mongodb存储只需要update一条数据，对相应的嵌套文档中内容更新，可以做到原子性，是不是很方便？
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具体说说该项目的难点，查询无法使用缓存，可能会很吃惊，但是业务决定了确实做不了，而且增量更新的量达到上万的QPS，如果不能保证原子性想想多么可怕！
所以mongodb在这里帮了大忙，关系型数据库解决不了这个难题。
有人可能要问，mongodb没有事务，上游数据写入也会有问题，你不可能所有数据都存一个表吧？
当然不是的，我们mongodb里的数据是从MySQL中清洗出来存到mongodb中的，mongodb只做单点的业务需求，综合的数据还是在MySQL中。
此项目我们用了上百个副本集，保证系统的高可用，这些副本集配置只要一条shell就搞定，如果用MySQL的主从不知道怎么配（我自己不懂），估计DBA得忙死，而该项目完全不需要也没用到DBA。
说了这么多mongo的优点，也说说他的缺点:
1. 查询优化器和MySQL没法比
2. 不支持reload，只能冷重启，初始化配置的时候比较麻烦
3. 没有事务，不敢存储第一手数据，多用来做备份数据的存储
mongodb可以做很多事情，取决于你脑洞，性能不差，存一些相对不重要的数据，mongodb嵌套文档功能强大，多看看官方文档挖掘挖掘有用信息，每次都能发现惊喜。
⑻ mongodb的数据模块与传统的数据库模型有什么区别
mogodb是非关系型（NoSQL）数据库，它文档型数据库。
我用过mongodb做了个小项目练习，我简单说说（因为我也了解不深）它与传统数据库的区别吧：
最基本的区别就是数据模型的区别：
传统数据库 从大到小为数据库，表，行。而mongodb是：数据库，集合，文档，BSON（类似json的二进制数据）。
传统数据库需要预定义表结构（一经定义，不能改变），而mongodb不需要，而且文档结构可变化（比如说用来相关的文档是放在同一个集合的，但同一个集合的文档不一定结构都是相同的）
应该还有，想不起来了。
数据模型不同，对应的查询方式也不同。传统的数据库查询方式都是sql，而mongodb的查询方式和sql完全不一样。
还有其他的，如提高可靠性的方案，原子操作的级别等等也不一样。
传统数据库的一些概念在mongodb是不存在的。
设计数据库的时候也不一样，传统数据库在设计时会进行范式化规范化，而mongodb数据库进行设计时候往往会反范式。
下面是从网络拿来的：
对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义，但是他们都普遍存在下面一些共同特征：
不需要预定义模式：不需要事先定义数据模式，预定义表结构。数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式。当插入数据时，并不需要预先定义它们的模式。
无共享架构：相对于将所有数据存储的存储区域网络中的全共享架构。NoSQL往往将数据划分后存储在各个本地服务器上。因为从本地磁盘读取数据的性能往往好于通过网络传输读取数据的性能，从而提高了系统的性能。
弹性可扩展：可以在系统运行的时候，动态增加或者删除结点。不需要停机维护，数据可以自动迁移。
分区：相对于将数据存放于同一个节点，NoSQL数据库需要将数据进行分区，将记录分散在多个节点上面。并且通常分区的同时还要做复制。这样既提高了并行性能，又能保证没有单点失效的问题。
异步复制：和RAID存储系统不同的是，NoSQL中的复制，往往是基于日志的异步复制。这样，数据就可以尽快地写入一个节点，而不会被网络传输引起迟延。缺点是并不总是能保证一致性，这样的方式在出现故障的时候，可能会丢失少量的数据。
BASE：相对于事务严格的ACID特性，NoSQL数据库保证的是BASE特性。BASE是最终一致性和软事务。
NoSQL数据库并没有一个统一的架构，两种NoSQL数据库之间的不同，甚至远远超过两种关系型数据库的不同。可以说，NoSQL各有所长，成功的NoSQL必然特别适用于某些场合或者某些应用，在这些场合中会远远胜过关系型数据库和其他的NoSQL。
⑼ 阿里云mongodb 怎么创建数据库
use
命令
MongoDB
use
DATABASE_NAME
用于创建数据库。该命令将创建一个新的数据库，如果它不存在，否则将返回现有的数据库。
语法:
use
DATABASE
语句的基本语法如下：
use
DATABASE_NAME
示例:
如果想创建一个数据库名称
<mydb>,
那么
use
DATABASE
语句如下：
>use
mydb
switched
to
db
mydb
要检查当前选择的数据库使用命令
db
>db
mydb
如果想检查数据库列表，使用命令show
dbs.
>show
dbs
local
0.78125GB
test
0.23012GB
创建的数据库mydb
列表中是不存在的。要显示的数据库，需要把它插入至少一个文件。
>db.movie.insert({"name":"tutorials
yii"})
>show
dbs
local
0.78125GB
mydb
0.23012GB
test
0.23012GB
在
MongoDB
默认数据库测试。如果没有创建任何数据库，然后集合将被存储在测试数据库。