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MongoDB 是一种 NoSQL 数据库#xff0c;它将每个数据存储为一个文档#xff0c;这里的文档类似于 JSON/BSON 对象#xff0c;具体数据结构由键值#xff08;key/value#xff09;对组成。字段值可以包含其他文档#xff0c;数组及文档数组。其数据结构非常松散它将每个数据存储为一个文档这里的文档类似于 JSON/BSON 对象具体数据结构由键值key/value对组成。字段值可以包含其他文档数组及文档数组。其数据结构非常松散常用于存储比较复杂灵活的数据结构。
MongoDB 基于分布式文件存储介于关系数据库和非关系数据库之间是非关系数据库当中功能最丰富最像关系数据库的。
2 基本概念
数据库数据库用于保存一组相关数据由集合组成相当于关系数据库中的库。集合集合用来表示一个实体如学生集合集合由文档组成相当于关系数据库中的表。文档文档表示一条记录比如一位同学可以是一个文档相当于关系数据库中的记录。
3 用法
$ docker pull mongo:5.0.18
$ docker run --rm -d -p 27017:27017 -v /宿主机目录:/data/db \-e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAMEadminUser \-e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORDadminPassword \--name mongo mongo:5.0.18
$ docker exec -it mongo mongo -u adminUser -p adminPassword --authenticationDatabase admin # 启动 mongo shell 连接数据库4 操作
查看服务器状态 db.serverStatus()查看所有数据库 show dbs选择数据库 use fastgpt查看当前数据库 db查看数据库下的集合 show collections查看集合中的数据 db.集合名.find()db.集合名.find().pretty() # 格式化输出带回车推荐使用5 使用体会
每个文档都是一个由字段field和对应的值value组成的 JSON 格式的文档。即使在同一个集合中也不要求每个文档有相同的 key扩展起来非常方便。
使用时不需要事先定义好数据结构可动态添加字段对于不确定的业务非常友好。它常用的场景是存储半结构化或不断变化的数据。与 pgsql 相比mongodb 更适合存储内容不确定的文档型数据如日志、JSON 数据用户配置等。
对于存储文件MongoDB 适合存储小型二进制文件如图片、音频、PDF但对于较大的二进制文件通常更推荐将其存储在文件系统中并在 MongoDB 中存储文件路径或元数据。以分离文件存储和数据库管理。
与存储在 pgsql 中的 json 字段中的数据相比mongodb 更适合灵活的查询查询性能更好。
示例一个使用场景mongodb 存储纯文本比如书的文本内容数据不多且易于搜索而将对应的 pdf, word, epub 非明文数据存储在文件系统中。
