mongodb非关系型数据库 mongodb是非结构化数据库吗

大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于mongodb非关系型数据库，mongodb是非结构化数据库吗这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

关系型数据库Oracle的数据导入非关系型数据库mongodb。

首先要确定，你们为什么需要将关系型数据库中的数据导入到NoSql数据库中？是为了达到什么样的需求才这么做的。

我也是做开发的，我推荐以下几点，不要尝试将关系型数据库转换为非关系型数据库：

1、节约维护成本；

2、软硬件成本。Mongodb存储数据需要更多的存储空间。（当然，相对不同系统，硬件的配置也不尽相同）；

3、为分布式而分布式；

4、从软件角度上，单纯为了提高IO的速度而进行转换；

如果非要强行移植，那么需要考虑一下几点：

1、Mongodb的维护以及灾备需要相对专业的开发人员担当（如果你们的运维就会，就当我没说过），因为许多Mongodb的配置都需要一些简单的javascript语法支持的，开发人员会比较容易上述；

2、Mongodb是“非关系”型的，所以以严格遵守范式所设计的关系型数据库进行移植时，需要考虑多表查询的效率。一般来讲，关系表要对数据进行冗余才能达到高效率的查询。你只能通过代码的方式将多个主表和关系表连同一个数据查询表一同维护，增加的代码复杂度是显而易见的。

3、关系型数据库中很多特性在Mongodb中都没有，在移植之前必须要考虑清楚。例如自增主键、联合主键（可以用唯一索引代替）、相关驱动和连接方式等等（本人用的mssql，所以只能举mssql的例子。）；

4、因为Mongodb使用的是操作系统自身的文件存储系统对存储介质进行操作和维护的，所以会在频繁进行增、删操作时产生磁盘碎片。（开发人员不用太关系这个）；

5、最后要说道一下Mongodb的查询，如果你的关系型数据库中之前有很多的多表连接查询（3张以上），则请不要尝试移植。否则只能参考2进行操作才能达到性能和效率最大化；

mongodb是关系型数据库吗

MongoDB是非关系型数据库。

MongoDB又叫文档型数据库，或非关系型数据库，是一种NoSQL的数据库，是网站数据库的优选。MongoDB将数据存储为文档，而文档是具有键值对的数据结构，键的类型可以是字符串、数组、对象等，值的类型可以是字符串、数字、日期、数组等。

MongoDB的文档数据模型提供了更高的灵活性和可扩展性，因为它可以轻松地适应复杂的数据结构。这种灵活性使得MongoDB非常适合用于Web应用程序、移动应用程序和大数据应用程序。此外，MongoDB还提供了丰富的查询语言和索引功能，使得数据查询和检索非常方便和高效。

MongoDB使用原理：

所谓“面向集合”，意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库里的表，不同的是它不需要定义任何模式。NytroMegaRAID技术中的闪存高速缓存算法，能够快速识别数据库内大数据集中的热数据，提供一致的性能改进。

模式自由，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON。

以上内容参考：百度百科-mongodb

有哪些轻型的非关系型数据库

常见的非关系型数据库有：1、mongodb；2、cassandra；3、redis；4、hbase；5、neo4j。其中mongodb是非常著名的NoSQL数据库，它是一个面向文档的开源数据库。

常见的几种非关系型数据库：

1、MongoDB

MongoDB是最著名的NoSQL数据库。它是一个面向文档的开源数据库。MongoDB是一个可伸缩和可访问的数据库。它在c++中。MongoDB同样可以用作文件系统。在MongoDB中，JavaScript可以作为查询语言使用。通过使用sharding MongoDB水平伸缩。它在流行的JavaScript框架中非常有用。

人们真的很享受分片、高级文本搜索、gridFS和map-reduce功能。惊人的性能和新特性使这个NoSQL数据库在我们的列表中名列第一。

特点：提供高性能；自动分片；运行在多个服务器上；支持主从复制；数据以JSON样式文档的形式存储；索引文档中的任何字段；由于数据被放置在碎片中，所以它具有自动负载平衡配置；支持正则表达式搜索；在失败的情况下易于管理。

优点：易于安装MongoDB；MongoDB Inc.为客户提供专业支持；支持临时查询；高速数据库；无模式数据库；横向扩展数据库；性能非常高。

缺点：不支持连接；数据量大；嵌套文档是有限的；增加不必要的内存使用。

2、Cassandra

Cassandra是Facebook为收件箱搜索开发的。Cassandra是一个用于处理大量结构化数据的分布式数据存储系统。通常，这些数据分布在许多普通服务器上。您还可以添加数据存储容量，使您的服务保持在线，您可以轻松地完成这项任务。由于集群中的所有节点都是相同的，因此不需要处理复杂的配置。

Cassandra是用Java编写的。Cassandra查询语言(CQL)是查询Cassandra数据库的一种类似sql的语言。因此，Cassandra在最佳开源数据库中排名第二。Facebook、Twitter、思科(Cisco)、Rackspace、eBay、Twitter、Netflix等一些最大的公司都在使用Cassandra。

特点：线性可伸缩；；保持快速响应时间；支持原子性、一致性、隔离性和耐久性(ACID)等属性；使用Apache Hadoop支持MapReduce；分配数据的最大灵活性；高度可伸缩；点对点架构。

优点：高度可伸缩；无单点故障；Multi-DC复制；与其他基于JVM的应用程序紧密集成；更适合多数据中心部署、冗余、故障转移和灾难恢复。

缺点：对聚合的有限支持；不可预知的性能；不支持特别查询。

3、Redis

Redis是一个键值存储。此外，它是最著名的键值存储。Redis支持一些c++、PHP、Ruby、Python、Perl、Scala等等。Redis是用C语言编写的。此外，它是根据BSD授权的。

特点：自动故障转移；将其数据库完全保存在内存中；事务；Lua脚本；将数据复制到任意数量的从属服务器；钥匙的寿命有限；LRU驱逐钥匙；支持发布/订阅。

优点：支持多种数据类型；很容易安装；非常快（每秒执行约11万组，每秒执行约81000次）；操作都是原子的；多用途工具（在许多用例中使用）。

缺点：不支持连接；存储过程所需的Lua知识；数据集必须很好地适应内存。

4、HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。

HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

5、neo4j

Neo4j被称为原生图数据库，因为它有效地实现了属性图模型，一直到存储层。这意味着数据完全按照白板的方式存储，数据库使用指针导航和遍历图。Neo4j有数据库的社区版和企业版。企业版包括Community Edition必须提供的所有功能，以及额外的企业需求，如备份、集群和故障转移功能。

特点：它支持唯一的约束；Neo4j支持完整的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)规则；Java API: Cypher API和本机Java API；使用Apache Lucence索引；简单查询语言Neo4j CQL；包含用于执行CQL命令的UI: Neo4j Data Browser。

优点：容易检索其相邻节点或关系细节，无需连接或索引；易于学习Neo4j CQL查询语言命令；不需要复杂的连接来检索数据；非常容易地表示半结构化数据；大型企业实时应用程序的高可用性；简化的调优。

缺点：不支持分片

mongodb是非结构化数据库吗

Mongodb用于存储非结构化数据，尤其擅长存储json格式的数据。存储的量大概在10亿级别，再往上性能就下降了，除非另外分库。

Hbase是架构在hdfs上的列式存储，擅长rowkey的快速查询，但模糊匹配查询（其实是前模糊或全模糊）不擅长，但存储的量可以达到百亿甚至以上，比mongodb的存储量大多了。

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