robo 3t formerly robomongo tutorial
Alles, was Sie über Robo 3T wissen müssen - früher Robomongo:
Im Juni 2017 wurde Robomongo mit einem brandneuen Namen namens „Robo 3T“ benannt. Dies ist die Version von Robo 3T 1.1, die von der Version 3.4 von MongoDB unterstützt wird.
Durchlesen => Reihe detaillierter MongoDB-Tutorials
Die Entscheidung, den Namen zu ändern, wurde vor dem Hintergrund getroffen, dass die Software einige grundlegende Änderungen durchlaufen hat und sich in Bezug auf Fehler und Fehler erheblich verbessert hat Fehler .
Die wichtigste Änderung, die erwähnt werden muss, ist, dass das Unternehmen seinen Namen von geändert hat Robomongo zu Robo 3T aufgrund einiger Änderungen in der Produktmarke.
Sie können verweisen Hier Weitere Informationen zu diesem Thema.
Was du lernen wirst:
- Worum geht es in diesem Robo 3T-Tool?
- Warum Robo 3T?
- Über MongoDB
- Vorwort
- Vorteile von MongoDB gegenüber typischen RDBMS
- Warum MongoDB über RDBMS?
- Bereiche, in denen MongoDB verwendet werden könnte
- Warum wird MongoDB als NoSQL-Datenbank aufgerufen?
- Datenmodellierung in MongoDB
- Umfassender Kontrast zwischen SQL und NoSQL MongoDB
- Kontrast zwischen SQL- und MongoDB-Anweisungen
- Theoretischer Überblick über Unterschiede
- Der Dialektunterschied: Die Sprachen
- SQL DBMS
- NoSQL DBMS
- Skalierbarkeitskontrast von SQL- und NoSQL-DBMS
- Datenstrukturen
- Fazit
- Literatur-Empfehlungen
Worum geht es in diesem Robo 3T-Tool?
Robo 3T ist eine kostenlose und leichte Benutzeroberfläche für MongoDB. Es ist ein MongoDB-Verwaltungstool, das über eine Shell-zentrierte plattformübergreifende Version verfügt und von unterstützt wird JSON d.h. JavaScript-Objektnotation. Dieses Tool ist nicht typisch für die anderen Verwaltungstools der Benutzeroberfläche von MongoDB, d. H. Die Shell könnte in die Mongo Shell eingebettet werden und sowohl in der Mongo CLI als auch in der Mongo GUI viel Zugriff haben.
Mit Hilfe dieser Mongo-Shell kann ein Benutzer Mongo-Dokumente anzeigen, bearbeiten und löschen. Darüber hinaus ist Robo 3T ein freiwilliges Open-Source-Projekt und für die Öffentlichkeit völlig kostenlos.
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Es könnte erneut verbreitet werden und könnte auch geändert werden, indem die Nutzungsbedingungen der allgemeinen öffentlichen Lizenz Version 3 befolgt werden, die von der Free Software Foundation veröffentlicht wurde.
Diese Software wurde veröffentlicht und könnte weitergegeben werden, um Menschen zu helfen, die Hilfe von ihr erhalten könnten. Aus diesem Grund gibt es keine Garantie für den Großhandel gemäß den Regeln von GNU.
Weitere Informationen zu GNU finden Sie unter GNU-Lizenzen
Warum Robo 3T?
Robo 3T ist eine kostenlose und maschinenfreundliche Software, die eine kleine Anzahl der auf einer Maschine verfügbaren Ressourcen verwendet. Es wird hoch geschätzt und als das weltberühmte Projekt mit der höchsten Erfolgsquote bei der Erzielung von Spitzenleistungen anerkannt.
Vor allem bei Robo 3T muss der Benutzer nicht die unordentliche Prozedur der Verwendung von Tabellen und Zeilen durchlaufen, die normalerweise in rationalen Datenbanken verwendet wird. Im Gegensatz zu ihnen basiert es auf Architektur-Mongo-Sammlungen und Mongo-Dokumenten.
Branchen mit Robo 3T
Über MongoDB
MongoDB ist eine Open-Source-Datenbank, die Mongo-Dokumentation unterstützt. Deshalb wird es als Dokumentendatenbank bezeichnet. Wie bereits erwähnt, handelt es sich um eine Architektur für Mongo-Sammlungen und -Dokumente, in der die Datenbank Sammlungen enthält, in denen sich schließlich Mongo-Dokumente befinden.
Die Anzahl der Felder und die Größe variieren von Mongo-Dokument zu Dokument. Das Framework von MongoDB basiert auf der Compilersprache C ++.
Das vorgeschlagene Lernprogramm wird jedes Konzept im Detail erläutern und ein klares Verständnis der Methoden und Verfahren zur Erstellung und Verwaltung einer hochwirksamen und benutzerfreundlichen Datenbank vermitteln.
Dies geschieht, indem die konzeptionelle Handhabung von MongoDB für Benutzer im Auge behalten wird, die es auf möglichst einfache Weise lernen möchten. Am Ende dieses umfassenden Leitfadens kann der Benutzer sein Fachwissen in einer praktischen Phase testen.
Vorwort
Über DB:
Die Datenbank ist ein Träger von Sammlungen. Die Datenbank in Ihrem System enthält mehrere Dateigruppen. MongoDB kann mehrere Datenbanken gleichzeitig speichern. Es gewährleistet eine einfache Skalierbarkeit und effektive Ausführung.
Was ist die Sammlung?
In MongoDB ist die Sammlung ein Paket von Mongo-Dokumenten.
Dies entspricht der RDBMS-Tabelle in typischen Datenbankinhabern. Die Sammlung in MongoDB enthält keinerlei Schema und ist in einer einzigen Datenbank vorhanden. Mongo-Dokumente, die in Sammlungen vorhanden sind, tragen verschiedene Bereiche. Normalerweise haben Mongo-Dokumente in Sammlungen analoge Funktionen.
Was ist das Mongo-Dokument?
Mongo-Dokumente sind Sammlungsträger und haben ein dynamisches Schema, d. H. Mongo-Dokumente müssen nicht dasselbe Feld- oder Architekturpaket enthalten. Sie sind als Schlüssel-Wert-Paare programmiert.
Ein Exemplar des Mongo-Dokuments:
Im Anschluss an Snippet folgt eine veranschaulichende Mongo-Dokumentstruktur des Blogs, in der das Schlüssel-Wert-Paar in Instanzen durch Kommas dargestellt wird.
{ _id: ObjectId(“53a99ad6444c11ac2758a5d6”) title: 'Robo 3T Tutorial', description: 'MongoDB is no sql database', by: 'Software Testing Help', url: 'https://www.softwaretestinghelp.com', tags: ('mongodb', 'database', 'NoSQL'), likes: 1000, comments: ( { user: “john25”', message: 'Welcome to Software Testing Help', dateCreated: new Date(2018,8,2,5,15), like: 5 }, { user: “kevin12”, message: 'Welcome to MongoDB', dateCreated: new Date(2018,8,5,10,45), like: 10 } ) }Im Snippet ist _id eine Hexadezimalzahl mit insgesamt 12 Bytes. Es bringt die Exklusivität in das Mongo-Dokument. Der Benutzer muss beim Einfügen eines Mongo-Dokuments _id hinzufügen. Wenn der Benutzer dies nicht tut, wählt MongoDB automatisch eine eindeutige ID für jedes Mongo-Dokument aus.
Währenddessen sind von 12 Bytes die ersten vier Bytes für einen aktuellen Zeitstempel reserviert, drei neben diesen vier sind für die Maschinen-ID reserviert, zwei neben diesen drei sind für einen Serverprozess reserviert und schließlich die ausgelassenen drei Bytes werden als Wert verwendet, der inkrementiert wird.
Vorteile von MongoDB gegenüber typischen RDBMS
In der Regel ist das Schema von RDBMS so konzipiert, dass es die Anzahl der Tabellen und ihre Beziehungen zwischen ihnen anzeigt. Wie bereits erwähnt, ist in der MongoDB kein Beziehungsschema vorhanden.
Lassen Sie uns diskutieren, warum MongoDB für Datenwissenschaftler eine bessere Wahl ist als typisches RDBMS:
- Erstens fehlt MongoDB das Schema. Die Mongo-Dokumente sind Träger der Sammlungen und der Anzahl der Felder, und die Größe variiert von Mongo-Dokument zu Mongo.
- In MongoDB gibt es eine eindeutige Architektur eines einzelnen Objekts.
- Es fehlt eine komplexe Verbindung.
- Aufgrund des Vorhandenseins der Eigenschaft, dass Mongo-Dokumente dynamische Abfragen mit Hilfe einer dokumentbasierten Abfragesprache ermöglichen, die als MySQL wirksam ist, verfügt es über umfangreiche Abfragefunktionen.
- Es könnte Tuning machen.
- Es hat die einfachste Skalierbarkeit.
- Für Konvertierungs- und Zuordnungszwecke werden keine Objekte benötigt.
- Greifen Sie schneller als bei typischem DBMS auf Daten zu.
Warum MongoDB über RDBMS?
MongoDB enthält einen dokumentenorientierten Speicher, in dem Daten in einem Paket von Dokumenten im JSON-Stil verarbeitet werden.
Darüber hinaus kann der Index jedem Attribut zugeordnet werden. Es stellt die sofortige Verfügbarkeit sicher und kann enorme Nachbildungen erstellen. Es kann automatisch freigegeben werden und umfangreiche Abfragen enthalten.
Vor allem konnte der Benutzer professionelle Unterstützung von MongoDB erhalten.
Bereiche, in denen MongoDB verwendet werden könnte
MongoDB ist die Zukunft, wie Big Data die Zukunft ist. MongoDB verarbeitet Big Data effizient.
Es verfügt über die Fähigkeit zur effektiven Verwaltung und Ausführung von Inhalten vor Ort. MongoDB ist die beste Option für die mobile und soziale Medienbranche. Es arbeitet als Datenhub und verwaltet die Benutzerdaten optimal.
Warum wird MongoDB als NoSQL-Datenbank aufgerufen?
Im Gegensatz zu RDBMS, bei dem der Benutzer MySQL lernen muss, muss MongoDB nicht über umfangreiche MySQL-Kenntnisse verfügen, um mit der Arbeit zu beginnen, oder sich darauf verlassen, dass jemand anderes an der Datenbank für ihn arbeitet.
MongoDB ist keine rationale Datenbank, weshalb sie als NoSQL-Datenbank bezeichnet wird. Aufgrund seiner weniger komplexen Architektur atmet es seine Benutzer entspannt auf.
Es werden keine Datensätze verwendet, die an dieselben Spaltennamen und -typen gebunden sein müssen und die sich um die Tabelle drehen. Die folgenden Abbildungen erklären alles. Diese beiden Schnipsel sind Beispiele für die beiden Tabellen, von denen eine dem Kunden und die andere Bestellungen gehört.
In beiden Tabellen besteht eine gegenseitige Beziehung.
Kundentabelle
| Kundennummer | Kundenname | Auftragsnummer |
|---|---|---|
| Primärschlüssel | Primärschlüssel | |
| 1 | Adam Gilchrist | 1 |
| zwei | Rickey Ponting | zwei |
| 3 | Shane Warne | 3 |
Bestelltabelle
| Auftragsnummer | Produkt | Menge |
|---|---|---|
| 1 | iPhone X. | 5 |
| zwei | Samsung S9 | 10 |
| 3 | HP Pavilion x360 | fünfzehn |
In MongoDB gibt es keine rationalen Eigenschaften wie RDBMS. Geben Sie einen Blick auf diese beiden Schnipsel.
Kundentabelle
| Kunden-ID 01 | Kundenname Adam Gilchrist | Bestell-ID 001 | Stadt US |
| Kunden-ID 02 | Kundenname Rickey Ponting | Bestell-ID 002 | Statusberechtigung |
| Kunden-ID 03 | Kundenname Shane Warne | Bestell-ID 003 |
Bestelltabelle
| Bestell-ID 001 | Produkt iPhone X. | Menge 5 | Versanddatum 14. August 2018 |
| Bestell-ID 002 | Produkt Samsung S9 | Menge 10 | |
| Bestell-ID 003 | Produkt HP Pavilion x360 | Menge fünfzehn |
Daher muss man in NoSQL als erstes über das Fehlen von Spalten mit bestimmten Spaltennamen nachdenken. Außerdem gibt es in allen Feldern ein Schlüssel-Wert-Paar. Zweitens sind in der Kundentabelle die ersten drei Schlüssel und Zeilen gleich und die vierte, d. H. Status und Stadt, unterscheiden sich von den ersten beiden Zeilen und sind nicht zur dritten Zeile geneigt.
In der Tabelle, die zu den Bestelldetails gehört, haben die zweite und dritte Zeile Werte, die keine Beziehung zur vierten Spalte haben.
Kurz gesagt, all diese Eigenschaften machen NoSQL zur besten Wahl gegenüber typischen DBMS. Die Welt revolutioniert und die Technologie verändert sich stetig mit ihr. In dieser schnellen Ära braucht die Geschäftswelt die schnellsten Lösungen für ihre Software.
Mit Hilfe von DBMS wie MongoDB, einer NoSQL-Datenbank, könnte die schnellere Bearbeitungszeit erreicht werden, da sie im Vergleich zu RDBMS weniger komplex ist. Wenn wir die Anstrengungen, das Potenzial, die Zeit und das Geld überprüfen müssen, die man bei der Verwendung von RDBMS tragen muss, kommt MongoDB in kürzester Zeit darüber hinweg.
Datenmodellierung in MongoDB
In MongoDB vorhandene Daten enthalten das einfachste Schema. Ein typisches SQL-DBMS, bei dem ein Benutzer das Schema einer Tabelle deklarieren muss, bevor er mit dem Einfügen von Daten beginnt.
Wie wir untersucht haben, sind die Sammlungen von MongoDB dokumentenorientiert und binden den Benutzer nicht an die typische Dokumentstruktur wie RDBMS. Flexibilität ist das mächtigste Attribut von MongoDB, um es über RDBMS zu verwenden.
Ein Benutzer muss die folgenden Punkte berücksichtigen, um eine Datenmodellierung in MongoDB durchzuführen:
- Finden Sie die entscheidenden Anforderungen der gewünschten Anwendung heraus. Zu diesem Zweck muss man einen Blick auf die geschäftlichen Anforderungen der Anwendung werfen und die gewünschten Daten und deren Typen dafür herausfinden. Anschließend muss sichergestellt werden, dass die Dokumentarchitektur entsprechend dem Zweck ermittelt wird.
- Finden Sie die Abrufmuster der Daten heraus. Wenn eine komplexe Verwendung von Abfragen erforderlich ist, suchen Sie im Datenmodell nach Indizes, um die Effektivität der Abfragen sicherzustellen.
- Last but not least wird sichergestellt, dass Einfügungen, Aktualisierungen und Löschvorgänge in DBMS ausgeführt werden. Dies könnte sichergestellt werden, indem die Verwendung von Indizes und das integrierte Sharding neu bewertet werden, wenn es im Datenmodellierungsdesign vorhanden sein muss. Dies ist sehr wichtig, um die Effektivität der MongoDB-Umgebung zu verbessern.
Umfassender Kontrast zwischen SQL und NoSQL MongoDB
Unterschied zwischen Begriffen und Syntax
| SQL-Begriffe / Syntax | MongoDB-Begriffe / Syntax |
|---|---|
| Datenbank | Datenbank |
| Tabelle | Sammlung |
| Reihe | Dokument |
| Säule | Feld |
| Index | Index |
| Tabelle | $ lookup oder eingebettete Dokumente |
| Transaktionen | Transaktionen |
Mehrere DBMS und ihre ausführbaren Dateien
| Name der Datenbank | Datenbankserver | Datenbank-Client |
|---|---|---|
| MySQL | Mysqld | MySQL |
| Orakel | Orakel | Sqlplus |
| MongoDB | Mongod | Mongo |
| DB2 | DB2 Server | DB2-Client |
| Informix | IDS | DB-Zugang |
Präzedenzfälle und Beispiele:
Die obigen Tabellen veranschaulichen die Begriffe, Syntax, das Konzept und die Anweisungen mehrerer DBMS-Typen.
Betrachten wir die Beispiele für SQL und MongoDB zur weiteren Verdeutlichung.
Betrachten wir ein Beispiel für SQL mit Tabellennamen, während MongoDB eine Sammlung von Namensleuten enthält, die mit SQL-Tabellen identisch sind.
Die Sammlung von MongoDB enthält den folgenden Prototyp:
{ _id: ObjectId(“59z12ad6444n59ac2758a5x7”), user_id:'john25', age: 25, status: 'A' }Kontrast zwischen SQL- und MongoDB-Anweisungen
ERSTELLEN und ÄNDERN
| SQL-Schemaanweisungen | MongoDB-Schemaanweisungen |
|---|---|
| CREATE TABLE Mitarbeiter ( id MITTEL NICHT NULL AUTO_INCREMENT, user_id Varchar (30), Altersnummer, Statuszeichen (1), Primärschlüssel (ID) ) | db.employee.insertOne {{ id: 'john25', Name: John, Status: 'A' }) Sie können jedoch auch explizit eine Sammlung erstellen: db.createCollection ('Mitarbeiter') |
| ALTER TABLE Mitarbeiter ADD join_date DATETIME | db.employee.updateMany ( {}, {$ set: {last_name: Adam}} ) |
| ALTER TABLE Mitarbeiter DROP COLUMN join_date | db.employee.updateMany ( {}, {$ unset: {“Age”: “”}} ) |
EINFÜGEN
| SQL INSERT-Anweisungen | MongoDB insertOne () -Anweisungen |
|---|---|
| INSERT INTO Mitarbeiter (user_id, Alter, Status) WERTE ('test001', Vier fünf, 'ZU') | db.employee.insertOne ( { user_id: 'john25', Alter: 45, Status: 'A'} ) |
Einige SELECT-Abfragen von SQL und MongoDB
| SQL SELECT-Anweisungen | MongoDB find () -Anweisungen |
|---|---|
| WÄHLEN * VON Mitarbeiter | db.employee.find () |
| SELECT id, Benutzeridentifikation, Status VON Mitarbeiter | db.employee.find ( {}, {Benutzer-ID: 1, Status: 1} ) |
| SELECT Benutzer-ID, Status VON Mitarbeiter | db.employee.find ( {}, {user_id: 1, status: 1, _id: 0} ) |
| WÄHLEN * VON Mitarbeiter WHERE status = 'A' | db.employee.find ( {Status: 'A'} ) |
UPDATE-Anweisungen von SQL und MongoDB
| SQL Update-Anweisungen | MongoDB updateMany () Anweisungen |
|---|---|
| UPDATE Mitarbeiter SET status = 'C' WO Alter> 25 | db.employee.updateMany ( {Alter: {$ gt: 25}}, {$ set: {status: 'C'}} ) |
| UPDATE Mitarbeiter SET Alter = Alter + 3 WHERE status = 'A' | db.employee.updateMany ( {Status: 'A'}, {$ inc: {age: 3}} ) |
Löschen Sie Datensätze von SQL und MongoDB
| SQL-Löschanweisungen | MongoDB deleteMany () -Anweisungen |
|---|---|
| VON Mitarbeiter LÖSCHEN WHERE status = 'D' | db.employee.deleteMany ({status: 'D'}) |
| VON Mitarbeiter LÖSCHEN | db.employee.deleteMany ({}) |
Theoretischer Überblick über Unterschiede
Wenn ein Benutzer ein Bedürfnis hat, bei dem er eine Katharsis durchlaufen muss, bei der er eine Entscheidung aus vielen vor ihm liegenden Optionen treffen muss, muss er auswählen, ob er sich entweder für RDBMS (SQL) oder für RDBMS (SQL) entscheiden muss Nicht rationales DBMS (NoSQL).
Es gibt einige Unterschiede, und wenn ein entsprechender Benutzer darüber nachdenkt, kann er je nach Bedarf eine tragfähige Entscheidung treffen.
Lassen Sie uns einen Überblick über den Gesamtkonflikt zwischen diesen beiden unterschiedlichen Datenstrukturen geben.
Der Dialektunterschied: Die Sprachen
Nehmen wir ein Beispiel für die Gemeinde, in der niemand zweisprachig ist, jeder dieselbe Sprache spricht und dies die einzige Form der Kommunikation zwischen ihnen ist.
Kurz gesagt heißt es, dass dies das einzige Medium ist, von dem aus sie sich verstehen. Wenn die Stadt plötzlich einer anderen brandneuen Sprache ausgesetzt wird, muss es für sie anarchisch sein, sie sofort zu übernehmen, da sie sie nicht verstehen oder nur wenige sie verstehen.
Betrachten Sie nun ein Beispiel einer anderen Stadt, in der eine Gemeinde zweisprachig ist und mehrere Sprachen spricht. Jede Person, die in der Gemeinschaft lebt, interagiert anders mit anderen und es gibt dort keine universelle Art der Kommunikation. Es ist, als ob eine Familie anders ist als die anderen, und es beeinflusst sie in keiner Weise.
Diese einfachen Beispiele erläutern das Kernkonzept von SQL und MongoDB.
Mal sehen den Kontrast !!
SQL DBMS
SQL DBMS haben eine strukturierte Abfragesprache, d. H. MySQL zur Datenmanipulation.
Es besteht kein Zweifel an der Leistungsfähigkeit der MySQL-Sprache. Sie wird unter den Benutzern von DBMS am häufigsten verwendet und ist vielseitig einsetzbar. Für komplexe Datenverarbeitung ist dies die beste Wahl. Es gibt aber auch eine Einschränkung, und das ist das starre Schema.
Aufgrund des komplexen Schemas kann nicht zwischen mehreren Strukturen gewechselt werden. Sie müssen sich nur an eine Struktur halten, der sie von Anfang an folgen. Nach dem ersten Beispiel wäre eine Änderung der Struktur dasselbe wie eine Änderung der Sprache, bei der jeder nur eine kennt, und auf diese Weise würde Anarchie und Chaos entstehen.
NoSQL DBMS
NoSQL DBMS besteht aus einem dynamischen Schema.
Unstrukturierte Daten könnten leicht auf mehrere Arten gespeichert werden, d. H. Sie könnten als Schlüssel-Wert-Paar gespeichert werden oder könnten spalten- und dokumentenorientiert sein. Dies könnte weiter erklärt werden, da der Benutzer im Gegensatz zum typischen DBMS Mongo-Dokumente erstellen kann, ohne auf eine vordefinierte Struktur beschränkt zu sein.
Die Dokumente hätten eine eigene Struktur, die in ihrer Art einzigartig wäre. Die Felder können jederzeit während des Prozesses hinzugefügt werden, und die Syntax variiert in jeder anderen Datenbank.
Skalierbarkeitskontrast von SQL- und NoSQL-DBMS
SQL-DBs sind im Gegensatz zu NoSQL, das horizontal skalierbar ist, vertikal skalierbar.
Vertikal skalierbar bedeutet, dass Daten durch Erhöhen des Arbeitsspeichers auf einen einzelnen Server geladen werden können. In der Zwischenzeit bedeutet horizontal skalierbar, dass mehrere Server verwendet werden können, d. H. Der Datenverkehr mithilfe von Sharding erhöht wird. Daher könnte SQL DBMS leistungsstark sein, aber NoSQL eignet sich am besten zum Ändern von Datensätzen.
Datenstrukturen
SQL DBMS basiert auf Tabellen, während NoSQL DBs auf Dokumenten, Schlüssel-Wert-Paaren, Diagrammen und Spaltenorientierungen basieren.
SQL DBMS ist eine gute Wahl für typische Datentransaktionen wie Buchhaltung und Bankensystem. In der Zwischenzeit würde NoSQL für Big Data das rationale DBMS hervorheben.
Typische Beispiele Zu RDBMS gehören MySQL, Oracle, Maria DB und MS SQL Server. NoSQL-Beispiele Dazu gehören MongoDB, Neo4J, CouchDB, RavenDB Cassandra, HBase, BigTable und Redis.
Fazit
Alle oben genannten Details werden zum leichteren Verständnis auf den Punkt gebracht.
MySQL: Die Pluspunkte
Nachfolgend sind die Vorteile von SQL-Datenbanken aufgeführt:
- Alt ist Gold: MySQL ist alt, daher hat es eine ziemlich starke Position in Bezug auf große Community und Tests.
- Stabil : MySQL ist stabil, da es mehr Benutzer hat.
- kompatibel : Es ist auf allen wichtigen Plattformen und Frameworks verfügbar, einschließlich Win, Mac, BSD, Solaris und Linux. Mehrere Sprachen haben eine Verbindung mit ihnen, einschließlich C ++, C #, Java , Perl, Python und PHP.
- Billig : MySQL ist Open Source und kostenlos.
- Reproduzierbarkeit : Es kann auf mehrere Knoten repliziert werden.
- Scherben : MySQL verfügt über eine hohe Sharding-Fähigkeit, die es wiederum für Unternehmen zuverlässig macht.
MongoDB: Die Pluspunkte
Dies sind die Vorzüge von MongoDB:
- MannFreundesschema: Wie bereits erwähnt, macht es sein dynamisches Schemaam meistenflexibles DBMS für einen Benutzer.
- Skalierbarkeit : Die horizontale Skalierbarkeit trägt zur Reduzierung der Arbeitsbelastung bei.
- Management : MongoDB benötigt kein Verwaltungstool. Es ist sowohl für Hersteller als auch für Administratoren benutzerfreundlich.
- Schnell : Seine Abfragen werden in kürzester Zeit ausgeführt.
- Flexibdas : Die Ausrichtung von Dokumenten und Spalten macht es flexibel und einfach, DBMS für einen Benutzer zu verwenden.
Was werden Sie als Endbenutzer wählen?
MySQL wäre die richtige Wahl für Benutzer und Unternehmen, die starre Schemata und vordefinierte Strukturen für ihre Unternehmen benötigen.
Zum Beispiel die Anwendungen und Software, die langwierige Transaktionen erfordern, d. H. Diejenigen, die tatsächlich in Bank- und Buchhaltungssystemen verwendet werden. Die Systeme mit Überwachungsdiensten unterstützen MySQL DBMS.
MongoDB wäre zwar die beste Wahl für Unternehmen mit reichlich Wachstum und sie würden vielseitige Schemata benötigen.
Wenn es schwierig ist, das Schema zu definieren, da es in kürzester Zeit geändert wird, funktioniert das dynamische Schema von MongoDB in dieser Situation am besten. Dieser Zustand tritt häufig in der Branche für mobile Apps, in Analysesystemen und in Content-Management-Systemen auf.
Dies war nur eine Einführung, um einen Hinweis darauf zu erhalten, was dieses Tutorial auf lange Sicht für Sie bringen würde. In unserem nächsten Tutorial erfahren Sie mehr über das Installationshandbuch von MongoDB unter Windows.
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Literatur-Empfehlungen
- 20+ MongoDB Tutorial für Anfänger: Kostenloser MongoDB Kurs
- Ausführliche Eclipse-Tutorials für Anfänger
- MongoDB Sharding Tutorial mit Beispiel
- MongoDB Tutorial zum Erstellen einer Datenbank
- Bereitstellung in MongoDB: Schritt-für-Schritt-Anleitung
- MongoDB Datenbanksicherung erstellen
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- MongoDB Regular Expression $ regex mit Beispiel