【NoSQL】Mongo
NoSQL非關聯式資料庫-不需要Schema
文件導向：Web環境下
列式(column)：FB
鏈值(key-value)：Amazon
圖形資料庫：社交媒體
滿足bigdata的3V(速度Velocity、多樣、資料量Volume)、5V(價值Value、Veracity)
web2.0的資料量龐大，傳統的關聯式資料庫效率不佳
NoSQL-水平擴充：用很多台電腦(每台單價可以不高)
SQL-垂直提升：硬體的配備越來越好
結構化：關聯式資料庫
半結構化：用關聯式資料庫會要更多查詢時間
非結構化：
>show dbs
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
>use csmu
switched to db csmu
>db.students.insert({})
WriteResult({"nInserted" : 1})
>show dbs
admin 0.000GB
config 0.000GB
csmu 0.000GB
local 0.000GB
>db.student.insert([
{
"profile":{name,id}
"course":{course_id,course_name,credits}
→{name,id,{course_id,course_name,credits}}
→array-tape document(階層式)/另外還有純量式
},
{
...第二筆資料...
}
])→jason格式
>show collection
students
>db.student.count
3
>db.students.drop()
true
每一筆資料就是一筆document
simple structure(scalar)-純量
csv to jason:csv轉檔json
*BIG5會出現亂碼：轉碼→記事本:UTF8編碼→存檔
local>create DB>create collection>insert document
文件導向：Web環境下
列式(column)：FB
鏈值(key-value)：Amazon
圖形資料庫：社交媒體
滿足bigdata的3V(速度Velocity、多樣、資料量Volume)、5V(價值Value、Veracity)
web2.0的資料量龐大，傳統的關聯式資料庫效率不佳
NoSQL-水平擴充：用很多台電腦(每台單價可以不高)
SQL-垂直提升：硬體的配備越來越好
結構化：關聯式資料庫
半結構化：用關聯式資料庫會要更多查詢時間
非結構化：
*服務→找到MongoDB Server→啟動，將狀態改為執行中
*cmd:>show dbs
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
>use csmu
switched to db csmu
>db.students.insert({})
WriteResult({"nInserted" : 1})
>show dbs
admin 0.000GB
config 0.000GB
csmu 0.000GB
local 0.000GB
>db.student.insert([
{
"profile":{name,id}
"course":{course_id,course_name,credits}
→{name,id,{course_id,course_name,credits}}
→array-tape document(階層式)/另外還有純量式
},
{
...第二筆資料...
}
])→jason格式
>show collection
students
>db.student.count
3
>db.students.drop()
true
*GUI:Robo 3T
MongoDB文件結構設計:schema list反正規化每一筆資料就是一筆document
simple structure(scalar)-純量
csv to jason:csv轉檔json
*BIG5會出現亂碼：轉碼→記事本:UTF8編碼→存檔
local>create DB>create collection>insert document
