## MongoDB 结构转 MySQL
在实际开发中，有时候我们需要将 MongoDB 中的数据结构转换为 MySQL 数据库中的结构。MongoDB 是一种文档数据库，而 MySQL 是一种关系型数据库，它们之间有一些差异。在进行结构转换时，我们需要考虑如何将 MongoDB 的文档模式转换为 MySQL 的表结构，以便在不同的系统中使用。
### MongoDB 文档结构
在 Mong
原创
2024-03-23 06:09:17
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通过之前的博客，我们了解了NoSQL，MongoDB的一些基本概念，其中，被提到最多的是mongoDB的存储理念：面向文档的存储、模式自由，还有集合、文档等名词，在没有接触mongoDB之前，可能觉得这些名词比较抽象，下面，我们通过对mongoDB的CRUD操作，借助可视化工具mongoVUE来看一下mongoDB中的结构，相信一定会对理解这些基本概念有更形象的认识。 &nb
### MongoDB和Elasticsearch存储结构
MongoDB和Elasticsearch是两种流行的NoSQL数据库，它们在存储结构上有一些不同。MongoDB是一个面向文档的数据库，每个文档都是一个JSON格式的数据对象，而Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，将数据索引为文档。
#### MongoDB存储结构
在MongoDB中，数据以文档的形式存储在集合（co
原创
2024-05-08 05:43:47
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MongoDB:非关系型数据库，文档型数据库，文档型数据库：可以存放xml，json，bson类型的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。数据结构由键值(key=>value)对组成。存储方式：虚拟内存+持久化。查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可
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2023-06-18 14:33:56
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本文译自《MongoDB_Architecture_Guide.pdf》，因无法上传该E文，需要的同学可以自行查找。一.引言 “MongoDB并非在实验室设计。我们通过自己建造大规模、高可用、健壮系统的经验构建了MongoDB。我们不是从零开始的，我们实际上是真的想发现问题并解决它。因此，我对MongoDB看法是，如果你采用Mysql，将关系模型改为基于文档的模型，你将会得到很多特性：内嵌文档用于
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2024-03-04 01:16:06
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MongoDB和MySQL是两种常见的数据库管理系统，它们在数据存储和检索方面有着不同的特点。本文将对它们进行比较，并提供一些代码示例来展示它们的用法。
### MongoDB vs MySQL
**MongoDB** 是一个基于文档的NoSQL数据库管理系统，使用JSON风格的文档存储数据。它适用于大规模和高性能的数据存储，并且具有易扩展性和灵活的数据模型。**MySQL** 是一个关系型数
原创
2024-06-30 03:37:51
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MongoDBMongoDB是一个流行的nosql数据库not only sql，介于非关系型和关系型数据库之间。比sqlite重，比mysql请。入门单独低但教程较少，个人程序员和创业公司用的多点。优点： 1.大量读，数据存储在内存中，通过一定策略定期持久化到硬盘。在内存中操作，读操作性能高。 2.存储结构简单。键值对、字典结构直接存。开发效率高。 3.可扩展性强，灵活 缺点： 1.内存开销昂贵
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2023-09-20 16:10:15
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MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库，但是MySQL是传统的关系型数据库，MongoDB则是非关系型数据库，也叫文档型数据库，是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点，关键是看用在什么地方。所以我们所熟知的那些SQL（全称Structured Query Language）语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。
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2023-06-03 22:10:19
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MongoDBMongoDB是非关系型数据库。又叫nosql，区别于MySQL（关系型数据库）MongoDB跟MySQL的区别在于 1.MongoDB是非关系型数据库，不能进行多表查询，而MySQL反之。 2.种种比较mysqlmongoDbdatabase(库)database(库)库没有区别table(表)collection(集合)表 vs 集合row(一条数据)document(文档)行记
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2023-08-12 16:41:44
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MySQL与mongodb优点与缺点MySQL是关系型数据库优点：在不同的引擎上有不同 的存储方式。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。缺点：在海量数据处理的时候效率会显著变慢。Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。文档是mongoDB中数据的基本单元，类似关系数据库的行，多个键值对有
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2023-08-06 13:27:17
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数据存放的巨大不同
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2019-01-16 09:03:00
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一直都想用nodejs改造我的博客，由于时间关系和价值衡量(懒)没有付诸行动，近来访问我的博客也变慢了，wordpress这开源框架着实臃肿，而且这是国外的产品，引用了许多外部资源造成打开慢也就理所当然了，咬牙切齿间心血来潮，打算抛弃后端php框架用node原创一个网站出来。当然转node也不只是提快访问速度体验，废话不多数，待到我成功从wordpress转成node了会有大作交流~。前期首要任务
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2023-09-01 18:50:13
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MySQL是关系型数据库。优势： 在不同的引擎上有不同 的存储方式。 查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。缺点： 在海量数据处理的时候效率会显著变慢。Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库 存储方式：虚拟内存+持久化。 查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。 适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。 架构特点：可以通过副本集，以及
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2023-05-18 14:40:35
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MongoDb的特点与优势很难用语言描述清楚，以下参考开源中国老大'红薯'的一篇文章较清晰比较了一下MySql与MongoDB存储区别MySQL是关系型数据库中的明星，MongoDB是文档型数据库中的翘楚。下面通过一个设计实例对比一下二者：假设我们正在维护一个手机产品库，里面除了包含手机的名称，品牌等基本信息，还包含了待机时间，外观设计等参数信息，应该如何存取数据呢？如果使用MySQL的话，应该如
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2023-08-10 14:39:38
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# 实现 MongoDB 树形结构存储和查询的步骤
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用 MongoDB 存储和查询树形结构数据。以下是整个过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建一个 MongoDB 数据库和集合 |
| 步骤二 | 定义树形结构的模型 |
| 步骤三 | 插入树形结构数据 |
| 步骤四 | 查询树形结构数据 |
现在让我
原创
2023-10-22 15:54:11
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MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 对于大多数的MongoDB的用户来说，
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2023-08-13 17:46:56
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当今市面上的数据库产品众多，如何选择MySQL,Redis,或者是MongoDB 以下从数据库的读写数据和查找数据，以及使用场景上，分别对这几种数据库进行比较1、Redis,MongoDB,MySQL 在读写数据的区别数据主要涉及读和写的两个问题，出于性能的考虑，当然希望读和写的速度越快越好计算中常见的存储设备主要是内存和硬盘①内存的读取速度 大概是 硬盘的多倍
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2023-10-03 08:47:31
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mongodb概念解析SQL术语/概念MongoDB术语/概念解释说明databasedatabase数据库tablecollection数据库表/集合rowdocument数据记录行/文档columnfield数据字段/域indexindex索引table joins表连接,MongoDB不支持primary keyprimary key主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键主要操作登录
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2024-05-30 06:53:39
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存再有数据库的概念，但是没有模式（所有的信息都是按照文档保存的），保存数据的结构是JSON结构，只不过在进行数据处理的时候才会使用到Mongodb自己的一些操作符；1、使用 mldn 数据库：use mldn 实际上这个时候并不会创建数据库，只有在数据库里面保存集合数据之后能够真正创建数据库；2、创建一个集合 --- 创建一个 emp 集合 =>
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2023-08-11 13:14:01
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MySQL和MongoDB相比较，个人觉得MySQL会简单一些，MySQL很适合新手，刚开始学习数据库，建议从MySQL入手。MySQL是关系型数据库，MongoDB是非关系型数据库。关系型数据库-MySQL1、在不同的引擎上有不同的存储方式。2、查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。3、开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。4、缺点就是在海量数据处理
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2023-06-18 11:44:07
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