传统数据库技术回顾

数据库就是存储数据的，那么存储数据就用txt就行了啊，为什么要有数据库？

• 理由之1： 数据库有行、列的概念，数据有关系，数据不是散的。

老牌数据库，比如MySQL、SQL Server、Oracle、Access。这些数据库，我们管他们叫做结构型数据库。为什么？因为每个表中，都有明确的字段，每行记录，都有这些字段。不能有的行有，有的行没有。

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• 理由二：数据库能够提供非常方便的接口，让增删改查操作变得简单
  我们的老牌数据库，都无一例外的使用SQL语言，管理数据库。
  SQL就是structure query language。
  比如，查询所有女生： SELECT * FROM step1 WHERE xingbie = '女';
  再比如，查询所有女生，并且年龄20~24之间，且在北京：

SELECT * FROM step1 WHERE xingbie = '女' AND nianling < 24 AND nianling >= 20 AND xianzaisuozaidi = '北京';

• 理由之三：数据库不能自己玩儿，要给向PHP、.net、jsp等语言提供接口。
  用php这些语言，能够向数据库之中增删改查。
  老牌数据库，都是结构型数据库，现在出了什么问题？
  比如，我们现在想往一个已经有1000条数据的数据库中增加一个字段“高中信息”。

  
  
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之前已经存在的数据，实际上不需要增加这个字段。因为这些用户已经填写完毕表单了，不再需要高中信息了。我们的意图就是在今后注册的用户，需要填写高中信息。但是，我们刚才说了，所谓的字段，是表的一个结构。所有的行都必须拥有，不能有的行有这个字段，有的行没有这个字段。
可想而知，大数据时代，数据库中有100万条数据都算少的。我们如果要动字段，时间太长。

所以，字段这个东西，太不灵活。

数据不灵活。一个字段，需要是同样类型的数据。不能一行记录是文本，一行记录是数字。

非结构型数据库NoSQL应运而生。
NoSQL是个怪胎，无法挑战老牌数据库，但是在大数据时代有自己的意义。

NoSql

非结构型数据库。
没有行、列的概念。用JSON来存储数据。
集合就相当于“表”，文档就相当于“行”。

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文档就是JSON，上下文语境中，也是JavaScript范畴，所以我们的数据库也是JS范畴的东西，JS全栈。

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<em>因此，我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用：</em>

1. 数据模型比较简单
2. 需要灵活更强的IT系统
3. 对数据库性能要求较高
4. 不需要高度的数据一致性
5. 对于给定key，比较容易映射复杂值的环境。

我们看，有些系统，特别需要筛选。比如，筛选出所有女生大于20岁的。那么SQL型数据库，非常擅长！因为它有行、列的概念。
但是，有些系统，真的不需要进行那么多的筛选，比如站内信。站内信只需要存储就好了。不需要筛选。那么NoSQL的。
NoSQL不是银弹，没有资格挑战老牌数据库，还是特定情况下，是适合的。

MongoDB相关命令

下面来简单介绍一下mongo命令

mongo   使用数据库
mongod  开机
mongoimport  导入数据

开机命令:

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--dbpath就是选择数据库文档所在的文件夹。
也就是说，mongoDB中，真的有物理文件，对应一个个数据库。U盘可以拷走。
一定要保持，开机这个CMD不能动了，不能关，不能ctrl+c。 一旦这个cmd有问题了，数据库就自动关闭了。

所以，应该再开一个cmd。输入

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那么，运行环境就是了。
下面是mongo语法:

• 列出所有数据库：

show dbs

• 使用某个数据库

use 数据库名字  eg:use abc

如果想新建数据库，也是use。use一个不存在的，就是新建。

• 查看当前所在数据库

db

• 插入数据:

  
  
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student就是所谓的集合。集合中存储着很多json。
student是第一次使用，集合将自动创建。

mongoDB中的增删改查

要管理数据库，必须先开机，开机使用mongod --dbpath c:\mongo
管理数据库：mongo (一定要在新的cmd中输入)

• 清屏

cls

• 查看所有数据库列表

show dbs

• 使用数据库、创建数据库

use itcast

如果真的想把这个数据库创建成功，那么必须插入一个数据。
数据库中不能直接插入数据，只能往集合(collections)中插入数据。不需要创建集合，只需要写点语法：

db.student.insert({“name”:”xiaoming”});

db.student 系统发现student是一个陌生的集合名字，所以就自动创建了集合。

• 删除数据库，删除当前所在的数据库

db.dropDatabase();

插入数据

插入数据，随着数据的插入，数据库创建成功了，集合也创建成功了。

db.student.insert({"name":"xiaoming"});

我们不可能一条一条的insert。所以，我们希望用sublime在外部写好数据库的形式，然后导入数据库：

mongoimport --db test --collection restaurants --drop --file primer-dataset.json

-db test 想往哪个数据库里面导入
--collection restaurants 想往哪个集合中导入
--drop 把集合清空
--file primer-dataset.json 哪个文件

这样，我们就能用sublime创建一个json文件，然后用mongoimport命令导入，这样学习数据库非常方便。

查找数据

查找数据，用find。find中没有参数，那么将列出这个集合的所有文档：
db.restaurants.find()

精确匹配：
db.student.find({"score.shuxue":70});

多个条件：
db.student.find({"score.shuxue":70 , "age":12})

大于条件：
db.student.find({"score.yuwen":{$gt:50}});

或者。寻找所有年龄是9岁，或者11岁的学生
或者。寻找所有年龄是9岁，或者11岁的学生

查找完毕之后，打点调用sort，表示升降排序。
查找完毕之后，打点调用sort，表示升降排序。

修改数据

修改里面还有查询条件。你要该谁，要告诉mongo。
查找名字叫做小明的，把年龄更改为16岁：
db.student.update({"name":"小明"},{$set:{"age":16}});

查找数学成绩是70，把年龄更改为33岁:
db.student.update({"score.shuxue":70},{$set:{"age":33}});

更改所有匹配项目：
By default, the update() method updates a single document. To update multiple documents, use the multi option in the update() method.
db.student.update({"sex":"男"},{$set:{"age":33}},{multi: true});

完整替换，不出现$set关键字了：
db.student.update({"name":"小明"},{"name":"大明","age":16});

删除数据

db.restaurants.remove( { "borough": "Manhattan" } )

By default, the remove() method removes all documents that match the remove condition. Use the justOne option to limit the remove operation to only one of the matching documents.
db.restaurants.remove( { "borough": "Queens" }, { justOne: true } )