NoSQL 数据库与传统的关系型数据库相比，它具有操作简单、完全免费、源码公开、随时下载等特点，并可以用于各种商业目的。

这使 NoSQL 产品广泛应用于各种大型门户网站和专业网站，大大降低了运营成本。其中风头最劲的莫过于 MongoDB 了。

非关系型数据库和关系型数据库区别

非关系型数据库的优势

  1. 性能

    NoSQL 是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过 SQL 层的解析，所以性能非常高。

  2. 可扩展性

    同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。

  3. 适用于存储杂乱无章的数据，如网页数据

关系型数据库的优势

  1. 复杂查询

    可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。

  2. 事务支持

    使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。

NoSQL 数据库分类

  1. 文档存储： 文档存储一般用类似 json 的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。如 MongoDB、TableStore
  2. 键值存储：可以通过 key 快速查询到其 value。一般来说，存储不管 value 的格式，照单全收。如 Redis、Memcached

MongoDB

  1. 基本说明

    • 占用端口：27017
    • 配置文件路径：/usr/local/etc/mongod.conf
    • mongo: 进入命令模式
    • MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
    • MongoDB 中存储的文档必须有一个 _id 键。这个键的值可以是任何类型的，默认是个 ObjectId 对象由于 ObjectId 中保存了创建的时间戳，所以你不需要为你的文档保存时间戳字段，你可以通过 getTimestamp 函数来获取文档的创建时间.
    • 在 MongoDB 中，你不需要提前创建集合。当你插入一些文档时，MongoDB 会自动创建集合。
    • 分页功能：基于Skip分页和有序字段查询分页两种方案进行的对比，后者说白了只是利用查询结果不用依次数数来提高了性能，Skip虽然效率低一些但是通用一些。
    • 不支持多表联合查询和事务查询
    • 注意：MongoDB 默认直接连接，无须身份验证，如果当前机器可以公网访问，且不注意 Mongodb 端口（默认 27017）的开放状态，那么 Mongodb 就会产生安全风险，被利用此配置漏洞，入侵数据库。

  2. MacOS 下 MongoD 第一次创建root用户流程

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    $ brew services start mongodb
$ mongo
> use admin
> db.createUser({ user: "root" , pwd: "root", roles: [{role:  "root", db: "admin"}]})  # 创建超级用户
> db.auth('root', 'root')  # 验证用户是否设置成功，1为成功
$ vi /usr/local/etc/mongod.conf  # 更改mongodb配置文件

# 配置文件开启强制验证,增加如下内容：
security:
authorization: "enabled"
$ brew services restart mongodb

  3. MongoDB 创建新项目用户流程

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    > mongo -u root -p root --authenticationDatabase admin
> use test
> db.createUser({
    user: "yapi",
    pwd: "yapi123456",
    roles: [
        { role: "dbAdmin", db: "yapi" },
        { role: "readWrite", db: "yapi" }
    ]
});

  4. 常用命令

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    > mongo -u root -p root --authenticationDatabase admin # 验证账号密码是否能正常登陆
> show users;
> show dbs;

HBase vs Cassandra

  1. HBase: 键值存储，读比写快

    面向大数据领域的一站式NoSQL服务，支持海量数据下的实时存储、高并发吞吐、轻SQL分析、全文检索、时序时空查询等能力，是风控、推荐、广告、物联网、车联网、Feeds流、数据大屏等场景首选数据库。

  2. Cassandra: 键值存储，写 比 读快

    方便扩展存储；有弹性的模式定义；高写入性能。适用于大量写入的场景。