MongoDB是一個免費的、開源的、跨平臺分布式面向文檔存儲的數(shù)據(jù)庫，由C++語言編寫。旨在為WEB應用提供可擴展的高性能數(shù)據(jù)存儲解決方案。

MongoDB是一個介于關系數(shù)據(jù)庫和非關系數(shù)據(jù)庫之間的產(chǎn)品，是非關系數(shù)據(jù)庫當中功能最豐富，最像關系數(shù)據(jù)庫的。它支持的數(shù)據(jù)結構非常松散，是類似json的bson格式，因此可以存儲比較復雜的數(shù)據(jù)類型。Mongo最大的特點是它支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似于面向對象的查詢語言，幾乎可以實現(xiàn)類似關系數(shù)據(jù)庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數(shù)據(jù)建立索引。

官網(wǎng)：https://www.mongodb.com/

適用場景

• 網(wǎng)站實時數(shù)據(jù)處理。它非常適合實時的插入、更新與查詢，并具備網(wǎng)站實時數(shù)據(jù)存儲所需的復制及高度伸縮性。
• 緩存。由于性能很高，它適合作為信息基礎設施的緩存層。在系統(tǒng)重啟之后，由它搭建的持久化緩存層可以避免下層的數(shù)據(jù)源過載。
• 高伸縮性高可用的場景。MongoDB使用分片水平縮放，并且可以運行在多個服務器上，平衡負載或復制數(shù)據(jù)，以便在硬件出現(xiàn)故障時保持系統(tǒng)正常運行。
• 海量數(shù)據(jù)。

不適用的場景

• 要求高度事務性的系統(tǒng)。
• 傳統(tǒng)的商業(yè)智能應用。
• 復雜的跨文檔（表）級聯(lián)查詢。

鏡像說明

官方鏡像地址：https://hub.docker.com/_/mongo

主要環(huán)境變量說明

• MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME：管理員賬號，例如：root
• MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: 管理員密碼，例如：12345

運行MongoDB容器鏡像

Powershell:

docker run -p 27017:27017 --name myMongodb `

-d mongo

使用主機目錄保存數(shù)據(jù)庫文件

PowerShell：

docker run -p 27017:27017 --name myMongodb `

-v d:/temp/data/mongodb:/data/db `

-d mongo

執(zhí)行之后如下圖所示：

*注意：Windows和OS X上的Docker默認設置使用VirtualBox VM來托管Docker守護程序。但是，VirtualBox用于在主機系統(tǒng)和Docker容器之間共享文件夾的機制與MongoDB使用的內(nèi)存映射文件不兼容（請參閱vbox bug，docs.mongodb.org和相關的jira.mongodb.org錯誤），*這意味著無法運行映射到主機的數(shù)據(jù)目錄的MongoDB容器。

管理Mongodb

使用nosqlbooster管理MongoDB

nosqlbooster以shell為中心的跨平臺GUI的MongoDB管理工具，它提供全面的服務器監(jiān)控工具，流暢的查詢構建器，SQL查詢支持，ES2017語法支持和真正的智能感知體驗，是非常值得推薦的一個MongoDB管理工具。

官方網(wǎng)址：https://nosqlbooster.com

非常值得推薦的是，NoSQLBooster支持我們使用SQL查詢語法來執(zhí)行查詢（MongoDB本身不支持，是由NoSQLBooster進行了驗證和轉換處理）。

例如以下MongoDB查詢語法：

db.employees.aggregate([{

? KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup: { _id: "department", total: { $sum:"$salary" }}

}])

可以使用我們熟悉的SQL查詢語法來查詢：

mb.runSQLQuery(`

? SELECT department, SUM(salary) AS total FROM employees GROUP BY department

?

`)

這里附上一個MySql和MongoDB的語法對比示例：

同時，NoSQLBooster還提供豐富的性能監(jiān)視和分析工具，如Visual Explain Plan：

使用MongoDB Com****pass

MongoDB Compass是MongoDB的可視化工具，適用于Linux，Mac或Windows，能夠非常直觀的查看和管理數(shù)據(jù)，并且可以輕松識別可能導致性能問題的瓶頸或慢查詢，這意味著我們可以更快地解決問題。

參考鏈接：https://www.cnblogs.com/codelove/p/10312692.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Docker安装部署MongoDB及MySql和MongoDB的语法对比的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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