mongodb數據庫

1.爲何要使用mongodb數據庫或者說他有什麼優勢？ 高性能，高可用，易擴展，豐富的查詢語言，面向文檔

2.文檔 至關於 行，鍵只能是字符串類型

數據庫 -》集合-》文檔-》鍵，值 db col doc 查找數據庫某個集合的全部文檔 db.col.find()

刪除數據庫某個集合的全部文檔 db.col.remove({})

刪除某個文檔,name屬性值爲sandy的文檔 db.col.remove({"name":"sandy"})

3.數據庫

一個文檔
product_id : 1
version: 1.0
測試：
err =  collection.Find(bson.M{"product_id": "2"}).All(&versions)
i := len(versions)
結果：
err = nil  i=0 All函數找不到符合的
複製代碼

4.兩個文檔

product_id : 1
version: 1.0
 
product_id : 1
version: 1.1
 
測試：
err =  collection.Find(bson.M{"product_id": "1"}).One(&versions)
結果：
不會報錯，只會返回其中一個文檔
複製代碼

5.兩個文檔

product_id : 1
version: 1.0
 
product_id : 1
version: 1.1
 
測試：
err =  collection.Find(bson.M{"product_id": "2"}).All(&versions)
結果：
不會報錯,數量爲0
複製代碼

總結：想知道數據庫有沒有這個數據，使用Count（）,爲0的話表明沒有這個數，不存在

MongoDB的事務
首先咱們須要知道MongoDB是有多種存儲引擎的，不一樣的存儲引擎在實現ACID的時候，使用不一樣的機制。而Mongodb從3.0開始默認使用的是WiredTiger引擎，本文後續全部文字均是針對WiredTiger引擎。 WiredTiger引擎能夠針對單個文檔來保證ACID特性，可是當須要操做多個文檔的時候沒法保證ACID，也即沒法提供事務支持

Mongodb使用讀寫鎖來來控制併發操做：
當進行讀操做的時候會加讀鎖，這個時候其餘讀操做能夠也得到讀鎖。可是不能或者寫鎖。 當進行寫操做的時候會加寫鎖，這個時候不能進行其餘的讀操做和寫操做。 因此按照這個道理，是不會出現同時修改同一個文檔（如執行++操做）致使數據出錯的狀況並且按照這個道理，由於寫操做會阻塞讀操做，因此是不會出現髒讀的

【索引】 數據庫索引的本質是空間換時間

講解B樹 B+樹

講的超細

上文說過通常使用磁盤I/O次數評價索引結構的優劣。先從B-Tree分析，根據B-Tree的定義，可知檢索一次最多須要訪問h個節點。數據庫系統的設計者巧妙利用了磁盤預讀原理，將一個節點的大小設爲等於一個頁，這樣每一個節點只須要一次I/O就能夠徹底載入。爲了達到這個目的，在實際實現B-Tree還須要使用以下技巧：

每次新建節點時，直接申請一個頁的空間，這樣就保證一個節點物理上也存儲在一個頁裏，加之計算機存儲分配都是按頁對齊的，就實現了一個node只需一次I/O。

B-Tree中一次檢索最多須要h-1次I/O（根節點常駐內存），漸進複雜度爲O(h)=O(logdN)。通常實際應用中，出度d是很是大的數字，一般超過100，所以h很是小（一般不超過3）。（h表示樹的高度 & 出度d表示的是樹的度，即樹中各個節點的度的最大值）

綜上所述，用B-Tree做爲索引結構效率是很是高的。

而紅黑樹這種結構，h明顯要深的多。因爲邏輯上很近的節點（父子）物理上可能很遠，沒法利用局部性，因此紅黑樹的I/O漸進複雜度也爲O(h)，效率明顯比B-Tree差不少。

上文還說過，B+Tree更適合外存索引，緣由和內節點出度d有關。從上面分析能夠看到，d越大索引的性能越好，而出度的上限取決於節點內key和data的大小：

dmax=floor(pagesize/(keysize+datasize+pointsize))

floor表示向下取整。因爲B+Tree內節點去掉了data域，所以能夠擁有更大的出度，擁有更好的性能。
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B樹

一棵m階的B-Tree有以下特性： 
1. 每一個節點最多有m個孩子。 
2. 除了根節點和葉子節點外，其它每一個節點至少有Ceil(m/2)個孩子。 
3. 若根節點不是葉子節點，則至少有2個孩子 
4. 全部葉子節點都在同一層，且不包含其它關鍵字信息 
5. 每一個非終端節點包含n個關鍵字信息（P0,P1,…Pn, k1,…kn） 
6. 關鍵字的個數n知足：ceil(m/2)-1 <= n <= m-1 
7. ki(i=1,…n)爲關鍵字，且關鍵字升序排序。 
8. Pi(i=1,…n)爲指向子樹根節點的指針。P(i-1)指向的子樹的全部節點關鍵字均小於ki，但都大於k(i-1)
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B+樹

B+Tree相對於B-Tree有幾點不一樣：

非葉子節點只存儲鍵值信息。
全部葉子節點之間都有一個鏈指針。
數據記錄都存放在葉子節點中
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爲何MongoDB 索引選擇B-樹，而 Mysql 索引選擇B+樹