MongoDB에 데이터베이스 표시
MongoDB의 데이터베이스 수를 표시하려면 데이터베이스에 문서를 하나 이상 생성해야 합니다.
데이터베이스를 생성했지만 데이터베이스에 문서를 추가하지 않았다고 가정해 보겠습니다. 그러면 해당 특정 데이터베이스가 데이터베이스 목록에 표시되지 않습니다.
다음은 데이터베이스를 생성하는 쿼리입니다. -
> use app; switched to db app
다음은 모든 데이터베이스를 표시하는 쿼리입니다. -
> show dbs;
다음과 같은 출력이 생성됩니다. 새 데이터베이스 "app"은 하나 이상의 문서를 추가하지 않았기 때문에 표시되지 않습니다. -
admin 0.002GB business 0.000GB config 0.000GB local 0.000GB main 0.000GB my 0.001GB sample 0.003GB sampleDemo 0.000GB studentSearch 0.000GB test 0.022GB university 0.000GB web 0.001GB webcustomertracker 0.000GB
먼저 "app" 데이터베이스에 문서가 포함된 컬렉션을 만들어 보겠습니다. -
> db.demo.insert({"StudentName":"Chris"}); WriteResult({ "nInserted" : 1 })
다음은 도움말을 통해 수행됩니다. 컬렉션의 모든 문서를 표시하는 쿼리 -
> db.demo.find();
다음과 같은 출력이 생성됩니다. -
{ "_id" : ObjectId("5e07250e25ddae1f53b62204"), "StudentName" : "Chris" }
MongoDB의 모든 데이터베이스를 표시하는 쿼리입니다. -
> show dbs;
다음과 같은 출력이 생성됩니다. 이제 "앱" 데이터베이스가 데이터베이스 목록에 표시됩니다 -
admin 0.002GB app 0.000GB business 0.000GB config 0.000GB local 0.000GB main 0.000GB my 0.001GB sample 0.003GB sampleDemo 0.000GB studentSearch 0.000GB test 0.022GB university 0.000GB web 0.001GB webcustomertracker 0.000GB
위 내용은 MongoDB에 데이터베이스 표시의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MongoDB는 구조화되지 않은 데이터 및 높은 확장 성 요구 사항에 적합한 반면 Oracle은 엄격한 데이터 일관성이 필요한 시나리오에 적합합니다. 1. MongoDB는 소셜 미디어 및 사물 인터넷에 적합한 다양한 구조물에 데이터를 유연하게 저장합니다. 2. Oracle 구조화 된 데이터 모델은 데이터 무결성을 보장하고 금융 거래에 적합합니다. 3. MongoDB는 파편을 통해 수평으로 비늘을, RAC를 통해 수직으로 오라클 스케일링됩니다. 4. MongoDB는 유지 보수 비용이 낮지 만 Oracle은 유지 보수 비용이 높지만 완전히 지원됩니다.

MongoDB는 대규모 비정형 데이터를 처리하는 데 적합하며 Oracle은 거래 일관성이 필요한 엔터프라이즈 수준의 응용 프로그램에 적합합니다. 1. MongoDB는 사용자 행동 데이터 처리에 적합한 유연성과 고성능을 제공합니다. 2. Oracle은 안정성과 강력한 기능으로 유명하며 금융 시스템에 적합합니다. 3. MongoDB는 문서 모델을 사용하고 Oracle은 관계형 모델을 사용합니다. 4. MongoDB는 소셜 미디어 응용 프로그램에 적합하지만 Oracle은 엔터프라이즈 수준의 응용 프로그램에 적합합니다.

MongoDB는 유연한 데이터 모델과 높은 확장 성이 필요한 시나리오에 적합한 반면, 관계형 데이터베이스는 복잡한 쿼리 및 트랜잭션 처리를하는 응용 프로그램에 더 적합합니다. 1) MongoDB의 문서 모델은 빠른 반복 현대 애플리케이션 개발에 적응합니다. 2) 관계형 데이터베이스는 테이블 구조 및 SQL을 통해 복잡한 쿼리 및 금융 시스템을 지원합니다. 3) Mongodb는 샤딩을 통한 수평 스케일링을 달성하며, 이는 대규모 데이터 처리에 적합합니다. 4) 관계형 데이터베이스는 수직 확장에 의존하며 쿼리 및 인덱스를 최적화 해야하는 시나리오에 적합합니다.

MongoDB의 미래는 가능성으로 가득 차 있습니다. 1. 클라우드 네이티브 데이터베이스의 개발, 2. 인공 지능 및 빅 데이터의 분야, 3. 보안 및 규정 준수 개선. Mongodb는 기술 혁신, 시장 위치 및 미래 개발 방향에서 계속 발전하고 돌파구를합니다.

MongoDB는 프로젝트 요구에 적합하지만 최적화해야합니다. 1) 성능 : 인덱싱 전략을 최적화하고 샤드 기술을 사용합니다. 2) 보안 : 인증 및 데이터 암호화를 활성화합니다. 3) 확장 성 : 복제 세트 및 샤드 기술을 사용하십시오.

MongoDB는 성능 및 확장 성이 탁월하며 높은 확장 성 및 유연성 요구 사항에 적합합니다. Oracle은 엄격한 트랜잭션 제어 및 복잡한 쿼리를 요구하는 데 탁월합니다. 1. MongoDB는 대규모 데이터 및 높은 동시성 시나리오에 적합한 샤드 기술을 통해 높은 확장 성을 달성합니다. 2. Oracle은 최적화 및 병렬 처리에 의존하여 성능을 향상시켜 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 제어 요구에 적합합니다.

MongoDB는 고성능, 확장 가능하며 유연한 데이터 스토리지 솔루션을 제공하도록 설계된 문서 기반 NOSQL 데이터베이스입니다. 1) BSON 형식을 사용하여 데이터를 저장하는데, 이는 반 구조적 또는 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 2) 샤드 기술을 통해 수평 확장을 실현하고 복잡한 쿼리 및 데이터 처리를 지원하십시오. 3) 인덱스 최적화, 데이터 모델링 및 성능 모니터링을 사용하여 이점을 완전히 재생할 때주의를 기울이십시오.

MongoDB는 BSON 형식을 사용하여 데이터를 저장하는 문서 기반 NOSQL 데이터베이스로 복잡하고 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 1) 문서 모델은 유연하고 자주 변화하는 데이터 구조에 적합합니다. 2) MongoDB는 WiredTiger Storage Engine 및 Query Optimizer를 사용하여 효율적인 데이터 작업 및 쿼리를 지원합니다. 3) 기본 작업에는 문서 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 4) 고급 사용에는 복잡한 데이터 분석을위한 집계 프레임 워크 사용이 포함됩니다. 5) 일반적인 오류에는 연결 문제, 쿼리 성능 문제 및 데이터 일관성 문제가 포함됩니다. 6) 성능 최적화 및 모범 사례에는 인덱스 최적화, 데이터 모델링, 샤딩, 캐싱, 모니터링 및 튜닝이 포함됩니다.
