基于MongoDB的非關系型數據庫的設計研究

摘要：為了解決傳統關系數據庫所存在的海量級數據處理效率低下等問題，利用MongoDB技術，制定了MongoDB存儲架構，并采用當前的主流技術，提出一套行之有效的非關系型數據庫設計方案。首先對MongoDB技術進行了詳細的介紹，然后基于數據庫連接、創建集合、基本操作實現這3個方面入手，設計了基于MongoDB非關系型數據庫，這一數據庫的實現為后期相關數據庫的設計工作提供了重要的參考依據。

關鍵詞："關系型數據庫"非關系型數據庫""前端界面""總體架構

中圖分類號：TP311.1

Research"on"the"Design"of"Non-Relational"Databases"Based"on"MongoDB

SHI"Yingchao

Xizang"Agricultural"and"Animal"Husbandry"University，"Linzhi"，"Xizang"Autonomous"Region，860000"China

Abstract："In"order"to"solve"the"problems"of"low"efficiency"in"processing"massive"data"in"traditional"relational"databases，nbsp;this"article"uses"MongoDB"technology"to"develop"a"MongoDB"storage"architecture，"and"adopts"current"mainstream"technologies"to"propose"an"effective"design"scheme"of"non-relational"databases."Firstly，"it"introduces"MongoDB"technology"in"detail，"and"then"designs"a"non-relational"database"based"on"MongoDB"from"three"aspects："database"connection，"collection"creation"and"basic"operation"implementation."The"implementation"of"this"database"provides"important"reference"for"the"design"of"related"databases"in"the"later"stage.

Key"Words："Relational"database;"Non-relational"database;"Front-end"interface;"Overall"architecture

隨著互聯網技術的飛速發展，數據庫技術為了更好地適應環境變化，開始不斷創新。傳統關系型數據庫無法保障動態網站的響應速度，因此出現了新型非關系型數據庫，該數據庫的出現和應用，可以有效地解決海量數據多重問題。本文對比基于MongoDB的非關系型數據庫與SQLserver數據庫的性能，并采用實例分析的方式[1]，全面化分析和研究MongoDB數據庫關鍵技術，同時，利用node.計算機圖形圖像處理技術，封裝處理MongoDB數據庫，從而凸顯出該數據庫在提高動態網站響應速度的優勢。所以，在MongoDB技術的背景下，設計科學的非關系型數據庫是技術人員需要思考的內容。

1"MongoDB技術

• 數據庫介紹

數據庫是指長時間存儲在計算機中的數據集合，其具有一定的共享性、組織性特點。數據庫在具體運用中，按照數據結構，對數據倉庫進行有效的組織和管理。數據庫內存中所運行的程序一旦設計不合理，很容易導致數據出現丟失、泄露等風險[2]。所以，需要采用持久化存儲的方式，將運行的數據直接存儲到硬盤中，從而保證數據存儲的安全性和可靠性，而數據庫在實現數據持久化存儲方面發揮出重要作用。數據庫主要包含以下兩種。

1. 關系型數據庫（SQL）。利用二維表關系模型，對所需數據進行組織與存儲，典型的關系型數據庫如MySQL數據庫、MicrosoftSQLServer數據庫等。
2. 非關系型數據庫（NoSQL）。非關系型數據庫在具體應用中，主要采用鍵值對的方式，對所需數據進行組織和存儲，MongoDB、NoSQL是非關系型數據庫的常見代表。

以上兩種數據庫區別如下。

（1）存儲結構。MicrosoftSQLServer數據庫在具體構建時，需要在參照數據庫、表、記錄3個層次結構的基礎上，采用表格的方式，對所需數據進行存儲；MongoDB數據庫在具體構建時，需要參照數據庫、集合、文檔對象結構，在此基礎上采用鍵值對方式，存儲相關的數據。（2）成本。MongoDB具有易部署、成本低等特點，該數據庫屬于典型的開源軟件，無需像MicrosoftSQLServer數據庫那樣花費較高成本。（3）查詢速度。MongoDB數據庫在具體應用中，需要將所需數據直接存儲到緩存空間中，無需經過SQL層解析處理，而MicrosoftSQLServer數據庫需要將數據直接存儲到硬盤中，因此，其查詢速度相對較低，遠遠低于MongoDB數據庫。

• MongoDB簡介

MongoDB作為一種非關系型數據庫，主要是在參照分布式文件存儲原理提出的，MongoDB主要用于對Web網站的高效化開發，可以對所需要數據進行實時插入、查詢與更新等[3]。MongoDB具有容易操作、維護方便、容易存儲等優勢，并且還可以將存儲的數據直接復制。MongoDB作為一種非關系型數據庫，與關系型數據庫高度一致，并且其文檔（Document）屬于MongoDB基本數據單位[4]，而文檔數據的結構包括多個關聯值、鍵等。集合與關系型數據庫中的表非常相似，所以采用分類存儲，在相應集合中應用文檔存儲。數據庫（DataBase）內部含有大量的集合[5]。如下圖1所示為MongoDB數據庫層次結構，可以看出數據庫的層次關系，單個數據庫管理軟件內部中擁有多個集合，而集合主要是指數據庫中同種類型的數據，單個集合內含有若干個文檔，文檔主要是指數據庫中一條條數據，字段主要是指每條數據所對應的屬性名稱。在本次設計時，主要用到Mongoose對象模型工具，該工具主要是借助node.js所開發的。在異步環境下，可以直接執行Mongoose。

2基于MongoDB非關系型數據庫設計實現

本文以“旅游類的電子導游項目”為實例項目，主要運用管理員、消息、新聞等多個數據庫模型。為保證該項目用戶登錄功能實現效果，結合MongoDB基本操作，完成對如表1所示的用戶信息表的設計以及如圖2所示的用戶E-R圖繪制。另外，采用舉例說明的方式，介紹MongoDB對象模型MongoDB數據庫實現相關操作。

2.1數據庫需求分析

在設計和實現一個數據庫系統的過程中，理解并滿足用戶需求是至關重要的。為了實現這一目標，我們可以將需求分析過程劃分為兩個主要的操作步驟，這兩個步驟緊密相連，共同構成了用戶與數據庫交互的核心。首先，用戶對本地數據進行瀏覽與管理，并通過Excel文件將文件批量導入，也可以直接在MongoDB數據庫中導入序列文件。這種直接導入的方式對于處理結構化或半結構化數據，尤其是大數據量的情況，可以大大提高效率；其次，數據的處理。用戶對于數據進行查找與瀏覽后，下載序列文件。通過細致地分析和設計數據庫的用戶操作流程，創建一個既滿足用戶需求，又具有高效、安全和易用特性的系統，為用戶的數據管理與分析提供支持。

2.2數據庫連接

在進行數據庫連接時，首先，使用require語句，完成對所需模塊的加載，在此基礎上，創建所需要的數據庫；其次，運用connect語句，確保各個數據庫之間建立良好的連接關系，connect語句中的url主要用于對服務器地址的指定。

2.3創建集合

當數據庫連接完畢后，需要做好對集合規則和集合的設定和創建，集合創建主要包含以下兩個環節：（1）采用schema定義的方式，對集合規定進行科學設定，并對整個集合中存在的字段類型進行精確化描述，字段功能與表結構性極其類似；（2）使用規則，創建集合。在這個過程中，僅僅可以創建schema中所定義好的屬性。在創建這些屬性時，主要運用model方法。在model函數中，主要運用集合名稱、集合規則兩個參數。運用Model方法，對于構造函數實施返回處理，借助構造函數將內容添加到集合內，創建文檔。而文檔創建首先需要創建集合實例。其次，結合實例對象，調用save方法，確保數據安全、可靠地傳輸和存儲于數據庫中。此外，采用構造create函數法，創建所需文檔。

2.4總體架構設計

該系統整合了網絡、服務器、存儲等構成虛擬化資源池，基于應用系統的需要，靈活分配物理資源，提高資源利用率。同時，利用資源池動態可伸縮的特點，部署在分布式應用系統內，數據層采用MongoDB，可以確保整體功能的負載均衡。接口層提供對外的數據訪問接口、查詢接口，使層與層之間的交互更加方便。展示層則是用戶操作界面，確保界面簡潔明了。

2.5基本操作的實現

采用服務器組建MongoDB分布式集群，服務器配置相同，操作系統為Ubuntu"20.04，磁盤容量"1TB、CPU為4核、內存為8GB。MongoDB非關系型數據庫負責對基本操作的增加、刪除、修改等，利用圖2所示的node.js操作數據庫，實現數據庫的基本操作。另外，利用MongoDB技術，直接調用model模塊，實現數據操作。

另外，以“數據庫信息增加”為實例，演示運用代碼添加數據過程，其他集合操作與數據添加操作極其類似。通常情況下，MongoDB數據庫主要調用insert（）方法、save（）方法，將數據插入到集合中。

3結語

綜上所述，本文所設計的MongoDB非關系型數據庫具有成本低、易操作、寫入便捷高效等特點。但是，該數據庫也存在以下弊端：（1）一旦旅游數據規模過大，會嚴重影響旅游數據查詢速度；（2）該數據庫在刪除記錄數據后，不能立即釋放存儲空間，導致空間占用率相對較高。為解決該數據庫存在的弊端，技術人員要合理優化設計非關系型數據庫。

參考文獻

[1] 宋瑜輝，張俠，艾琳，等.基于Mongodb的智能電網大數據存儲設計[J].電子制作，2020（19）：64-67.

[2] 劉江濤，王亮亮，崔夏陽，等.基于Node.js和MongoDB的鐵路選線案例系統設計與實現[J].鐵路計算機應用，2021，30（9）：42-46.

[3] 彭燦華，韋曉敏.基于MongoDB的艦橋SCADA系統實時數據庫構建[J].艦船科學技術，2020，42（22）：163-165.

[4] 鄔學敏，高靜.基于MongoDB蒙古高原家畜基因組大數據管理系統的設計與實現[J].軟件，2022，43（12）：4-8，14.

[5] 李鑫.基于MongoDB數據庫的智能醫療分布式數據提取算法[J].微型電腦應用，2022，38（1）：150-153，163.