Spring Data MongoDB 1.0.0.M5 发布
jopen 13年前
<p>Spring Data MongoDB 是 Spring Data 的一个用来处理 MongoDB 的子模块。该模块日前发布了 1.0 的第五个里程碑版本。相关链接地址：</p> <p><a href="http://www.springsource.com/download/community?project=Spring%20Data%20Mongo&version=1.0.0.M5">Downloads</a> | <a href="/misc/goto?guid=4958196563694719798">JavaDocs</a> | <a href="/misc/goto?guid=4958196564433770943">Reference Documentation</a> </p> <p>该版本主要是大量的 bug 修复和一些小改动，详情请看：<a href="/misc/goto?guid=4958196565164509418">changelog</a></p> <div id="p_fullcontent" class="detail"> <p></p> <div id="p_fullcontent" class="detail"> <p><strong><img title="Spring Data 项目的目的是为了简化构建基于 Spring 框架应用的数据访问计数" border="0" alt="Spring Data 项目的目的是为了简化构建基于 Spring 框架应用的数据访问计数" src="https://simg.open-open.com/show/aa40b785ba2b21ea2335bd548984607c.png" width="320" height="186" /><br /> <a href="/misc/goto?guid=4958195366192159015" target="_blank">Spring Data</a></strong> 项目的目的是为了简化构建基于 Spring 框架应用的数据访问计数，包括非关系数据库、Map-Reduce 框架、云数据服务等等；另外也包含对关系数据库的访问支持。</p> <p>Spring Data 包含多个子项目：</p> <table class="ke-zeroborder"> <tbody> <tr style="border-bottom:#ccc 1px solid;border-top:#ccc 1px solid;"> <td width="20%"><b>Category</b></td> <td width="20%" align="left"><b>Sub-project</b></td> <td width="60%"> </td> </tr> <tr valign="top"> <td>Relational Databases</td> <td><a href="/misc/goto?guid=4958189059299446321">JPA</a></td> <td>Spring Data JPA - Simplifies the development of creating a JPA-based data access layer</td> </tr> <tr valign="top"> <td> </td> <td><a href="/misc/goto?guid=4958189058557735076">JDBC Extensions</a></td> <td>Support for Oracle RAC, Advanced Queuing, and Advanced datatypes. Future support for QueryDSL.</td> </tr> <tr style="border-bottom:#ccc 1px solid;"> <th> </th> <th> </th> <th> </th> </tr> <tr></tr> <tr valign="top"> <td>Big Data</td> <td><a href="/misc/goto?guid=4958189057826736001">Hadoop</a></td> <td>The Hadoop Apache project is an open-source implementation of frameworks for reliable, scalable, distributed computing and data storage.</td> </tr> <tr style="border-bottom:#ccc 1px solid;"> <th> </th> <th> </th> <th> </th> </tr> <tr></tr> <tr valign="top"> <td>Data-Grid</td> <td><a href="/misc/goto?guid=4958196568602231658">Gemfire</a></td> <td>GemFire is a distributed data management platform providing dynamic scalability, high performance, and database-like persistence. It blends advanced techniques like replication, partitioning, data-aware routing, and continuous querying.</td> </tr> <tr style="border-bottom:#ccc 1px solid;"> <th> </th> <th> </th> <th> </th> </tr> <tr></tr> <tr valign="top"> <td>Key Value Stores</td> <td><a href="/misc/goto?guid=4958189056349848654">Redis</a></td> <td>Redis is an open source, advanced key-value store.</td> </tr> <tr> <td> </td> <td><a href="/misc/goto?guid=4958189055608680980">Riak</a></td> <td>Riak is a Dynamo-inspired key/value store with a distributed database network platform that makes storing and retrieving data simple, safe and low-cost.</td> </tr> <tr style="border-bottom:#ccc 1px solid;"> <th> </th> <th> </th> <th> </th> </tr> <tr></tr> <tr valign="top"> <td>Document Stores</td> <td><a href="/misc/goto?guid=4958189054130464841">MongoDB</a></td> <td>MongoDB is a scalable, high-performance, open source, document-oriented database.</td> </tr> <tr valign="top"> <td> </td> <td>CouchDB (planned)</td> <td>Apache CouchDB is a document-oriented database that can be queried and indexed in a MapReduce fashion using JavaScript.</td> </tr> <tr style="border-bottom:#ccc 1px solid;"> <th> </th> <th> </th> <th> </th> </tr> <tr></tr> <tr></tr> <tr valign="top"> <td>Graph Databases</td> <td><a href="/misc/goto?guid=4958189054874007068">Neo4j</a></td> <td>Neo4j is a graph database, a fully transactional database that stores data structured as graphs.</td> </tr> <tr style="border-bottom:#ccc 1px solid;"> <th> </th> <th> </th> <th> </th> </tr> <tr></tr> <tr valign="top"> <td>Column Stores</td> <td>HBase (planned)</td> <td><a href="/misc/goto?guid=4958186451922799198">HBase</a> is an open-source, distributed, versioned, column-oriented store modeled after Google' Bigtable</td> </tr> <tr valign="top"> <td> </td> <td>Cassandra (planned)</td> <td>The <a href="/misc/goto?guid=4958189053392575275">Apache Cassandra Project</a> develops a highly scalable second-generation distributed database, bringing together Dynamo's fully distributed design and Bigtable's ColumnFamily-based data model.</td> </tr> <tr style="border-bottom:#ccc 1px solid;"> <th> </th> <th> </th> <th> </th> </tr> <tr></tr> <tr valign="top"> <td>Blob-Stores</td> <td><a href="/misc/goto?guid=4958189051237265810">Blob</a></td> <td>Provides access to blob stores such as <a href="/misc/goto?guid=4958189051983725035">Amazon Simple Storage Services (S3)</a> as well as from other vendors such as Rackspace and Azure.</td> </tr> <tr style="border-bottom:#ccc 1px solid;"> <th> </th> <th> </th> <th> </th> </tr> <tr></tr> <tr></tr> <tr valign="top"> <td>Common Infrastructure</td> <td><a href="/misc/goto?guid=4958189060041355548">Mapping</a></td> <td>Provides a database unified object mapping framework that is portable across different databases for Java and Grails.</td> </tr> <tr valign="top"> <td> </td> <td><a href="/misc/goto?guid=4958189060776521940">Commons</a></td> <td>Provides shared infrastructure for use across various data access projects. Support for cross-database persistence is located here</td> </tr> <tr style="border-bottom:#ccc 1px solid;"> <th> </th> <th> </th> <th> </th> </tr> </tbody> </table> <p><br /> <br /> <span style="font-weight:bold;">MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。 Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。</span></p> </div> <p>它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：</p> <ul> <li>面向集合存储，易存储对象类型的数据。 </li> <li>模式自由。</li> <li>支持动态查询。 </li> <li>支持完全索引，包含内部对象。 </li> <li>支持查询。 </li> <li>支持复制和故障恢复。 </li> <li>使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。</li> <li>自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性</li> <li>支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多种语言。</li> <li>文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）</li> <li>可通过网络访问</li> </ul> <p>所谓“面向集合”（Collenction-Orented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collenction)。每个 集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 义任何模式（schema)。<br /> 模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。<br /> 存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各中复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON（Binary Serialized dOcument Format）。</p> <p>MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台，支持32位和64位应用，默认端口为27017。推荐运行在64位平台，因为MongoDB</p> <p>在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。</p> <p>MongoDB把数据存储在文件中（默认路径为：/data/db），为提高效率使用内存映射文件进行管理。</p> </div>