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news 2025/7/21 14:11:51

做企业网站注意,十大最靠谱培训机构,手机软件开发外包,如何做好网站建设内容的策划目录 MongoDB简介 MongoDB的优势对比mysql的操作 goctl的mongodb代码生成如何使用 go-zero中mogodb使用 mongodb官方驱动使用 model模型的方式使用其他资源 MongoDB简介 mongodb是一种高性能、开源、文档型的nosql数据库，被广泛应用于web应用、大数据以…

MongoDB简介

MongoDB的优势

对比mysql的操作

goctl的mongodb代码生成

如何使用

go-zero中mogodb使用

mongodb官方驱动使用

model模型的方式使用

其他资源

MongoDB简介

mongodb是一种高性能、开源、文档型的nosql数据库，被广泛应用于web应用、大数据以及云计算领域。

在使用MongoDB之前，需要先在您的系统中安装MongoDB。在Linux系统下，可以通过如下命令安装：

sudo apt-get install mongodb

MongoDB的优势

1. 强大的灵活性

MongoDB是一个面向文档的数据库，它使用BSON（二进制JSON）格式来存储数据。相比之下，MySQL是一个关系型数据库，使用表格来存储数据。这使得MongoDB更加灵活，可以存储不同结构的文档。例如，我们可以在同一个集合中存储不同类型的文档，而MySQL需要创建多个表来存储不同类型的数据。

2. 高性能的读写操作

由于MongoDB使用BSON格式存储数据，并且数据存储在文档中，它可以更快地读写数据。此外，MongoDB还支持内置的复制和分片机制，可用于处理高并发的读写操作。相比之下，MySQL需要通过SQL查询语句来读写数据，这通常比MongoDB的操作要慢一些。

3. 分布式扩展性

MongoDB可以轻松地进行水平扩展，即通过添加更多的节点来增加存储容量和处理能力。这种分布式架构使得MongoDB能够处理大量数据和高并发请求。与之相比，MySQL在处理大规模数据和高并发情况下的扩展性有限。

4. 灵活的数据模型

MongoDB的数据模型允许我们使用嵌套文档和数组来表示复杂的数据结构。这使得数据的存储和查询更加方便，无需进行多个表之间的连接操作。例如，我们可以在一个文档中存储一个订单及其相关的所有产品，并且可以轻松地查询和更新这个文档。相比之下，MySQL需要通过多个表和连接操作来实现类似的功能。

对比mysql的操作

在数据库的操作上与mysql有很大不同。毕竟一个是非关系型，一个是关系型数据库。接下来从python代码上先来直观感受下二者的不同。

python操作mogodb示例

# MongoDB示例# 连接到MongoDB数据库
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')# 获取数据库和集合对象
db = client['mydb']
collection = db['mycollection']# 插入一条文档
data = {'name': 'John', 'age': 25}
collection.insert_one(data)# 查询文档
result = collection.find_one({'name': 'John'})
print(result)# 关闭连接
client.close()

mysql的python 示例

-- MySQL示例-- 连接到MySQL数据库
import mysql.connector
cnx = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='localhost', database='mydb')-- 获取游标
cursor = cnx.cursor()-- 插入一条记录
sql = "INSERT INTO mytable (name, age) VALUES (%s, %s)"
values = ('John', 25)
cursor.execute(sql, values)
cnx.commit()-- 查询记录
sql = "SELECT * FROM mytable WHERE name = 'John'"
cursor.execute(sql)
result = cursor.fetchone()
print(result)-- 关闭连接
cursor.close()
cnx.close()

通过以上示例，可以看到MongoDB使用了面向文档的操作方式，数据以JSON格式存储在集合中，并且不需要事先定义表结构。而MySQL需要使用SQL语句来进行数据的插入和查询，需要提前定义表结构。

总的来说，MongoDB在灵活性、高性能读写、分布式扩展性和灵活的数据模型方面相对于MySQL有许多优势。当处理需要存储和查询复杂数据结构、大规模数据和高并发请求时，MongoDB是一个更好的选择。

goctl的mongodb代码生成

goctl model 为 goctl 提供的数据库模型代码生成指令，目前支持 MySQL、PostgreSQL、Mongo 的代码生成，MySQL 支持从 sql 文件和数据库连接两种方式生成，PostgreSQL 仅支持从数据库连接生成。

goctl model 为go-zero下的工具模块中的组件之一，目前支持MongoDB进行model层代码生成。官网有对MySQL的使用方法，但是没有对MongoDB的使用进行讲解，那么我下面介绍goctl model对MongoDB的使用方法。

Mongo 模型层代码的生成不同于 MySQL，MySQL 可以从 scheme_information 库中读取到一张表的信息（字段名称，数据类型，索引等），而 Mongo 是文档型数据库，我们暂时无法从 db 中读取某一条记录来实现字段信息获取。

Usage:                                                                           goctl model mongo [flags]                                                      Flags:                                                                           --branch string   The branch of the remote repo, it does work with --remote-c, --cache           Generate code with cache [optional]                      -d, --dir string      The target dir-e, --easy            Generate code with auto generated CollectionName for easy declare [optional]-h, --help            help for mongo--home string     The goctl home path of the template, --home and --remote cannot be set at the same time, if they are, --remote has higher priority--remote string   The remote git repo of the template, --home and --remote cannot be set at the same time, if they are, --remote has higher priorityThe git repo directory must be consistent with the https://github.com/zeromicro/go-zero-template directory structure--style string    The file naming format, see [https://github.com/zeromicro/go-zero/tree/master/tools/goctl/config/readme.md]-t, --type strings    Specified model type name

各个参数的含义，主要用的是 -e -dir -t
-e表示的是生成一个简单的增删改查接口，-dir是生成文档放在的目录
-t是生成文件的前缀名称
-c是带缓存的

如何使用

goctl model mongo -t User -dir model/user

如何生成model层代码？执行以上命令即可，很简单，不需要提前编写什么模型文件，以上命令将自动在model/user目录下生成模型框架代码，如果需要扩展其他字段类型，直接修改生成的usertypes.go文件。

过程如下：

# enter user home
$ cd ~# make dir named demo 
$ mkdir demo && cd demo# generate mongo code by goctl
$ goctl model mongo --type User --dir cache --cache# view layout
$ tree
.
└── cache├── error.go├── usermodel.go├── usermodelgen.go└── usertypes.go1 directory, 4 files

go-zero中mogodb使用

go-zero中mogodb的基础使用：

package mainimport ("context""time""github.com/globalsign/mgo/bson""github.com/zeromicro/go-zero/core/stores/mon""go.mongodb.org/mongo-driver/bson/primitive"
)type Roster struct {Id          primitive.ObjectID `bson:"_id"`CreateTime  time.Time          `bson:"createTime"`DisplayName string             `bson:"displayName"`
}func main() {model := mon.MustNewModel("mongodb://root:example@127.0.0.1:27017", "db", "user")r := &Roster{Id:          primitive.NewObjectID(),CreateTime:  time.Now(),DisplayName: "Hello",}ctx := context.Background()_, err := model.InsertOne(ctx, r)if err != nil {panic(err)}update := bson.M{"$set": bson.M{"displayName": "Hello world","createTime":  time.Now(),}}_, err = model.UpdateByID(ctx, r.Id, update)if err != nil {panic(err)}r.DisplayName = "Hello world!"_, err = model.ReplaceOne(ctx, bson.M{"_id": r.Id}, r)if err != nil {panic(err)}var tr Rostererr = model.FindOne(ctx, &tr, bson.M{"_id": r.Id})if err != nil {panic(err)}
}

mongodb官方驱动使用

再来看下在在golang中的mongodb官方驱动使用示例：

package mainimport ("context""log""go.mongodb.org/mongo-driver/bson""go.mongodb.org/mongo-driver/mongo""go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
)func main() {clientOptions := options.Client().ApplyURI("mongodb://localhost:27017")client, err := mongo.Connect(context.Background(), clientOptions)if err != nil {log.Fatal(err)}defer client.Disconnect(context.Background())coll := client.Database("your_db_name").Collection("user")// 插入数据doc := &user.User{Id:    "1",Name:  "Alice",Email: "alice@example.com",}_, err = coll.InsertOne(context.TODO(), doc)if err != nil {log.Fatal(err)}// 查询数据var result user.Usererr = coll.FindOne(context.TODO(), bson.M{"_id": "1"}).Decode(&result)if err != nil {log.Fatal(err)}log.Printf("Found user: %+v", result)// 更新数据updateResult, err := coll.UpdateOne(context.TODO(),bson.M{"_id": "1"},bson.D{{"$set", bson.D{{"email", "alice.updated@example.com"}}}},)if err != nil {log.Fatal(err)}log.Printf("Modified count: %v", updateResult.ModifiedCount)// 删除数据deleteResult, err := coll.DeleteOne(context.TODO(), bson.M{"_id": "1"})if err != nil {log.Fatal(err)}log.Printf("Deleted count: %v", deleteResult.DeletedCount)
}

model模型的方式使用

具体的实例化方法，参照goctl模型层的使用，在internal/svc/servicecontext.go 中完成模型的连接和实例化。比较简单，具体根据需要更改。

package svcimport "myprj/internal/config"//手动代码
import "myprj/rpc/model"type ServiceContext struct {Config config.ConfigModel  model.NewUserModel// 手动代码
}func NewServiceContext(c config.Config) *ServiceContext {return &ServiceContext{Config: c,Model:  model.NewUserModel(c.DataSource, c.Cache), // 手动代码}
}