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非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(NO-SQL：Not Only SQL)

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的誕生：隨著IT的發(fā)展，變革，數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)之間的關(guān)系越來越零散，松散，沒有太大的關(guān)系，利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已不能更好的滿足我們的需求，使用起來非常復雜，浪費大量的空間。為了解決這種問題就出現(xiàn)了一些能處理松散的，數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間沒有太大關(guān)系的數(shù)據(jù)庫，即NoSQL非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如MongoDB等

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫適合存放結(jié)構(gòu)松散，相互之間關(guān)系不明確的數(shù)據(jù)

常用產(chǎn)品：

MongoDB （文檔）

Redis （鍵值對）

HBase （一列列的數(shù)據(jù)）

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緩存優(yōu)化 能不用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就不用，非要用就減少數(shù)據(jù)庫的使用，將數(shù)據(jù)寫入Redis

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NoSQL數(shù)據(jù)庫的四大分類

1.鍵值型

2.列存儲型

3.文檔型，比如MongoDB等

4.圖形

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Base64編碼

Base64編碼是一種“防君子不防小人”的編碼方式。廣泛應(yīng)用于MIME協(xié)議，作為電子郵件的傳輸編碼，生成的編碼可逆，后一兩位可能有“=”，生成的編碼都是ascii字符。 優(yōu)點：速度快，ascii字符，肉眼不可理解 缺點：編碼比較長，非常容易被破解，僅適用于加密非關(guān)鍵信息的場合

import base64

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str1 = 'nihao，中國！'

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r = base64.b64encode(str1.encode())

print(r)

r = base64.b64decode(r)

print(r.decode())

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for...else while..else

for i in range(5):

? print(i)

? if i == 3:

? break # 跳出for循環(huán)

else: # 當for循環(huán)全部執(zhí)行完畢才會執(zhí)行else，沒全部執(zhí)行，如執(zhí)行了break就不會執(zhí)行else

? print(i)

print("end....")

while循環(huán)也是如此，但如果while執(zhí)行了continue，else也會被執(zhí)行

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MongoDB

show dbs 顯示所有數(shù)據(jù)庫

db 當前數(shù)據(jù)庫

use mydb 創(chuàng)建mydb數(shù)據(jù)庫

db.student.insert({"sno":1001, "name":"張三"}) 插入數(shù)據(jù)

db.dropDatabase() 刪除當前數(shù)據(jù)庫

db.student.drop() 刪除集合 刪除后如果數(shù)據(jù)庫中沒有其他集合，該數(shù)據(jù)庫將會看不到

db.student.find() 查看文檔

db.student.update({"sno":1001},{$set:{"name":"張三豐"}}) 將學號為1001的學

生的姓名更改為張三豐

db.student.remove({"name": "王五"}) 將student表中所有名字叫王五的信息刪掉

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如果數(shù)據(jù)庫中沒有一個集合是不會顯示的，所以show dbs就看不到

MongoDB的文檔不需要設(shè)置相同的字段

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集合沒有固定的結(jié)構(gòu)，可以插入不同格式和類型的數(shù)據(jù)

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對象為什么能當做字典來使用，只要實現(xiàn)對象中的getitem就可以當做字典來使用

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MongoDB在Python中使用

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import pymongo

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conn = pymongo.MongoClient()

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# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫

db = conn["mydb"]

# 創(chuàng)建集合

stus = db["student"]

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s = {"sno": 1001, "name": "張三", "sex": "男"}

# 向student集合中插入一個文檔

stus.insert_one(s)

s = {"sno": 1001, "name": "李四", "sex": "男"}

# 向student集合中插入一個文檔

stus.insert_one(s)

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r = stus.find({"name":"張三"})

print(r0)

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stus.update_one({"name": "張三"}, {"$set": {"name":"張三豐"}})

?

# 刪

r = stus.delete_many({"name": {"$regex": "^張"}})

# 刪除的個數(shù)

print(r.deleted_count)

?

# stus.insert_one(s)

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# stus.remove()

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#查看所有數(shù)據(jù)庫

#print(conn.list_database_names())

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算法(Algorithm)

解決某個問題的方法，比如冒泡排序，哈希算法，二分查找算法等

評估算法優(yōu)劣：時間復雜度，空間復雜度

程序本質(zhì)就是對數(shù)據(jù)進行處理，想要對數(shù)據(jù)進行處理，總要有位置放，放就放在存儲器，存儲器就是內(nèi)存的容器。存儲器分為兩種，內(nèi)存和外存，內(nèi)存訪問速度極快，容量很小，但數(shù)據(jù)容易流失，外存容量很大，可以持久存放數(shù)據(jù)，想要把數(shù)據(jù)存放在外存上需要通過文件，而放在內(nèi)存上是零散的

算法的空間復雜度計算的是算法執(zhí)行過程中需要消耗的存儲空間，而原始數(shù)據(jù)所占的空間并不進行考慮

同一個算法的時間空間復雜度跟其的規(guī)模有關(guān)，即時間復雜度和空間復雜度是問題規(guī)模n的函數(shù)，n越大時間耗費越長

時間復雜度的衡量一般是基于基本操作(單個操作)的次數(shù)

#時間復雜度o(n)

#空間復雜度o(1)

def index(seq, val):

? i = 0

? while i < len(seq):

? if seq[i] == val: return i

? else:

? return -1

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算法的描述方式：

1.自然語言，比如中文，日文等；

2.偽代碼；即隨意，能看懂意思就行

3.編程語言；最終期望來實現(xiàn)

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重點：

常用算法：

排序算法(至少4中：冒泡，選擇，插入，快排)，查找算法(二分查找算法)，哈希算法(時間是最快的，但耗費大量的存儲空間)，

記住常用算法的實現(xiàn)

記住常用算法的時間和空間復雜度

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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(Data Structure)

數(shù)據(jù)的一種組織形式，表示方式

集合：

線性結(jié)構(gòu)：順序表、鏈表、棧、隊列、串(字符串)

樹形結(jié)構(gòu)：二叉樹、樹、森林

圖狀結(jié)構(gòu)：像漁網(wǎng)一樣，數(shù)據(jù)之間有千絲萬縷的聯(lián)系

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算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是每個程序猿必須要不斷修煉的內(nèi)功！

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/yanruizhe/p/11426150.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的MongoDB数据库--扩展Base64,算法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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