MongoDB 数据建模指南

以数据使用和更好的架构设计为重点，借助 MongoDB Packt 2015，优化 MongoDB 数据建模。

面对海量数据处理需求，传统关系型数据库在扩展性方面面临着巨大挑战。MongoDB 作为领先的 NoSQL 数据库，为解决这些问题提供了有效的解决方案，并简化了开发流程。 然而，许多企业在采用 NoSQL 数据库时，缺乏对其功能特性的深入理解，导致无法充分发挥其优势。本书弥合了这一差距，将 MongoDB 的功能特性与实际业务问题相结合，为开发者提供实用指南。 本书侧重于 MongoDB 的实际应用，深入探讨如何利用其特性构建可扩展的应用程序，对于负责利用 MongoDB 扩展性的开发人员而言，具有极高的参考价值。

创建数据库与模型：建立数据架构的基础。 创建表、表空间、序列：定义数据存储结构。 创建用户：管理数据库访问权限。 设置关系：建立表之间的关联。 生成数据库脚本：将模型转换为可执行代码。 连接数据库：与外部数据库建立通信。 反向工程：从现有数据库生成模型。 修改数据模型：调整数据结构。 更新数据库：将模型更改同步到数据库。 生成数据字典：记录数据库元数据。 生成测试数据：填充数据库以进行测试。 配置数据源：连接到不同类型的数据源。

入门指南：- MongoDB 入门- MongoDB 基础 进阶指南：- MongoDB 性能优化- MongoDB 数据建模 权威指南：- MongoDB 官方文档- MongoDB 社区论坛

MongoDB是一个开源的文档数据库，采用NoSQL数据库的架构。它以高性能、高可用性和易扩展性著称，适用于各种规模的应用程序开发。MongoDB的特点包括灵活的文档模型、强大的查询语言和自动分片功能。

MongoDB 指南提供全面且权威的信息，帮助您了解和使用 MongoDB。

本指南介绍如何将 CSV 数据导入 MongoDB 数据库。该过程分步描述，涵盖从数据准备到实际导入的所有步骤。

MongoDB 作为一个可无限扩展的 NoSQL 数据库，在当今数据处理领域扮演着至关重要的角色。其灵活的数据模型、高可用性和可扩展性使其成为处理大规模数据的理想选择。

数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。对餐饮企业而言，数据挖掘的主要任务是从餐饮企业采集各类菜品销量、成本单价、会员消费、促销活动等内部数据，以及天气、节假日、竞争对手及周边商业氛围等外部数据；之后利用数据分析手段，实现菜品智能推荐、促销效果分析、客户价值分析、新店选址优化、热销/滞销菜品分析和销量趋势预测；最后将这些分析结果推送给餐饮企业管理者及有关服务人员，为餐饮企业降低运营成本，增加盈利能力，实现精准营销，策划促销活动等提供智能服务支持。从本节开始，将以餐饮行业的数据挖掘应用为例，详细介绍数据挖掘的建模过程。