遇到“ERROR 1406 (22001): Data too long for column at ” 某个字段过长，实际上是数据库sql文件中含有UTF8编码 如中文字段内容在Windows下，命令行窗口不支持UTF-8编码，即便使用“set names utf8;”不会达到转化中文的效果。但是这个问题还是可以解决的： （1）使用默认编码建立数据库。这种情况下就可以直接输入中文了，但是相应的问题，就是会失去UTF-8编码的灵活性。特别是不利于软件的国际化。 （2）放弃命令行窗口登录MySQL，使用图形化客户端。客户端工具可以MySQL的官方网站上找到。（比如navicat，mysql GUI tools之类的软件）

实际上sql文件小的话完全可以用phpMyAdmin的导入方式来解决的。对于大文件用上面提到的导入命令，效率比较高。实际上经过尝试，还有第三种解决方案，命令行模式mysql登录到控制台模式，用

source命令来导入 sql文件，很奇怪此时就不会再报错了。唯一不爽的是source 命令会输出一行行的sql执行结果，但在无图形化客户端的情况，仍不失为一个好办法，希望对需要的童鞋有用！

 1) Mongodb存储文件申请磁盘空间的方式做了改进。在mongodb  1.4的时候是按128M,256M,512M,1024M,2048M这样的方式申请磁盘空间的；而在mongodb  1.6中，已经是动态小量的申请磁盘空间了。

 2) 增加了$or等查询操作符，这在mongodb 1.4的时候是没有的。

 3) 改进和提高了并发性能。

4) Replication的同步方面做了改进。

 5) etc… 详细的changelog可以看：http://jira.mongodb.org/browse/SERVER?report=com.atlassian.jira.plugin.system.project:changelog-panel

在我发表这篇文章时，发现Mongodb 1.6.1也已经发布了，主要是修复了一些bug。居然说性能得到了提高，那么我们就对Mongodb 1.6和Mongodb 1.4分别做了一个性能测试，想对比下看看Mongodb 1.6性能到底比Mongodb 1.4提高了多少。测试机器为一台普通台式机，安装在64位centos linux 5.4系统。cpu为Intel E7500，内存为2G,单个普通500G硬盘。

 测试程序每次测试都会insert 100万条记录（如10并发测试，每并发insert 10万条记录；20并发测试，每并发5万条记录…），每记录大小为1KB，然后再逐条update所有记录，最后逐条select出来。测试程序是在本机跑的，所以本次测试忽略网络延时。好，下面我们看测试结果：下面图中横轴10…100是指并发测试的并发线程。

在insert测试内，Mongodb1.4和Mongodb1.6平分秋色，基本上没有区别。虽然在mongodb 1.6中对申请磁盘空间方式做了改进，但对性能的提升没有体现出来。随着并发的增加，性能快速下降的问题也没有得到改进。

在update方面，性能提升显著，合计有75%的性能提高。而且表现平稳，随着并发的增加，性能稳定。非常不错。

select方面表现也不错，合计有83%性能提高。在并发线程小时尤其明显。 通过上面几个方面测试的结果表明，Mongodb . . . → Read More: Mongodb 1.6与Mongodb 1.4并发性能对比]]> 2010年8月5日，Mongodb 1.6正式发布了，这个版本增加和改进了很多功能，我了解的几个比较大的改进在：

 1) Mongodb存储文件申请磁盘空间的方式做了改进。在mongodb  1.4的时候是按128M,256M,512M,1024M,2048M这样的方式申请磁盘空间的；而在mongodb  1.6中，已经是动态小量的申请磁盘空间了。

 2) 增加了$or等查询操作符，这在mongodb 1.4的时候是没有的。

 3) 改进和提高了并发性能。

4) Replication的同步方面做了改进。

 5) etc… 详细的changelog可以看：http://jira.mongodb.org/browse/SERVER?report=com.atlassian.jira.plugin.system.project:changelog-panel

在我发表这篇文章时，发现Mongodb 1.6.1也已经发布了，主要是修复了一些bug。居然说性能得到了提高，那么我们就对Mongodb 1.6和Mongodb 1.4分别做了一个性能测试，想对比下看看Mongodb 1.6性能到底比Mongodb 1.4提高了多少。测试机器为一台普通台式机，安装在64位centos linux 5.4系统。cpu为Intel E7500，内存为2G,单个普通500G硬盘。

 测试程序每次测试都会insert 100万条记录（如10并发测试，每并发insert 10万条记录；20并发测试，每并发5万条记录…），每记录大小为1KB，然后再逐条update所有记录，最后逐条select出来。测试程序是在本机跑的，所以本次测试忽略网络延时。好，下面我们看测试结果：下面图中横轴10…100是指并发测试的并发线程。

在insert测试内，Mongodb1.4和Mongodb1.6平分秋色，基本上没有区别。虽然在mongodb 1.6中对申请磁盘空间方式做了改进，但对性能的提升没有体现出来。随着并发的增加，性能快速下降的问题也没有得到改进。

在update方面，性能提升显著，合计有75%的性能提高。而且表现平稳，随着并发的增加，性能稳定。非常不错。

select方面表现也不错，合计有83%性能提高。在并发线程小时尤其明显。
通过上面几个方面测试的结果表明，Mongodb 1.6是还是非常值得我们升级的，不但增加了一些新功能，性能也得到了很大的提高。

2010年将是文档型数据库的起始年。尽管这样的势头已经持续多年，现在才是一个更多，更广泛的文档型数据库出现的年代。从基于云计算的Amazon到Google，大量开源工具，以及随之诞生的CouchDB和MongoDB。

那么什么是MongoDB?下面有五件事是PHP开发者应该了解的。

1.MongoDB是一个单独的服务器

2.MongoDB是基于文档，而不是基于表

3.MongoDB中较少的Schema

4.你不需要学习另外的语言

5.MongoDB有良好的PHP支持

1.MongoDB是一个单独的服务器

就像MySQL和PostgreSQL一样，MongoDB将监听接入的链接。它提供的工具作用包括询问，创建，更新和删除。理论上，你将跟在MySQL和PostgreSQL一样的进行工作：链接，处理，然后再关闭链接。

2.向行和表说再见，欢迎文档和收集器

代替储存数据的表和行，MongoDB将数据储存在文档中。假如我们有一篇带标题的“文章”，它有多个作者，一个主题和标签。所有这些看起来就像下面：

上面的例子中最关键的就是那一条记录——这篇文档——是的，确实存储起来就像是一篇文档，支持复合形式的值存储在同一区域。不再需要结构化，不需要将数据按照表来区分。因此，表已经不存在了。

3.MongoDB包含较少的schema

MongoDB没有schema语言。如果你想新建一种文档类型，你不需要告诉数据库任何事情。尽管将新的数据放到数据库中就行了。

在第二点中，我模拟了一个文档。现在我想为所有区域定义一个文章类型，所有我需要做的就是将这些数据写到数据库中。如果我决定延缓写入呢？我只需要拉出这部分数据，然后加上日期字段，最后保存就行。

那么数据类型怎么办？简单的回答就是MongoDB运用一种强制系统，类似JavaScript或者PHP。如此这样，数据库极好的弱化了类型的作用。

这有一些漏洞（超大量的数据需要一些明确的定义），不过多数情况下，你写你的MongoDB代码就像在PHP上编程一样。

4.你不需要学习另外的语言

回忆一下其他你曾写过的数据库抽象层。回忆所有你曾使用过的ORM层。那么你现在可以抛弃他们的，在MongoDB上你用不着他们了

MongoDB（包含它的PHP驱动）不需要询问语言。在大多数案例中，你只需要简单的给定一个指针具体制定你需要的，然后返回你一个文档指向。

如果你运行一些高阶函数（比如Map-Reduce），你可以通过JavaScript应用加入到MongoDB中去，并且在JavaScript内部引擎中运行这些脚本。

5.PHP和MongoDB是天生一对？

PHP已经对MongoDB具备很好的支持。Mongo驱动可以作为一个PECL加载项加入到PHP，这意味着安装起来就像运行PECL一样安装Mongo。

看到这里，你可以开始编写Mongo的API了。更广一些说，它和PDO排在一起。不是简单的消亡，但是绝对不同于我们之前开发过的数据库。

API的说明文档将包括一个引导和许多例子，这样你就可以在短时间内自举。下面将是对你十分有用的提示。

MongoDB发展非常快。

开发时间非常短，没有过多的模式来管理，很少（如果有的话）的数据映射。

因为没有新的查询语言要学习，代码的调整很小。毕竟，你不需要另外的ORM,封包也非常轻。

你的代码是未来的保证，可以更轻松的为你的对象增加更多的领域，甚至是更复杂的领域。因此你的代码可以很轻松的适应需求的变化。

延伸阅读

MongoDB Logo

Mongo是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发，提供了以下功能：

◆面向集合的存储：适合存储对象及JSON形式的数据。

◆动态查询：Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

◆完整的索引支持：包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式，并生成一个高效的查询计划。

◆查询监视：Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。