学习 MongoDB:打开强大的数据库技术大门

一、基本概念

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的文档数据库,由 C++ 语言编写。它旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

相信MySQL我们非常的熟悉,那么MySQL的表结构与MongoDB的文档结构进行类比的话可能更好理解MongoDB。

  • MySQL的数据库(Database)对应于MongoDB的数据库。
  • MySQL的表(Table)对应于MongoDB的集合(Collection)。
  • MySQL的行(Row)对应于MongoDB的文档(Document)。
  • MySQL的列(Column)对应于MongoDB文档中的字段(Field)。

在MongoDB中,数据库(database)、集合(collection)、文档(document)、字段(field)是构成数据存储和管理的核心概念。以下是它们的基本定义和关系:

1.1、数据库(Database):

  • 数据库是MongoDB中的顶层容器,用于存储一组相关联的集合。
  • 每个数据库都有自己的权限和独立的命名空间,可以包含多个集合。
  • 数据库的名称是字符串,可以通过use命令在MongoDB中切换到指定的数据库。
use mydatabase

1.2、集合(Collection):

  • 集合是MongoDB中的一个文档组,类似于关系型数据库中的表。
  • 集合包含多个文档,每个文档可以有不同的结构,无需事先定义表结构。
  • 集合的名称是字符串,区分大小写。
db.createCollection("mycollection")

1.3、文档(Document):

  • 文档是MongoDB中的基本数据单元,用于表示数据记录。
  • 文档是一个键值对的有序集合,以BSON(Binary JSON)格式存储。
  • 文档可以包含嵌套文档和数组,支持复杂的数据结构。
{
    "_id": ObjectId("5f5a8b6d9df1a83a8b1c4a3"),
    "name": "John Doe",
    "age": 30,
    "address": {
        "city": "New York",
        "zipcode": "10001"
    },
    "hobbies": ["reading", "traveling"]
}

1.4、字段(Field):

  • 字段是文档中的一个键值对,表示文档的属性或属性值。
  • 字段的键是字符串,字段的值可以是各种数据类型,包括字符串、整数、数组、嵌套文档等。
{
    "name": "John Doe",
    "age": 30,
    "address": {
        "city": "New York",
        "zipcode": "10001"
    },
    "hobbies": ["reading", "traveling"]
}

二、数据结构

BSON(Binary JSON)是MongoDB使用的二进制数据表示格式,它是一种轻量级、可扩展的数据交换格式。BSON主要用于在MongoDB中存储和传输数据。以下是关于BSON的一些重要特点和使用方式:

  1. 数据类型:
  • BSON支持多种数据类型,包括字符串、整数、浮点数、日期、数组、嵌套文档、ObjectId等。
  • 数据类型的使用使得BSON可以准确地表示MongoDB文档中的各种数据。
  1. 二进制编码:
  • BSON使用二进制格式进行编码,使得数据在存储和传输时更加紧凑和高效。
  • 二进制编码还支持复杂数据类型,如嵌套文档和数组。
  1. ObjectId:
  • ObjectId是BSON的一部分,用于唯一标识MongoDB文档。
  • ObjectId由12字节组成,包括时间戳、机器ID、进程ID和随机数,以保证在分布式系统中的唯一性。
  1. 日期表示:
  • BSON支持日期类型,可以精确表示日期和时间。
  • 日期以UTC时间存储,使得在不同时区之间的数据交换更为方便。
  1. BSON文档结构:
  • BSON文档的基本结构与JSON相似,但包含了更多的数据类型和二进制编码。
  • BSON文档由多个字段组成,每个字段包含键值对,键是字符串,值可以是各种数据类型。
  1. BSON与JSON的关系:
  • BSON可以看作是JSON的二进制扩展,支持JSON的大部分数据类型。
  • BSON的二进制格式比JSON更紧凑,更适合在网络传输和存储中使用。

下面是一个简单的BSON文档的示例,以展示其基本结构:

{
   "_id": ObjectId("5f5a8b6d9df1a83a8b1c4a3"),
   "name": "John Doe",
   "age": 30,
   "address": {
       "city": "New York",
       "zipcode": "10001"
   },
   "hobbies": ["reading", "traveling"]
}

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