MongoDB：基于文档的存储结构-猿码集

什么是MongoDB?

MongoDB是一个开源的跨平台文档数据库，使用 BSON(二进制JSON) 数据格式。MongoDB将数据存储为文档，这些文档以JSON格式存储在磁盘上。而文档这个概念是指一种类似于JSON对象的数据结构，可以包含键值对、数组及嵌套文档等数据类型。MongoDB提供了高可用、自动分片、支持副本集等功能，可以满足你的数据存储需求。

MongoDB的特点

1. 高性能

MongoDB采用了基于内存的计算机架构，支持垂直扩展，可以运行在便宜的硬件上。MongoDB直接存储文档，省略了对象到关系数据的映射，可以获得更快的查询速度。

2. 丰富的查询语言

MongoDB支持丰富的查询语言，包括复杂的聚合操作，可以让你进行强大的数据处理和分析。


  db.getCollection("orders").aggregate(
      [
          { 
              $match: {
                  "price": { $gt: 100 }
              }
          },
          { 
              $group: {
                  _id: "$product",
                  total: { $sum: "$price" }
              }
          }
      ]
  )

上述代码片段实现了查询所有订单价格大于100的商品的总销售额。

3. 高可用性和可扩展性

MongoDB支持自动分片和副本集，可以使数据实现高可用性，即使有节点宕机也能保证系统的稳定；同时也可以根据业务需求自由扩展数据节点，实现高性能。

4. 灵活的数据模型

因为采用了文档数据库的方式，MongoDB可以支持非规范化数据，更符合现代开发的要求。

MongoDB的存储结构

在关系型数据库中，数据通常以表格的形式进行存储。而在MongoDB中，文档是存储数据的基本单位。一条MongoDB数据就是一个文档，类似于Java Script对象的格式，类比于SQL的一条数据记录，是一个不需要预定义模式的键值对列表。每个文档都有独立的字段，这些字段就是键值对，而具体的数据存储则由MongoDB自己根据具体的需求进行存储和优化。

MongoDB的CURD操作

1. 创建文档


db.getCollection('users').insertOne({
    name: "测试用户",
    age: 24,
    address: {
        city: "上海",
        street: "黄陂北路123号"
    }
})

2. 查询文档

2.1 查询所有文档


db.getCollection('users').find({})

上述代码会返回'users'集合中的所有文档。

2.2 条件查询

可以在查询的时候传递一个查询条件的对象给find方法，这样可以只查询符合特定条件的文档。


db.getCollection('users').find({
    name: "测试用户"
})

上述代码返回名字为'测试用户'的文档。

2.3 限制查询结果

可以使用limit方法来限制查询结果返回的文档数量。


db.getCollection('users').find().limit(2)

上述代码只返回前两个文档。

3. 更新文档


db.getCollection('users').updateOne({
    name: "测试用户"
}, {
    $set: {
        age: 25
    }
})

上述代码会将名字为'测试用户'的文档的年龄修改为25岁。

4. 删除文档


db.getCollection('users').deleteOne({
    name: "测试用户"
})

上述代码会删除名字为'测试用户'的文档。

总结

通过本篇文章的阅读，我们可以了解到MongoDB的特点、存储结构以及CURD操作等相关内容。MongoDB的高性能、丰富的查询语言以及高可用性和可扩展性都是其优于传统关系型数据库的特点之一。另外，采用文档型数据库的方式可以更灵活和方便地进行数据存储和处理。

MongoDB：基于文档的存储结构