MongoDB：识别类型最佳实践-猿码集

1. MongoDB 数据类型

MongoDB 是一种非关系型数据库，在数据库存储中，数据以 BSON 格式存储。BSON 是二进制 JSON，即 BSON 是 JSON 的扩展。

下面是 MongoDB 可以用来存储的数据类型，包括了基本数据类型和复合数据类型：

String

Number

Boolean

ObjectId

ISODate

Array

Object

null

2. 最佳实践

2.1 强制类型转换

在 MongoDB 中，可以使用 $convert 操作符将一个数据类型强制转换为另一个数据类型。如果你希望确保某个字段的数据类型始终保持一致，那么可以使用 $convert 操作符对该字段进行强制类型转换。


db.collection.aggregate([
    {
        $addFields: {
            "age": {
                $convert: {
                    input: "$age",
                    to: "int",
                    onError: 0,
                    onNull: 0
                }
            }
        }
    }
])

上面的例子中，我们将一个名为 age 的字段强制转换为 int 类型。如果该字段的值无法转换为整数类型，那么返回默认值 0。

2.2 查询空值和非空值

在 MongoDB 中，可以使用 $exists 操作符查询某个字段是否为空。


db.collection.find(
    {
        "age": {
            $exists: true
        }
    }
)

上面的例子中，我们查询所有 age 字段不为空的文档。

如果你希望查询 age 字段为空的文档，则可以将 $exists 的值设置为 false。


db.collection.find(
    {
        "age": {
            $exists: false
        }
    }
)

上面的例子中，我们查询所有 age 字段为空的文档。

2.3 处理 NaN 和 Infinity

在 MongoDB 中，可以使用 $type 操作符查询某个字段的数据类型。我们可以将 NaN 和 Infinity 视为特殊的数值类型。


db.collection.find(
    {
        "score": {
            $type: "number"
        },
        "score": {
            $not: {
                $in: [NaN, Infinity, -Infinity]
            }
        }
    }
)

上面的例子中，我们查询所有 score 字段为数值类型并且不是 NaN、Infinity 或 -Infinity 的文档。

2.4 存储日期

在 MongoDB 中，可以使用 ISODate 存储日期类型。


db.collection.insertOne(
    {
        "name": "Tom",
        "birthday": ISODate("1990-01-01T00:00:00Z")
    }
)

上面的例子中，我们将 Tom 的生日存储为 ISODate 类型。注意，在使用 ISODate 存储日期时，要注意时区的问题。

2.5 存储固定长度的字符串

在 MongoDB 中，可以使用 $pad 操作符存储固定长度的字符串。


db.collection.aggregate([
    {
        $addFields: {
            "username": {
                $pad: {
                    input: "$username",
                    size: 20,
                    char: "*"
                }
            }
        }
    }
])

上面的例子中，我们将 username 字段填充成长度为 20 的字符串，不足部分使用 * 填充。

2.6 扩展性

在 MongoDB 中，可以使用“复合索引”提高查询性能。


db.collection.createIndex(
    {
        "name": 1,
        "age": -1
    }
)

上面的例子中，我们为 name 和 age 两个字段创建了复合索引。如果你希望提高查询性能，那么可以通过创建合适的复合索引来达到目的。

2.7 数据量和性能

在 MongoDB 中，随着数据量的增加，查询性能会不断下降。为了提高查询性能，可以进行分片。

分片是 MongoDB 扩展性的关键所在。分片是将一个 MongoDB 集合划分为多个片段的过程，每个片段存储部分数据。当查询一个大型集合时，查询可以分发到多个片段上，从而提高查询性能。

3. 总结

在 MongoDB 中，我们需要注意数据类型的处理。可以使用 $convert 操作符进行强制类型转换，使用 $exists 操作符查询空值和非空值，使用 $type 操作符查询数据类型，使用 ISODate 存储日期，使用 $pad 操作符存储固定长度的字符串。

提高查询性能的方式包括创建合适的复合索引，进行分片等。

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