首页 > MongoDB 阅读:474

MongoDB的文档存储结构

MongoDB 文档数据库的存储结构分为四个层次,从小到大依次是:键值对、文档(document)、集合(collection)、数据库(database)。

图 1 描述了 MongoDB 的存储与 MySQL 存储的对应关系,可以看出,MongoDB中的文档、集合、数据库对应于关系数据库中的行数据、表、数据库。


图 1:MongoDB 存储与 Mysql 存储的对比

键值对

文档数据库存储结构的基本单位是键值对,具体包含数据和类型。键值对的数据包含键和值,键的格式一般为字符串,值的格式可以包含字符串、数值、数组、文档等类型。

按照键值对的复杂程度,可以将键值对分为基本键值对和嵌套键值对。
  • 图 2 中的键值对中的键为字符串,值为基本类型,这种键值对就称为基本键值。
  • 嵌套键值对类型如图 3 所示,从图中可以看岀, contact 的键对应的值为一个文档,文档中又包含了相关的键值对,这种类型的键值对称为嵌套键值对。


图 2:MongoDB 文档数据模型
 

图 3:嵌套键值对

键(Key)起唯一索引的作用,确保一个键值结构里数据记录的唯一性,同时也具有信息记录的作用。例如,country:"China",用:实现了对一条地址的分割记录,“country”起到了 “China”的唯一地址作用,另外,“country”作为键的内容说明了所对应内容的一些信息。

值(Value)是键所对应的数据,其内容通过键来获取,可存储任何类型的数据,甚至可以为空。

键和值的组成就构成了键值对(Key-Value Pair)。它们之间的关系是一一对应的,如定义了 “country:China”键值对,"country”就只能对应“China”,而不能对应“USA”。

文档中键的命名规则如下。
  • UTF-8 格式字符串。
  • 不用有\0的字符串,习惯上不用.$
  • 以开头的多为保留键,自定义时一般不以开头。
  • 文档键值对是有序的,MongoDB 中严格区分大小写。

文档

文档是 MongoDB 的核心概念,是数据的基本单元,与关系数据库中的行十分类似,但是比行要复杂。文档是一组有序的键值对集合。文档的数据结构与 JSON 基本相同,所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。

BSON 是一种类 JSON 的二进制存储格式,是 Binary JSON 的简称。 一个简单的文档例子如下:

{"country" : "China", "city": "BeiJing"}

MongoDB 中的数据具有灵活的架构,集合不强制要求文档结构。但数据建模的不同可能会影响程序性能和数据库容量。文档之间的关系是数据建模需要考虑的重要因素。文档与文档之间 的关系包括嵌入和引用两种。

下面举一个关于顾客 patron 和地址 address 之间的例子,来说明在某些情况下,嵌入优于引用。
{
    _id: "joe",
    name: "Joe Bookreader"
}

{
    patron_id: "joe",
    street: "123 Fake Street",
    city: "Faketon",
    state: "MA",
    zip: "2345"
}
关系数据库的数据模型在设计时,将 patron 和 address 分到两个表中,在查询时进行关联, 这就是引用的使用方式。如果在实际查询中,需要频繁地通过 _id 获得 address 信息,那么就需要频繁地通过关联引用来返回查询结果。在这种情况下,一个更合适的数据模型就是嵌入。

将 address 信息嵌入 patron 信息中,这样通过一次查询就可获得完整的 patron 和 address 信息,如下所示:
{
    _id: "joe",
    name: "Joe Bookreader",
    address: {
        street: "123 Fake Street",
        city: "Faketon”,
        state: nMAnz
        zip: T2345”
    }
}

如果具有多个 address,可以将其嵌入 patron 中,通过一次查询就可获得完整的 patron 和多个 address 信息,如下所示:
{
    _id: "joe",
    name: "Joe Bookreader",
    addresses:[
        {
            street: "123 Fake Streetn,
            city: "Faketon",
            state: "MA",
            zip: "12345"
        },
        {
            street: "l Some Other Street",
            city: "Boston",
            state: "MA",
            zip: "12345"
        }
    ]
}
但在某种情况下,引用用比嵌入更有优势。下面举一个图书出版商与图书信息的例子,代码如下:
{
    title: "MongoDB: The Definitive Guide",
    author: [ "Kristina Chodorow", "Mike Dirolfn"],
    published_date: ISODate("2010-09-24"),
    pages: 216,
    language: "English",
    publisher: {
        name: "O'Reilly Media",
        founded: 1980,
        location: "CA"
    }
}
{
    title: "50 Tips and Tricks for MongoDB Developer",
    author: "Kristina Chodorow",
    published_date: ISODate("2011-05-06"),
    pages: 68,
    language: "English",
    publisher: {
        name: "O'Reilly Media",
        founded: 1980,
        location: "CA"
    }
}
从上边例子可以看出,嵌入式的关系导致出版商的信息重复发布,这时可采用引用的方式描述集合之间的关系。使用引用时,关系的增长速度决定了引用的存储位置。如果每个出版商的图书数量很少且增长有限,那么将图书信息存储在出版商文档中是可行的。

通过 books 存储每本图书的 id 信息,就可以查询到指定图书出版商的指定图书信息,但如果图书出版商的图书数量很多, 则此数据模型将导致可变的、不断增长的数组 books,如下所示:
{
    name: "O'Reilly Media",
    founded: 1980,
    location: "CA",
    books: [123456789, 234567890, …]
}
{
    _id: 123456789,
    title: "MongoDE: The Definitive Guide",
    author: ["Kristina Chodorow", "Mike Dirolf"],
    published_date: ISODate("2010-09-24"),
    pages: 216,
    language: "English"
}
{
    _id: 234567890,
    title: "50 Tips and Tricks for MongoDB Developer",
    author: "Kristina Chodorow",
    published_date: ISODate("2011-05-06"),
    pages: 68,
    language: "English"
} 

为了避免可变的、不断增长的数组,可以将出版商引用存放到图书文档中,如下所示:
{
    _id: "oreilly",
    name: "O'Reilly Media",
    founded: 1980,
    location: "CA"
}
{
    _id: 123456789,
    title: "MongoDB: The Definitive Guiden,
    author: [ "Kristina Chodorow", "Mike Dirolf"],
    published_date: ISODate("2010-09-24"),
    pages: 216,
    language: "English",
    publisher_id: "oreilly"
}
{
    _id: 234567890,
    title: "50 Tips and Tricks for MongoDB Developer",
    author: "Kristina Chodorow",
    published date: ISODate("2011-05-06"),
    pages: 68,
    language: "English",
    publisher_id: "oreilly"
}

集合

MongoDB 将文档存储在集合中,一个集合是一些文档构成的对象。如果说 MongoDB 中的文档类似于关系型数据库中的“行”,那么集合就如同“表”。

集合存在于数据库中,没有固定的结构,这意味着用户对集合可以插入不同格式和类型的数据。但通常情况下插入集合的数据都会有一定的关联性,即一个集合中的文档应该具有相关性。

集合的结构如图 4 所示。


图 4:文档数据库中的一个集合

数据库

在 MongoDB 中,数据库由集合组成。一个 MongoDB 实例可承载多个数据库,互相之间彼此独立,在开发过程中,通常将一个应用的所有数据存储到同一个数据库中,MongoDB 将不同数据库存放在不同文件中。

数据库结构示例如图 5 所示。


图 5:一个名为 DB 的数据库的结构

爱面试的程序媛,一个分享面试经验的公众号。跟着站长一起学习,每天都有进步。

通俗易懂,深入浅出,定时分享程序员面试的那点事。

面试如何造火箭?工作如何拧螺丝?都在这个公号哦。

扫描二维码关注公众号,免费领取价值 1000 元的求职面试资料(限时免费)!

当你决定关注「爱面试的程序媛」,你已然超越了90%的程序员!

爱面试的程序媛二维码
微信扫描二维码关注