MongoDB_数据模型&数据类型（四）

数据模块

传统的关系型数据库需要对表结构进行预先定义和严格的要求，而这样的严格要求，导致了处理数据的过程更加烦琐，甚至降低了执行效率。

在数据量达到一定规模的情况下，传统关系型数据库反应迟钝，想解决这个问题就需要反其道而行之，尽可能去掉传统关系型数据库的各种规范约束，甚至事先无须定义数据存储结构。

文档存储支持对结构化数据的访问，与关系模型不同的是，文档存储没有强制的架构。文档存储以封包键值对的方式进行存储，文档存储模型支持嵌套结构。例如，文档存储模型支持 XML  和 JSON 文档，字段的“值”可以嵌套存储其他文档，也可存储数组等复杂数据类型。

MongoDB 存储的数据类型为 BSON，BSON 与 JSON 比较相似，文档存储模型也支持数组和键值对。

MongoDB 的文档数据模型如图下所示，MongoDB 的存储逻辑结构为文档，文档中采用键值对结构，文档中的 _id 为主键，默认创建主键索引。从 MongoDB 的逻辑结构可以看出，MongoDB 的相关操作大多通过指定键完成对值的操作。

文档数据库无须事先定义数据存储结构，这与键值数据库和列族数据库类似，只需在存储时采用指定的文档结构即可。从上图可以看出，一个大括号{}中包含了若干个键值对，大括号{}中的内容就被称为一条文档。

BSON对JSON做了哪些改进？

上面提到了MongoDB 存储的数据类型为 BSON，一种基于 JSON 的二进制序列化格式，用于 MongoDB 存储文档并进行远程过程调用。

JSON 是一种网络常用的数据格式，具有自描述性。JSON 的数据表示方式易于解析，但支持的数据类型有限。BSON 目前主要用于 MongoDB 中，选择 JSON 进行改造的原因主要是 JSON 的通用性及 JSON 的 schemaless 的特性。

BSON 改进的主要特性有下面三点。

更快的遍历速度

BSON 对 JSON 的一个主要的改进是，在 BSON 元素的头部有一个区域用来存储元素的长度， 当遍历时，如果想跳过某个文档进行读取，就可以先读取存储在 BSON 元素头部的元素的长度， 直接 seek 到指定的点上就完成了文档的跳过。

在 JSON 中，要跳过一个文档进行数据读取，需要在对此文档进行扫描的同时匹配数据结构才可以完成跳过操作。

操作更简易

如果要修改 JSON 中的一个值，如将 9 修改为 10，这实际是将一个字符变成了两个，会导致其后面的所有内容都向后移一位。
在 BSON 中，可以指定这个列为整型，那么，当将 9 修正为 10 时，只是在整型范围内将数字进行修改，数据总长不会变化。

需要注意的是：如果数字从整型增大到长整型，还是会导致数据总长增加。

支持更多的数据类型

BSON 在 JSON 的基础上增加了很多额外的类型，BSON 增加了“byte array”数据类型。这使得二进制的存储不再需要先进行 base64 转换再存为 JSON，减少了计算开销

BSON 支持的数据类型如表所示。

BSON 支持的数据类型

类型	描述示例
NULL	表示空值或者不存在的字段，{"x" : null}
Boolean	布尔型有 true 和 false，{"x" : true}
Number	数值：客户端默认使用 64 位浮点型数值。{"x" : 3.14} 或 {"x" : 3}。对于整型值，包括 NumberInt（4 字节符号整数）或 NumberLong（8 字节符号整数），用户可以指定数值类型，{"x" : NumberInt("3")}
String	字符串：BSON 字符串是 UTF-8，{"x" : "中文"}
Regular Expression	正则表达式：语法与 JavaScript 的正则表达式相同，{"x" : /[cba]/}
Array	数组：使用“[]”表示，{"x" : ["a", "b", "c"]}
Object	内嵌文档：文档的值是嵌套文档，{"a" : {"b" : 3}}
ObjectId	对象 id：对象 id 是一个 12 字节的字符串，是文档的唯一标识，{"x" : objectId()}
BinaryData	二进制数据：二进制数据是一个任意字节的字符串。它不能直接在 Shell 中使用。如果要将非 UTF-8 字符保存到数据库中，二进制数据是唯一的方式
JavaScript	代码：查询和文档中可以包括任何 JavaScript 代码，{"x" : function(){/*...*/}}
Data	日期：{"x" : new Date()}
Timestamp	时间戳：var a = new Timestamp()