MongoDB Inserting 插入数据

当我们要向MongoDB插入数据，数据格式就是document。

document的数据结构和JSON基本一样。

Python的dictionaries和ruby的hashes都是例子。 这个部分主要讲解MongoDB数据的插入。

Document-Orientation面向文档

面向文档的数据库存储document，但是这个document是一个结构document。

这个词汇可能来自XML document。

然而其他结构的数据格式如JASON，有相似的属性。

 

MongoDB的document是类似JSON的数据结构。 JSON 是一个存储对象风格数据绝佳方法。

它独立于语言以及基于标准的。

为了效率，MongoDB使用的是BSON。是一个二进制描述数据的协议。

BSON检索字段要明显快于JSON。同时BSON也添加了更多的数据类型如date类型和二进制类型。

BSON读起来和JSON一样并且也可以和其他多种语言的数据结构相对应。

 

客户端驱动序列化数据为BSON。之后再把数据传输到db中。

存储在硬盘上的数据格式就是BSON。获取的时候，也不要太复杂，效率很高。

客户端驱动反序列化BSON对象，转为自己语言的格式。

JSON

举例，下列 "document" 可以被存储在MongoDB中:

{ author: 'joe',  

created : new Date('03/28/2009'),  

title : 'Yet another blog post',  

text : 'Here is the text...',  

tags : [ 'example', 'joe' ],  

comments : [ { author: 'jim', comment: 'I disagree' },              

             { author: 'nancy', comment: 'Good post' }  

            ]

}

这个文档是一个blog post。因此我们可以把它保存到posts collection中。

> doc = { author : 'joe', created : new Date('03/28/2009'), ... }

> db.posts.insert(doc);

MongoDB了解BSON对象内部构造-不仅仅存储它们。可以通过内部字段和索引来进行查询。如

> db.posts.find( { "comments.author" : "jim" } )

意思就是 "查询评论作者为jim的posts"。

有好的MongoDB Schema

MongoDB可以用在很多的场景,并且使用起来和关系型数据库还是很相似的。

MongoDB设计的目标是存储复杂对象。

存储的例子

如果你要创建一个在线商店并且进行买卖。关系型设计如下

  item     title     price     sku  item_features     sku     

feature_name     feature_value

有可能要进行范式化，因为不同的items有不同的features，

并且你不想在一张表保存所有的features。在MongoDB中很容易做到，还更有效率。

  item : {           

"title" : <title> ,          

 "price" : <price> ,           

"sku"   : <sku>   ,           

"features" : {              

"optical zoom" : <value> ,              ...          

 }  }

这样做有几个优点

• 一条语句查询出整个记录。
• 保存一个item的所有数据都保存在相同的硬盘空间上。只需要一次查找就可以了。

看起来还有一些的问题

• 你可能向插入或更新一个文档。MongoDB可以操作内嵌document

  db.items.update( { sku : 123 } , { "$set" : { "features.zoom" : "5" } } )
  

• 添加一个feature需要在硬盘上移动整个对象么？答案是不。
• MongoDB会预留空间给要增长的对象。 这样做还能避免索引更新。