mongodb指南（翻译）（二十四）

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　　当我们向Mongodb写数据，它们永远是以文档格式插入的。文档是一种数据结构，类似于JSON,Python 字典，和 Ruby的散列。在这里，我们多聊聊面向文档和怎样向Mongodb插入数据。
　　面向文档
　　面向文档的数据库存储“文档”，但是这里的文档指的是结构化的文档 - 该术语可能来自于"XML 文档"。其他结构化的数据，如JSON，甚至在很多语言中的内嵌字典，都有着相似的性质。
　　存储在Mongodb中的文档是类JSON的。JSON是一种存储程序中对象风格数据的很好的方法，一定意义上讲它是语言无关并且是基于一些标准的。
　　为了更加高效，Mongodb使用了一种称为BSON的格式，以二进制的形式呈现数据。BSON在扫描指定字段时比JSON要快。同时BSON增加了一些额外的类型，如日期类型和字节数组类型。BSON可以很容易映射为JSON或者从JSON映射，并且在很多编程语言中可以映射为多种数据结构。
　　客户端驱动将数据序列化为BSON，然后通过线路传输数据到数据库。数据以BSON格式存储到硬盘。这样的话，在检索数据时，数据库只需要做很少量的转换就可以将数据发送出，表现出很高的效率。客户端驱动将收到的BSON对象反序列化为自己本地语言的格式。
　　JSON
　　举例来说，下面的“文档”就可以存储在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' }
]
}
　　这个文档是一个博客帖子，因此我们可以使用shell将它存储在一个“posts”集合中：



> doc = { author : 'joe', created : new Date('03/28/2009'), ... }
> db.posts.insert(doc);
　　Mongodb理解BSON对象的内部结构--并不仅仅是可以存储它们，mongodb可以对内部字段进行查询并且可以对这些字段建立索引。例如这个查询：



> db.posts.find( { "comments.author" : "jim" } )
　　是可能的，它的意思是“查询所有的包含一条作者为jiim的帖子的博客帖子”。
　　Mongo友好 模式
mongo可以通过很多方式来使用，第一直觉就是它和使用关系型数据库非常类似。mongo就是设计用来处理包含丰富内容对象的，并且可以表现的很好。
存储示例
　　如果你正在建立一个网上商店，使用的是关系型数据库，你的数据结构可能是类似于：



item
title
price
sku
item_features
sku
feature_name
feature_value
　　你可能会这样组织数据库结构因为不同的item有着不同的feature，并且你不希望所有可能的feature都存储到一张表中。你也可以在mongo实现同样的数据结构，但是在mongo中可能会更简便：



item : {
"title" :  ,
"price" :  ,
"sku" :  ,
"features" : {
"optical zoom" :  ,
...
}
}
　　这样做非常棒：

• 你可以一次查询到整个item
  
• 某个item的所有数据存储在磁盘上的同一块区域，这样一次磁盘查找就可以搞定了
  

　　现在，乍一看似乎有一些问题，但其实我们都已经考虑到了。

• 你可能需要插入或者更新一个单独的feature。可以这样来操作：
  
  
  
  • 
    
    
    db.items.update( { sku : 123 } , { "$set" : { "features.zoom" : "5" } } )
    　　
    
  
  
  
• 增加一个feature需要在磁盘上面移动整个item吗？不需要。mongo为每一个对象预留了一些空间来适应它的增长。这也会预防引起索引的改变。