2.2.2 文档存储结构

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）。表2.1描述了MongoDB的存储与关系型数据库存储的对应关系。从表2.1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。

通过如图2.3所示的实例，我们也可以更直观地了解Mongo中的一些概念。

1.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。例如，图2.2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2.4所示。从图2.4可以看出，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。

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。

（1） UTF-8格式字符串。

（2） 不用有“\0”的字符串，习惯上不用“.”和“$”。

（3） 以“_”开头的多为保留键，自定义时一般不以“_”开头。

（4） 文档键值对是有序的，MongoDB中严格区分大小写。

2.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。

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。

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：

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：

但在某种情况下，引用比嵌入更有优势。下面举一个图书出版商与图书信息的例子，代码如下：

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：

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：

3.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2.5所示。

4.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2.6所示。