mongodb使用BSON格式存储数据记录. 如下图:
文档结构
文档有键值对组成, 有以下结构:
{
field1: value1,
field2: value2,
...
fieldN: valueN
}
字段的值可以是任意BSON 数据类型,包括其他文档, 数组和文档数组.
例如，以下文档包含不同类型的值：
{
_id: ObjectId("5099803df3f4948bd2f98391"),
name: { first: "Alan", last: "Turing" },
birth: new Date('Jun 23, 1912'),
death: new Date('Jun 07, 1954'),
contribs: [ "Turing machine", "Turing test", "Turingery" ],
views : NumberLong(1250000)
}
解析:
_id是 ObjectId类型.name值是一个嵌入的文档,包含字段firstandlast.birthanddeathhold values of the Date type.contribsholds an array of strings.viewsholds a value of the NumberLong type.
Field Names
字段名是String类型
文档在字段名上有以下限制:
- 字段名称
_id保留用作主键; 它的值在集合中必须是唯一的，是不可变的，并且可以是除数组以外的任何类型。 - 不能以$ 开头
- 不能包含 点(.) 字符
- 不能包含空字符
有时候bson 文档可能有多个字段使用同一个名字.这种情况,参考:driver documentation .
Field Value 限制
对于索引集合，索引字段的值具有最大索引键长度限制。 有关详细信息， SeeMaximum Index Key Length 。
点符号
MongoDB使用点符号来访问数组的元素并访问嵌入文档的字段。
Arrays
要通过基于零的索引位置指定或访问数组的元素，请将数组名称与点（.）和从零开始的索引位置连接起来，并用引号引起来：
"<array>.<index>"
{
...
contribs: [ "Turing machine", "Turing test", "Turingery" ],
...
}
要访问第三个字符:"contribs.2".
For examples querying arrays, see:
嵌入的文档
要使用点符号指定或访问嵌入式文档的字段，使用以下格式: 嵌入文档名称.字段名：
"<embedded document>.<field>"
{
...
name: { first: "Alan", last: "Turing" },
contact: { phone: { type: "cell", number: "111-222-3333" } },
...
}
上边的 name, contact,以及嵌入在contact里边的phone都是嵌入式文档.
指定name字段中的last : "name.last".
在contact 中指定phone的号码: "contact.phone.number".
For examples querying embedded documents, see:
文档的局限性
Documents有以下属性:
Document Size Limit
bson文档的最大值是16M.
最大的文档大小有助于确保单个文档不能使用过多的RAM，或者在传输过程中使用过多的带宽。 为了存储大于最大大小的文档，MongoDB提供了GridFS API。 有关GridFS的更多信息，请参阅mongofiles和驱动程序的文档。
Document Field Order
除以下情况外，MongoDB保留写入操作之后的文档字段的顺序：
- The
_id永远是文档的第一个字段 renaming字段名可能会导致字段重排序.
The _id Field
在MongoDB中，存储在集合中的每个文档都需要一个唯一的_id字段作为主键。 如果插入的文档省略_id字段，则MongoDB驱动程序自动为_id字段生成一个ObjectId。
_id字段有以下行为和约束:
- 默认情况下，MongoDB在创建集合时在_id字段上创建一个唯一的索引。
- _id字段总是文档中的第一个字段。 如果服务器收到一个没有_id字段的文档，那么服务器将把字段移到开头。
- _id字段可能包含任何BSON数据类型的值，除了数组。
_id值的常用选项：
- 使用 ObjectId
- 使用自然唯一标识符（如果可用）。 这节省了空间并避免了额外的索引。
- 使用自增长的数字
- 使用UUID
文档结构的其他用途
除了定义数据记录之外，MongoDB还一直使用文档结构，包括但不限于：query filters, update specifications documents, and index specification documents.
查询文档
查询过滤器指定纪录被选中的条件.
你可以使用<field>:<value> 表达式指定相等条件和查询运算符表达式。
{
<field1>: <value1>,
<field2>: { <operator>: <value> },
...
}
For examples, see:
- Query Documents
- Query on Embedded/Nested Documents
- Query an Array
- Query an Array of Embedded Documents
举一个Query Documents的例子:
db.inventory.find( { status: "D" } )
inventory 集合中找出status = "D"的记录. 与sql 中的语句一致:
SELECT * FROM inventory WHERE status = "D"
查询过滤器文档可以使用查询运算符来指定以下形式的条件：
{ <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }
下边的例子展示从inventory 集合中检索 status等于"A"或"D"的记录.
db.inventory.find( { status: { $in: [ "A", "D" ] } } )
这个语句与下边sql的语句一致:
SELECT * FROM inventory WHERE status in ("A", "D")
还有and 和or 的用法,想看的看这个文档Query Documents.
更新指定的文档
更新文档使用update operators 来指定在db.collection.update() 操作期间在指定字段上执行的数据修改。
{
<operator1>: { <field1>: <value1>, ... },
<operator2>: { <field2>: <value2>, ... },
...
}
For examples, see Update specifications.
索引规范文档
索引规范文档定义字段索引和索引类型：
{ <field1>: <type1>, <field2>: <type2>, ... }