1.JSON
JSON是JavaScript Object Notation的缩写，中文译为JavaScript对象表示法。用来作为数据交换的文本格式，作用类似于XML，而2001年Douglas Crockford提出的目的就是为了取代XML，它不是一种编程语言，仅用来描述数据结构。
它只是一个字符串，它只是一个有规则的字符串，或者说带有特定数据结构的字符串。（重点）然后它的表达（表现）形式是键值对的。
JSON基于两种结构："名称/值”对 的集合（A collection of name/value pairs），在不同的编程语言中有不同的描述
如：对象（object），纪录（record），结构（struct），字典（dictionary） 哈希表（hash table），有键列表（keyed list），或者关联数组 （associative array） 值的有序列表。
在大部分语言中，它被实现为数组(array)，矢量(vector)，列表(list)，序列(sequence)
1.2、JSON语法规则
JSON的语法可以表示以下三种类型的值：简单值、JSON对象和数组。
（1）简单值
// 简单值 "Hello World!" // 字符串 99 // 数值 true // 布尔型 false // 布尔型 null // 在JSON中不能使用的值 NaN // 数值不能是NaN Infinity // 数值不能是Infinity undefined // 在JSON也不可以使用JavaScript中的undefined 'Hello World!' // 字符串必须使用双引号表示，不能使用单引号 0x1 // 数值必须以十进制表示，不能使用十六进制
（2）对象
对象是一组有序的键值对的数据组成的数据类型。键值对中，值可以是简单值，也可以是对象和数组（数组也是用来表示JSON的数据类型）
// 对象，对象的属性名必须使用双引号，值要是字符串也必须使用双引号 { "name": "Andy", "age": 18, "isStudent": true, "isLeader": false, "mark": null, "school": { "name": "BIT", "region": "Beijing" // 这个地方不能有逗号，因为是对象的最后一个属性成员 } // 这个地方也不可以有逗号，因为也是对象的最后一个属性成员 }
（3）数组
数组是由一组有序的数组组成的列表。在数组中，值可以是简单值，也可以是对象和数组。
// 示例一 ["Andy", "Ruby", "Danny", "Peter", "Lisa"] // 示例二 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0] // 示例三 [ {"name": "Andy", "age": 18}, {"name": "Ruby", "age": 18}, {"name": "Danny", "age": 20} ] // 示例四 [ [0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8] ]
2.2python解析json
使用Python编码和解析Json
Python内置了json包来帮助我们完成对json的操作。
将Python的字典结构导出到json使用json.dumps() ，将json读成Python的字典结构，使用json.loads() 。
如果不是针对string操作而是对文件操作，分别使用json.load()函数和json.dump()函数。
import json python_data = { 'name' : 'wqbin', 'shares' : 100, 'price' : 542.23 } json_str = json.dumps(python_data) python_data = json.loads(json_str) # Writing JSON python_data to file with open('python_data.json', 'w') as f: json.dump(python_data, f) # Reading python_data back with open('python_data.json', 'r') as f: python_data = json.load(f)
python数据类型与json数据类型对比：
2.Bson
2.1 bson的概念
BSON（Binary Serialized Document Format）是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON，它和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数组对象，但是BSON有JSON没有的一些数据类型，如Date和BinData类型。
BSON可以做为网络数据交换的一种存储形式，这个有点类似于Google的Protocol Buffer，但是BSON是一种schema-less的存储形式，它的优点是灵活性高，但它的缺点是空间利用率不是很理想。
BSON有三个特点：轻量性、可遍历性、高效性。
{“hello":"world"} 这是一个BSON的例子，其中"hello"是key name，它一般是cstring类型，字节表示是cstring::= (byte*) "/x00" ,其中*表示零个或多个byte字节，/x00表示结束符;后面的"world"是value值，它的类型一般是string,double,array,binarydata等类型。
2.2 使用情况
MongoDB使用了BSON这种结构来存储数据和网络数据交换。
把这种格式转化成文档(Document)这个概念，因为BSON是schema-free的，所以在MongoDB中所对应的文档也有这个特征，这里的一个Document也可以理解成关系数据库中的一条记录(Record)，
文档是对数据的抽象，它被使用在Client端和Server端的交互中。所有的Client端（各种语言的Driver）都会使用这种抽象。
MongoDB以BSON做为其存储结构的一种重要原因是其可遍历性。
-
效率
BSON是为效率而设计的，它只需要使用很少的空间。即使在最坏的情况下，BSON格式也比JSON格式再最好的情况下存储效率高。
- 传输性
在某些情况下，BSON会牺牲额外的空间让数据的传输更加方便。比如，字符串的传输的前缀会标识字符串的长度，而不是在字符串的末尾打上结束的标记。这样的传输形式有利于MongoDB修改传输的数据。
- 性能
2.3数据类型演示
//null值 db.mycol.insert({x:null}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) //布尔型 db.mycol.insert({x:true}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) //小数 db.mycol.insert({x:3.1515}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) //整数 db.mycol.insert({x:3}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) //4字节带符合整数 db.mycol.insert({x:NumberInt("3")}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) //8字节带符号整数 db.mycol.insert({x:NumberLong("3")}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) //字符型 db.mycol.insert({x:"robin"}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) //日期型 db.mycol.insert({x:new Date()}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) //正则表达式 db.mycol.insert({x:/u01/i}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) //数组 db.mycol.insert({x:["a","b","c"]}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) //嵌套文档 db.mycol.insert({x:{y:"nested"}}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) //对象id db.mycol.insert({x:ObjectId()}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) //代码段 db.mycol.insert({x:function(){/ This is a test code /}}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) //undefined类型 db.mycol.insert({name:undefined}); WriteResult({ “nInserted” : 1 })
mongoDB数据类型的比较与排序优先级
- MinKey (internal type)
- Null
- Numbers (ints, longs, doubles)
- Symbol, String
- Object
- Array
- BinData
- ObjectId
- Boolean
- Date
- Timestamp
- Regular Expression
- MaxKey (internal type)
2.3格式案例
{ title:"MongoDB", last_editor:"192.168.1.122", last_modified:new Date("27/06/2011"), body:"MongoDB introduction", categories:["Database","NoSQL","BSON"], revieved:false }
2.复杂嵌套型
{ name:"lemo", age:"12", address:{ city:"suzhou", country:"china", code:215000 }, scores:[ {"name":"english","grade:3.0}, {"name":"chinese","grade:2.0} ] }
2.4mongo与Bson
数据文件
名字空间和盘区
每一个数据库都由多个名字空间组成，每一个名字空间存储了相应类型的数据。数据库中的每一个Collection都有各自对应的名字空间，索引文件同样也有名字空间。所有名字空间的元数据都存储在.ns文件中。
名字空间中的数据在磁盘中分为多个区间，这个叫做盘区。在下图中，foo这个数据库包含3个数据文件，第三个数据文件属于空的预分配文件。头两个数据文件被分为了相应的盘区对应不同的名字空间。
内存映射存储引擎
MongoDB目前支持的存储引擎为内存映射引擎。当MongoDB启动的时候，会将所有的数据文件映射到内存中，然后操作系统会托管所有的磁盘操作。
（这里的意思就是，MongoDB中的数据可以通过Java中的new操作设置一个对象，进而将对象映射到内存中，内存根据指针等实现对磁盘的操作）
这种存储引擎有以下几种特点：
- MongoDB中关于内存管理的代码非常精简，毕竟相关的工作已经有操作系统进行托管。
- MongoDB服务器使用的虚拟内存将非常巨大，并将超过整个数据文件的大小。不用担心，操作系统会去处理这一切。
- MongoDB无法控制数据写入磁盘的顺序，这样将导致MongoDB无法实现writeahead日志的特性。所以，如果MongoDB希望提供一种durability的特性，需要实现另外一种存储引擎。
- 32位系统的MongoDB服务器每一个Mongod实例只能使用2G的数据文件。这是由于地址指针只能支持32位。
关于_id与Object_Id
mongoDB中每一个文档都必须有一个"_id"键，该键等同于RDBMS中的主键，只不过这个主键是由mongoDB自动生成
"_id"键的值可以使用任意类型，可以不使用系统创建，而由用户自定义的规则生成
"_id"为轻量级，全局唯一，可类比为MySQL数据中的GTID，也用于解决不同机器副本集复制时唯一性问题
a 4-byte value representing the seconds since the Unix epoch, //时间戳 a 3-byte machine identifier, //机器唯一标识码 a 2-byte process id, and //进程ID a 3-byte counter, starting with a random value. //随机数
db.mycol.findOne() { “_id” : ObjectId(“57ce2d4cce8685a6fd9df3a3”), “x” : null } 57ce2d4c //时间戳 ==>1473129804 ==> 2016/9/6 10:43:24 ce8685 //机器唯一标识码 a6fd //进程ID 9df3a3 //随机数