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mongodb的基本概念
1、MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
2、文档文档是 MongoDB 中数据的基本单位，类似于关系数据库中的行（但是比行复杂）。多个键及其关联的值有序地放在一起就构成了文档。
3、MongoDB是非关系型数据库。MongoDB又叫文档型数据库，或非关系型数据库，是一种NoSQL的数据库，是网站数据库的优选。
4、而在MongoDB中也有类似的概念，它的全称是”聚合管道（Aggregate Pipeline）“，异曲同工。为了清晰的阐述管道的概念，需要先明确一些相关概念。表示聚合管道 一个aggregate由多个阶段组成。
5、Mongodb是非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库。
mongodb中文档和关系型数据库的主要区别。
1、文档数据库不同于关系数据库，关系数据库基于了关系模型，而文档数据库采用了半结构化模型，没有在数据和模式之间的分离，使用的结构的数量依赖于目标用途。
2、占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型。
3、MongoDB通常被归类为面向文档的数据库，而不是传统的关系型数据库。与关系型数据库不同，MongoDB使用的是类似JSON格式的文档来表示数据，这些文档可以包含任意数量和类型的字段，并且每个文档都可以具有自己的结构。
4、最基本的区别就是数据模型的区别：传统数据库 从大到小为数据库，表，行。而mongodb是：数据库，集合，文档，BSON（类似json的二进制数据）。
5、mongodb数据库：非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。
mongodb数据类型转换?
mongoDB中 字符类型的字段 有大小长度限制 现代数据库一般都支持CHAR与VARCHAR字符型字段类型，CHAR是用来保存定长字符，存储空间的大小为字段定义的长度，与实际字符长度无关，当输入的字符小于定义长度时最后会补上空格。
需求 jdbc查询oracle的数据插入mongo。2问题 由于oracle数字类型，采用number。jdbc查询number统一返回的是bigdecimal。mongodb不支持bigdecimal类型。
你不能直接存储一个类的实例啊，mongodb用bson存储数据，bson是json的binary形式，所以你只能存储javascript的基本类型、Object和Array这些东西。
mongoDB-document
MongoDB 将数据记录存储为 BSON类型的 文档（document）。 BSON 是一种二进制数据类型，是json 的一种扩展， bson 支持了更多的数据类型。
MongoDB中数据的基本单元称为文档（Document）。文档是MongoDB的核心概念，多个键极其关联的值有序的放置在一起便是文档。在一个特定集合内部，需要唯一的标识文档。
它有以下几种注释：Id - 文档的唯一标识，在mongodb中为ObjectId，它是唯一的，通过时间戳+机器标识+进程ID+自增计数器（确保同一秒内产生的Id不会冲突）构成。
现在让我们添加一些数据，证实一下其运行完全正常。
mongodb的id的数据类型怎么写objectid
使用第三方驱动比如monogoose等驱动时在插入数据时可以指定数据类型。
针对这个需求，可以考虑使用 MongoDB 的嵌套文档来存储权限列表。可以将权限列表存储为一个文档，其中每个权限都是一个嵌套的子文档。
使用时间戳来进行分片（如ObjectId类型的_id，或者time字段），这种分片方式存在如下问题：按照_id字段来进行hash分片，能将数据以及写入都均匀都分散到各个shard，写入能力会随shard数量线性增长。
MongoDB 将数据记录存储为 BSON类型的 文档（document）。 BSON 是一种二进制数据类型，是json 的一种扩展， bson 支持了更多的数据类型。
请MongoDB的索引六种类型。
MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。
文本索引（Text Indexes）：MongoDB提供了一种文本索引类型，支持在集合中搜索字符串内容。这些文本索引不存储特定于语言的停止词（例如“the”、“a”、“or”），而将集合中的词作为词干，只存储根词。
MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。
foreground 方式建立索引，它导致 secondary 同样引发数据库阻塞问题。6 版本修复了这个 Bug，6 版之后使用 background 方式建立索引时，真正转向后台运行了。
