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mongoDB-document
1、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。
2、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。
3、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。
4、现在让我们添加一些数据，证实一下其运行完全正常。
5、MongoDB 聚合操作是在数据处理管道的逻辑上建模的。documents可以进入一个用于处理docuemnt然后返回聚合值的多阶段管道。底层的管道提供了filters（类似于查询的操作）和document transformations（修改document的输出形式）操作。
mongodb数据库适合做什么
1、嵌套文档，业务数据比较复杂，适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞，虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟，pg毕竟现在生产中使用还是偏少，个人也不了解，这里不谈。
2、网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。
3、数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据。
4、MongoDB属于内存型数据库，在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现。
mongodb和mysql5.7的json哪个更好,优缺点比较
使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。
MongoDB对于关系型数据库里的表，但是集合中没有列、行和关系概念，这体现了模式自由的特点。
稳定性 索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能。
另外，MongoDB还有一个最大的缺点，就是它占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型。
如何正确的使用MongoDB并优化其性能
1、在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论。
2、MongoDB的主从同步机制是确保数据一致性和可靠性的重要机制。其同步的基础是oplog，类似MySQL的binlog，但是也有一些差异，oplog虽然叫log但并不是一个文件，而是一个集合（Collection）。
3、“n”则表明了实际返回的文档数量。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引，所以才会搜索了所有的文档。
4、因此，对于需要高性能的应用，如实时分析、在线游戏等，MongoDB也是一个不错的选择。 水平扩展能力：MongoDB的分片功能不仅可以用来存储大量数据，还可以提高数据库的读写性能。
mongoose.schema和mysql.schema区别大吗?
1、schema在数据库中表示的是数据库对象集合，它包含了各种对像，比如：表，视图，存储过程，索引等等。一般情况下一个用户对应一个集合，为了区分不同的集合就需要给不同的集合起名字。
2、MySQL官方文档指出，从概念上讲，模式是一组相互关联的数据库对象，如表，表列，列的数据类型，索引，外键等等。但是从物理层面上来说，模式与数据库是同义的。
3、在mysql中，shema和数据库是一个意思，CREATE SCHEMA是CREATE DATABASE的同义词。但是其他数据库schema和database并不等同，需要具体看文档了解。
4、在SQL标准中，Database和Schema是不同的概念，在很多数据库中，二者也有明显的不同，但在另外一些数据库中，二者可能是相同的含义。
