本文目录一览：
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、启动Mongodb数据库。在自己电脑的E盘、D盘根目录模拟出两个Mongodb的数据库，分别代表旧库和新库。
6、不是，是非关系型数据库。是文档形式的数据库，每条记录是一个document。
mongodb怎么存储字符串数组
1、连接MongoDB数据库 使用如下命令来连接MongoDB数据库 mongo 图1 连接MongoDB数据库 查看目前所使用的数据库。在MongoDB中，想查看使用的是哪个数据库，可以使用如下命令来查看。
2、MongoDB提出的是文档、集合的概念，使用BSON（类JSON）作为其数据模型结构，其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的。
3、没有这种操作，因为MongoDB的底层就不支持这种操作。 从MongoDB的oplog模式中可以看出，MongoDB的每次op都是独立执行的最小单元，因此，不会存在多个op组合成一个执行的情况。因此在各种API中都不会存在这种批量插入的操作。
4、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。
5、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。
6、我们将作者（comment） 的id数组作为一个字段添加到了图书中去。这样的设计方式是在非关系型数据库中常用的，也就是我们所说的范式化设计。
如何通过字符串长度在MongoDB的结果排序问题,怎么解决
1、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。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
2、可选参数。确定排序规则是否应将空格和标点符号视为基本字符以进行比较的字段。
3、排除方式七：查看mongodb数据文件，看是否已经很大？经查看，总大小才64M，这比32位文件上限的2G来讲，可以基本忽略；排除方式八：连接字符串。
4、第一部分 {member_icon：{$exists：true}} 是匹配查询，用于过滤要更新的文档，并且该位置可以加快查询速度。
5、hint：可选的。指定操作要使用的排序规则。排序规则允许用户为字符串比较指定特定于语言的规则，例如字母大小写和重音符号的规则。指定用于支持查询谓词的索引的文档或字符串。
6、code point count 截取字符串长度，为整数。若数字为负数则返回 start 后的全部的字符串。截取字符串 substr 与 $substrBytes 结果相同，会将汉字的字符长度视为2。substrCP 将汉字的字符长度视为1。
