"age": Int32(30)

发布时间：2025-06-24 18:02:54  作者：北方职教升学中心  阅读量：898

{。MongoDB在文档存储上更好，适合存储海量文档󿀌但只支持简单的文档搜索，而不是全文检索。还可以得出：。

在某种程度上，es具有更细粒度的查询能力，也就是说，

• 为此，搜索引擎（如 Elasticsearch）建立复杂的索引来存储每个单词的位置、

  }。

#xff1优化方向的差异a;

全文搜索引擎的设计重点是最大化搜索效率，特别是在处理大量文本数据时的搜索性能。

2.MongoDB࿱是什么？f;

3.对比ES和MongoDB。

3.对比ES和MongoDB。
  "birthday": ISODate("1990-01-01"), // 日期类型。

}。
  "age": Int32(30)，数字、

在这个 BSON 示例中，我们可以看到一些和 JSON最大的区别是它的数据是有类型的，BSON是最二进制的，类型声明可以准确地从二进制中分析准确的值，从而避免了这个分析过程，

我们不需要手动创建数据库和集合c;当我们创建文档时文档所在的数据库或集合不存在，数据库和集合将自动创建。两者不能相互兼顾，只能二选一。

• 这些系统可能采用不同的存储优化技术，如数据压缩、

  ES后󿀌在这个时候，

  https://bugman.blog.csdn.net/article/details/135258207?spm=1001.2014.3001.5502。

  mongodb的架构如下：

  

  database（#xfff09;：数据库，集合可以存放在里面。

• 文档数据库的索引通常不是为全文搜索而设计的，但要快速找到特定的字段或数据结构。
  OK，其实我们已经知道了ES和MongoDB的核心区别，也不会有疑惑。

  ---

  1.由文档存储引起的问题。

  • 在某种程度上，

    说白点，MongoDB是为了解决大量文档的存储而设计的。

    【JAVA】CSDN博客分布式链路跟踪技术概论。

    后来我们发现存储日志和需要后期统计的场景是不合适的，于是引出了ES系列：

    https://bugman.blog.csdn.net/article/details/135342256?spm=1001.2014.3001.5502。全文搜索和文档存储可以被视为对立或至少具有不同优化方向的技术，也就是说，

    

    目录。

    https://bugman.blog.csdn.net/article/details/135515805?spm=1001.2014.3001.5502。
    {。存储效率和结构化查询性能。在mysql中，

    https://bugman.blog.csdn.net/article/details/135425284?spm=1001.2014.3001.5502。

    https://bugman.blog.csdn.net/article/details/135581380?spm=1001.2014.3001.5502。

    2.MongoDB࿱是什么？f;

    MongoDB（由“Humongous Database“缩写）它是一种面向文档的开源 NoSQL #xfff00数据库系统c;ACID自4.0版本开始支持。

    collection（集合）：类似于数组，文档可以存储在集合中。我们可以看到BSON非常适合文档存储，二进制化后，

    1.由文档存储引起的问题。频率和其他信息。布尔值、

  • #xff1文档存储的特点a;

• 文档存储（如 MongoDB）主要关注结构化或半结构化数据的存储和查询。                  // 32位整数。分片等，提高存储效率和处理大量数据的能力。

• 全文搜索特点：

全文搜索的核心是快速有效地检索包含特定词汇或短语的文档。

这些索引通常需要快速访问󿼌因此，原始数据的体积减小了#xff0c;由于有类型的存在，能直接读出，又非常适合检索。我们不可避免地要避免流行的文档数据库mongodb，什么是MongoDB￰？c;核心概念＀MongoDBc;与MongoDB的对比，将是本文的核心内容。我们给出了持久化的例子。先来看看JSON和BSON的比较：

假设我们有以下几点 JSON 对象，用于描述一个人的基本信息：

这个 JSON 对象包含一些基本的数据类型，如字符串、
  "isStudent": false,                // 布尔值。需要再转一遍。

document（文件）：mongodb最小单位，文档是我们存储和操作的内容。

文档数据库更注重数据的灵活性、搜索引擎可能会牺牲一些存储效率来提高读取速度。两者不能相互兼顾，只能选择一个。全文可以进行各种检索󿀌但是文档的存储要差一点。

mongodb的数据结构：

MongoDB的数据结构是其应对大量文档存储的核心，数据࿰以JSON的形式存储c;也就是BSON。对象和数组。

数据库类比数据库，集合类比表󿀌文档类比一个数据。

其实这里很多人都会有疑惑󿀌ES和MongoDB可以存储大量文档，都支持文档搜索，许多功能高度重叠，为什么会有两件类似的事情？它们各自的应用场景有什么区别？

首先要知道：

1. ES的核心是全文检索，MongoDB的核心是存储文档。BSON是二进制，这样做的目的是提高存储能力，具体细节后面说。它采用了分布式文件存储的设计理念，适用于大规模数据的存储和处理。
     "address": {                       // 嵌套文档。
     "name": "John Doe",                // 字符串。
       "street": "123 Main St",
       "city": "Anytown"
     },
     "hobbies": ["reading", "cycling"]// 数组。

   本文或本系列关于mongodb的文章来源：

   我们谈到了分布式链路跟踪系统，seluth+为了防止数据丢失，数据需要持久化。全文搜索和文档存储可以被视为对立或至少具有不同优化方向的技术，也就是说，