mongodb以BSON格式表示文檔結構，它是一個基于分布式文件存儲的開源數據庫系統，它的特點是高性能、易部署、易使用,存儲數據非常方便。

具體內容如下：

文檔是 MongoDB 的核心概念，是數據的基本單元，與關系數據庫中的行十分類似，但是比行要復雜。文檔是一組有序的鍵值對集合。文檔的數據結構與 JSON 基本相同，所有存儲在集合中的數據都是 BSON 格式。

BSON 是一種類 JSON 的二進制存儲格式，是 Binary JSON 的簡稱。 一個簡單的文檔例子如下：

{"country" : "China", "city": "BeiJing"}

MongoDB 中的數據具有靈活的架構，集合不強制要求文檔結構。但數據建模的不同可能會影響程序性能和數據庫容量。文檔之間的關系是數據建模需要考慮的重要因素。文檔與文檔之間 的關系包括嵌入和引用兩種。

下面舉一個關于顧客 patron 和地址 address 之間的例子，來說明在某些情況下，嵌入優于引用。

{
    _id: "joe",
    name: "Joe Bookreader"
}
{
    patron_id: "joe",
    street: "123 Fake Street",
    city: "Faketon",
    state: "MA",
    zip: "2345"
}

關系數據庫的數據模型在設計時，將 patron 和 address 分到兩個表中，在查詢時進行關聯， 這就是引用的使用方式。如果在實際查詢中，需要頻繁地通過 _id 獲得 address 信息，那么就需要頻繁地通過關聯引用來返回查詢結果。在這種情況下，一個更合適的數據模型就是嵌入。

將 address 信息嵌入 patron 信息中，這樣通過一次查詢就可獲得完整的 patron 和 address 信息，如下所示：

{
    _id: "joe",
    name: "Joe Bookreader",
    address: {
        street: "123 Fake Street",
        city: "Faketon”，
        state: nMAnz
        zip: T2345”
    }
}

如果具有多個 address，可以將其嵌入 patron 中，通過一次查詢就可獲得完整的 patron 和多個 address 信息，如下所示：

{
    _id: "joe",
    name: "Joe Bookreader",
    addresses:[
        {
            street: "123 Fake Streetn,
            city: "Faketon",
            state: "MA",
            zip: "12345"
        },
        {
            street: "l Some Other Street",
            city: "Boston",
            state: "MA",
            zip: "12345"
        }
    ]
}

但在某種情況下，引用用比嵌入更有優勢。下面舉一個圖書出版商與圖書信息的例子，代碼如下:

{
    title: "MongoDB: The Definitive Guide",
    author: [ "Kristina Chodorow", "Mike Dirolfn"],
    published_date: ISODate("2010-09-24"),
    pages: 216,
    language: "English",
    publisher: {
        name: "O'Reilly Media",
        founded: 1980,
        location: "CA"
    }
}
{
    title: "50 Tips and Tricks for MongoDB Developer",
    author: "Kristina Chodorow",
    published_date: ISODate("2011-05-06"),
    pages: 68,
    language: "English",
    publisher: {
        name: "O'Reilly Media",
        founded: 1980,
        location: "CA"
    }
}

從上邊例子可以看出，嵌入式的關系導致出版商的信息重復發布，這時可采用引用的方式描述集合之間的關系。使用引用時，關系的增長速度決定了引用的存儲位置。如果每個出版商的圖書數量很少且增長有限，那么將圖書信息存儲在出版商文檔中是可行的。

通過 books 存儲每本圖書的 id 信息，就可以查詢到指定圖書出版商的指定圖書信息，但如果圖書出版商的圖書數量很多, 則此數據模型將導致可變的、不斷增長的數組 books，如下所示：

{
    name: "O'Reilly Media",
    founded: 1980,
    location: "CA",
    books: [123456789, 234567890, …]
}
{
    _id: 123456789,
    title: "MongoDE: The Definitive Guide",
    author: ["Kristina Chodorow", "Mike Dirolf"],
    published_date: ISODate("2010-09-24"),
    pages: 216,
    language: "English"
}
{
    _id: 234567890,
    title: "50 Tips and Tricks for MongoDB Developer",
    author: "Kristina Chodorow",
    published_date: ISODate("2011-05-06"),
    pages: 68,
    language: "English"
}

為了避免可變的、不斷增長的數組，可以將出版商引用存放到圖書文檔中，如下所示：

{
    _id: "oreilly",
    name: "O'Reilly Media",
    founded: 1980,
    location: "CA"
}
{
    _id: 123456789,
    title: "MongoDB: The Definitive Guiden,
    author: [ "Kristina Chodorow", "Mike Dirolf"],
    published_date: ISODate("2010-09-24"),
    pages: 216,
    language: "English",
    publisher_id: "oreilly"
}
{
    _id: 234567890,
    title: "50 Tips and Tricks for MongoDB Developer",
    author: "Kristina Chodorow",
    published date: ISODate("2011-05-06")，
    pages: 68,
    language: "English",
    publisher_id: "oreilly"
}