极客教程mongodb属于结构化数据库
什么是结构化数据库
结构化数据库是指采用了明确的数据模型(通常是表)来组织数据的数据库，其中数据以表格的形式存储，并使用行和列的结构来管理和检索数据。结构化数据库具有固定的模式，需要在插入数据之前定义表的结构。这种数据库类型通常使用SQL语言进行操作，因此被称为SQL数据库。
经典的结构化数据库管理系统包括MySQL、Oracle、SQL Server等，它们在企业应用中被广泛使用。这些数据库系统支持事务处理、数据完整性约束、复杂查询等功能，适用于需要高度可靠性和一致性的业务场景。
为什么说mongodb属于结构化数据库
MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库管理系统，它与传统的结构化数据库存在一些根本的区别。NoSQL数据库通常不需要固定的模式，可以动态地添加、删除字段，数据以文档的形式存储，而非表格。这种灵活的数据模型使得NoSQL数据库更适合处理大量的非结构化或半结构化数据。
尽管MongoDB是一个NoSQL数据库，但它也可以被视为一种结构化数据库，因为MongoDB的文档模型具有一定的结构化特征。在MongoDB中，数据以BSON(二进制JSON)格式存储，每个文档都是一个键值对的集合，具有灵活的嵌套结构。虽然MongoDB不要求固定模式，但通常情况下，数据在同一集合内具有相似的结构，因此可以认为MongoDB是一种半结构化数据库。
与传统的结构化数据库相比，MongoDB在某种程度上放宽了对数据结构的要求，提供了更大的灵活性和易用性。同时，MongoDB支持复杂的查询、索引、事务处理等功能，可以满足企业应用对数据处理的需求。
MongoDB的数据建模
在MongoDB中，数据以文档的形式存储，文档以JSON格式表示。每个文档都有一个唯一的_id字段作为主键，文档可以包含各种类型的数据，如字符串、整数、数组、嵌套文档等。MongoDB的文档模型与传统的表格模型存在一些差异，需要针对具体的应用场景进行数据建模。
以下是一个简单的示例，展示了如何在MongoDB中建立一个学生信息的集合：
{
"_id": ObjectId("5f70e14b03148eaa96aa0212"),
"name": "Alice",
"age": 20,
"major": "Computer Science",
"courses": [ "Database", "Algorithm" ],
"address": {
"city": "New York",
"street": "123 Main St"
}
}
在上面的示例中，每个文档代表一个学生的信息，包含姓名、年龄、专业、选修课程和地址等字段。可以看到，文档的结构是灵活的，支持嵌套对象和数组类型。通过这种灵活的文档模型，MongoDB可以更好地适应不同的数据存储需求。
MongoDB的查询语言
MongoDB使用类似于JSON的查询语言来实现数据的检索和更新。其中最常用的查询操作是find()方法，用于检索集合中符合条件的文档。除了基本的查询语句外，MongoDB还支持聚合管道(aggregation pipeline)、文本搜索(text search)、地理空间查询(geospatial query)等高级查询操作。
以下是一个简单的查询示例，查找年龄大于等于18岁的学生信息：
db.students.find({ age: { $gte: 18 } })
在上面的查询中，find()方法接受一个查询条件作为参数，查询条件使用JSON对象表示。在这个示例中，查询条件是{ age: { $gte: 18 } }，表示筛选出所有年龄大于等于18岁的学生。
MongoDB的事务处理
事务是数据库管理系统中用于管理并发操作的一种机制，能够确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID)。MongoDB从版本4.0开始支持多文档事务，可以在一个事务中对多个文档进行读写操作，确保数据操作的一致性。
以下是一个简单的事务示例，实现对学生信息的并发更新操作：
// 开启一个事务
session.startTransaction();
try {
const student1 = db.students.findOne({ name: "Alice" });
const student2 = db.students.findOne({ name: "Bob" });
// 对两个学生信息进行并发更新
db.students.updateOne({ _id: student1._id }, { inc: { score: 10 } });
db.students.updateOne({ _id: student2._id }, {inc: { score: 10 } });
// 提交事务
session.commitTransaction();
print("Transaction committed successfully.");
} catch (error) {
// 回滚事务
session.abortTransaction();
print("Transaction aborted due to error: ", error);
}
在上面的示例中，通过startTransaction()方法开启一个事务，然后在事务中对两个学生信息进行并发更新操作，最后通过commitTransaction()提交事务或者通过abortTransaction()回滚事务。MongoDB的事务处理功能能够确保数据更新的原子性，有效提高了并发操作的安全性。
MongoDB的索引
索引是数据库中用于提高检索性能的数据结构，能够加速对数据的查询操作。MongoDB支持多种类型的索引，包括单键索引、复合索引、文本索引、地理空间索引等。通过合理地添加索引，可以提高查询效率、降低数据检索的成本。
以下是一个简单的索引示例，实现对学生信息的按姓名查找操作：
// 创建一个单键索引
db.students.createIndex({ name: 1 });
// 使用索引进行查询操作
db.students.find({ name: "Alice" });
在上面的示例中，通过createIndex()方法创建一个基于姓名字段的单键索引，然后通过find()方法使用该索引进行查询操作。通过合理地选择索引类型和创建索引，能够提高查询效率，优化数据库的性能。
总结
虽然MongoDB是一个NoSQL数据库，但通过其灵活的文档模型、强大的查询语言、事务处理功能和索引支持，MongoDB可以被认为是一种结构化数据库。MongoDB采用文档存储的方式，使用类似于JSON的文档格式存储数据，每个文档都以字段-值对的形式组织数据，类似于传统数据库中的行。此外，MongoDB支持复杂的查询操作、事务处理和索引功能，能够满足企业应用中对数据存储和检索的需求。
需要注意的是，尽管MongoDB具有一定的结构化特征，但它并不是传统意义上的关系型数据库。MongoDB的数据模型更加灵活，不要求固定的表结构，允许文档之间具有不同的字段。这种灵活性使得MongoDB特别适用于数据量大、结构复杂或者数据模式频繁变化的场景。
综上所述，MongoDB虽然属于NoSQL数据库，但其具有一定的结构化特征，支持复杂的数据操作和高效的查询功能，因此可以被认为是一种结构化数据库。在选择数据库时，开发者可以根据具体的应用需求来决定是否使用MongoDB作为数据库解决方案。