nosql题目
1. 文档数据库相比其他 NoSQL 的突出优势和特点是什么?
答案:
文档数据库的突出优势在于它的灵活性和可扩展性。不同于传统的关系型数据库,文档数据库允许存储半结构化和非结构化数据,每个文档可以有不同的字段,数据模式可以灵活改变,适用于复杂的数据模型。其特点包括:
- 灵活的数据模式:不需要事先定义表结构,数据的每个文档可以有不同的字段。
- 可扩展性:支持横向扩展,能够处理大规模数据和高并发请求。
- 嵌套结构支持:文档可以嵌套文档,存储复杂的对象。
2. 文档数据库与传统关系型数据库模型有什么区别?
答案:
- 数据结构:传统关系型数据库采用表格形式存储数据,要求严格定义表结构(Schema),所有记录必须遵守相同的结构。而文档数据库采用JSON、BSON等格式存储文档,数据结构灵活。
- 扩展性:关系型数据库主要是纵向扩展(增加硬件性能),而文档数据库更适合横向扩展(增加节点)。
- 查询方式:关系型数据库使用SQL语言查询数据,文档数据库多采用类似MongoDB的查询方式,支持嵌套查询。
- 事务支持:关系型数据库通常支持复杂的事务和ACID特性,而文档数据库在事务支持上有所不同,但现在的MongoDB等也逐步支持多文档事务。
3. BSON 与 JSON 有何不同?
答案:
- 格式:BSON (Binary JSON) 是一种以二进制形式存储的JSON格式,数据被压缩为二进制格式,从而使存储和传输更为高效。
- 数据类型 :BSON支持更多的数据类型,比如
Date
、Timestamp
、ObjectId
,而JSON仅支持字符串、数字、布尔值和数组等常见数据类型。 - 大小和性能:BSON比JSON更紧凑,占用更少的存储空间,因此在性能上更加优越。
4. MongoDB 中对应关系型数据库中表和记录的数据模型术语是什么?
答案:
- 关系型数据库中的表(Table) 对应 MongoDB 中的集合(Collection)。
- 关系型数据库中的记录(Record/Row) 对应 MongoDB 中的文档(Document)。
MongoDB中的每个集合可以包含多个文档,而文档是由键值对构成的,与关系型数据库中的行类似。
5. MongoDB 中如何标识文档的唯一性?
答案:
在MongoDB中,文档的唯一性是通过每个文档的_id
字段来标识的。_id
是MongoDB自动生成的唯一标识符,类似于关系型数据库中的主键。每个文档在同一个集合中都必须有唯一的_id
值。
6. MongoDB 支持集合与集合之间链接吗?如何实现类似关系数据库链接查询的跨集合文档查询操作?请举例说明。
答案:
MongoDB 不直接支持像关系型数据库中的JOIN
操作。但可以通过嵌入文档或者引用(引用其他集合中的文档)来实现类似的功能:
- 嵌入文档 :将一个集合中的文档嵌入到另一个文档中,从而避免
JOIN
操作。这种方式适合于关联关系较为简单的情况。 - 引用方式 :使用引用(Reference)存储相关文档的
_id
,然后在应用层进行两次查询来实现关联。
举例:假设有两个集合,一个存储学生信息,另一个存储班级信息,可以在学生集合中存储班级集合的_id
,通过两次查询来获取完整信息。
bash
# 查询学生集合,找到对应班级的_id
db.students.find({name: "张三"})
# 根据班级_id查询班级信息
db.classes.find({_id: "class_id"})
7. 对于图 4-6 所示豆瓣影评页面中涉及的电影相关数据内容,采用 MongoDB 设计用于存储该电影的文档模型,并写出具体的文档数据。
答案:
电影影评页面可以采用嵌套文档的形式来存储。在MongoDB中,一个电影的文档可以包含电影的基本信息、影评列表等字段。示例如下:
json
{
"_id": "110267720",
"title": "哪吒之魔童降世",
"release_date": "2019-07-26",
"rating": 8.6,
"genres": ["动画", "奇幻", "冒险"],
"reviews": [
{
"user": "张三",
"rating": 8.0,
"comment": "电影非常精彩,特效震撼。",
"date": "2019-07-27"
},
{
"user": "李四",
"rating": 9.0,
"comment": "剧情很棒,情感充沛。",
"date": "2019-07-28"
}
]
}
这个文档中包含电影的基本信息以及影评的嵌套文档,影评中又包含用户信息、评分和评论。
8. 以存储了平台上店铺产品目录为应用背景,图 4-7 展现了一个庆丰包子铺的相关信息,请采用 MongoDB 设计用于存储该店铺的文档模型,并写出具体的文档数据。文档模型用树形结构依次嵌套出该文档包含的各个字段名称及类别。
答案:
店铺信息可以使用嵌套文档来设计,示例如下:
json
{
"_id": "5190",
"name": "庆丰包子铺(明光店)",
"rating": 5.0,
"address": {
"city": "沧州",
"district": "明光",
"street": "幸福路100号"
},
"products": [
{
"name": "猪肉大葱包子",
"price": 9,
"category": "包子"
},
{
"name": "素菜包子",
"price": 8,
"category": "包子"
}
],
"reviews": [
{
"user": "王五",
"rating": 4.5,
"comment": "包子很好吃,价格实惠。",
"date": "2024-10-12"
}
]
}
这个文档包含了店铺的基本信息,产品信息以及用户评价。
参考nosql课表NoSQL数据技术袁蒸妮 编著