多模数据库技术解析：以KingbaseES MongoDB兼容版为例

todoitbo2026-01-18 16:21

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多模数据库技术解析：以KingbaseES MongoDB兼容版为例

前言

文档数据库凭借对半结构化数据的灵活处理能力，已成为现代应用开发的重要选择。与传统关系型数据库相比，文档数据库在处理JSON/BSON格式数据时具有天然优势，无需预定义严格的表结构，可以灵活应对业务变化。

随着信创需求的增长，国产数据库厂商也在这一领域持续发力。本文以电科金仓的KingbaseES MongoDB兼容版为例，从技术角度分析多模数据库的实现思路、兼容性表现和实际应用场景。

什么是多模数据库

在深入分析之前，先明确一下"多模数据库"的概念。传统上，不同的数据模型需要不同的数据库系统来支撑：

数据模型 典型数据库 适用场景
关系模型 MySQL、PostgreSQL、Oracle 结构化数据、事务处理
文档模型 MongoDB、CouchDB 半结构化数据、内容管理
键值模型 Redis、Memcached 缓存、会话管理
图模型 Neo4j、JanusGraph 社交网络、知识图谱
向量模型 Milvus、Pinecone AI应用、相似性搜索

多模数据库的思路是在一个数据库内核中支持多种数据模型，减少技术栈复杂度。这种架构有利有弊：

优势：

  • 统一运维，降低管理成本
  • 跨模型查询更方便
  • 事务一致性更容易保证

劣势：

  • 单一模型的极致性能可能不如专用数据库
  • 功能覆盖面广但深度可能有限

性能测试数据分析

根据官方公布的YCSB基准测试结果，KingbaseES MongoDB兼容版与MongoDB 7.0在六种典型负载场景下进行了对比测试。

YCSB（Yahoo! Cloud Serving Benchmark）是业界广泛使用的NoSQL数据库基准测试工具，包含以下标准负载：

  • Workload A：50%读 + 50%更新（更新密集型）
  • Workload B：95%读 + 5%更新（读密集型）
  • Workload C：100%读（只读）
  • Workload D：95%读 + 5%插入（读最新数据）
  • Workload E：95%扫描 + 5%插入（短范围扫描）
  • Workload F：50%读 + 50%读-修改-写（读改写）

图1-KingbaseES MongoDB兼容版 vs MongoDB 7.0 性能对比

从测试数据来看，在混合读写（Workload A、F）和插入后读取（Workload D）场景中表现较好，其他场景基本持平。需要注意的是：

  1. 基准测试环境与生产环境存在差异
  2. 数据量、并发数、硬件配置都会影响结果
  3. 建议在实际业务场景下进行压测验证

另一组测试对比了BSON与Oracle OSON格式在嵌套文档更新场景下的性能：

图2-KingbaseES (BSON) vs Oracle 21.3 (OSON) 性能对比

BSON vs OSON 格式对比：

特性 BSON (Binary JSON) OSON (Oracle JSON)
来源 MongoDB原生格式 Oracle 21c引入
存储方式 二进制编码 二进制编码
类型支持 Date、ObjectId、BinData等 SQL类型映射
解析效率 无需文本解析 无需文本解析

在小数据量JSON场景下BSON处理效率较高，但随着数据量增大差距会缩小。这与两种格式的设计取舍有关，BSON针对文档操作做了专门优化，而OSON更侧重与SQL生态的融合。

技术架构分析

KingbaseES采用的是"原生扩展"路线，将文档模型能力集成到统一内核中，而非独立部署一套文档数据库。这种架构设计有几个技术特点：

统一存储引擎

底层使用统一的存储引擎管理不同类型的数据，文档数据以BSON格式存储，但共享关系型数据库的缓冲池、日志系统和检查点机制。

查询优化

统一的查询优化器可以为不同数据模型生成执行计划。对于文档查询，优化器会：

  1. 解析MongoDB查询语法
  2. 转换为内部执行计划
  3. 根据索引和统计信息选择最优路径
  4. 执行并返回结果

索引支持

索引框架支持多种类型，可以根据查询模式选择：

索引类型 适用场景 文档数据库应用
B-Tree 等值查询、范围查询 字段精确匹配
Hash 等值查询 主键查找
GIN 数组、全文检索 数组字段、文本搜索
GiST 空间数据 地理位置查询

MongoDB协议兼容性详解

官方宣称对MongoDB常用命令和操作符兼容度接近100%，支持MongoDB 5.0+通信协议。下面通过具体示例来验证兼容性。

数据库和集合操作

javascript 复制代码 
// 查看所有数据库
show dbs

// 切换/创建数据库
use mydb

// 查看当前数据库的集合
show collections

// 创建集合（显式创建）
db.createCollection("orders", {
  validator: {
    $jsonSchema: {
      bsonType: "object",
      required: ["orderId", "customer", "totalAmount"],
      properties: {
        orderId: { bsonType: "string" },
        totalAmount: { bsonType: "number", minimum: 0 }
      }
    }
  }
})

// 删除集合
db.orders.drop()

文档CRUD操作

插入操作：

javascript 复制代码 
// 单文档插入
db.orders.insertOne({
  orderId: "ORD-2024-001",
  customer: {
    name: "张三",
    phone: "138****1234",
    address: {
      province: "北京市",
      city: "北京市",
      district: "海淀区",
      street: "中关村大街1号"
    }
  },
  items: [
    { productId: "P001", name: "电子证照打印机", qty: 2, price: 3500 },
    { productId: "P002", name: "高拍仪", qty: 1, price: 1200 }
  ],
  totalAmount: 8200,
  status: "pending",
  tags: ["政务", "信创", "紧急"],
  createTime: new Date(),
  updateTime: new Date()
})

// 批量插入
db.orders.insertMany([
  { 
    orderId: "ORD-2024-002", 
    customer: { name: "李四", phone: "139****5678" }, 
    totalAmount: 5600, 
    status: "completed",
    createTime: new Date("2024-01-15")
  },
  { 
    orderId: "ORD-2024-003", 
    customer: { name: "王五", phone: "137****9012" }, 
    totalAmount: 12800, 
    status: "pending",
    createTime: new Date("2024-01-16")
  },
  { 
    orderId: "ORD-2024-004", 
    customer: { name: "赵六", phone: "136****3456" }, 
    totalAmount: 3200, 
    status: "cancelled",
    createTime: new Date("2024-01-17")
  }
])

查询操作：

javascript 复制代码 
// 基本查询
db.orders.find({ status: "pending" })

// 嵌套文档查询（点号表示法）
db.orders.find({ "customer.name": "张三" })

// 深层嵌套查询
db.orders.find({ "customer.address.district": "海淀区" })

// 比较操作符
db.orders.find({ 
  totalAmount: { $gte: 5000, $lte: 10000 } 
})

// 逻辑操作符
db.orders.find({
  $or: [
    { status: "pending" },
    { totalAmount: { $gt: 10000 } }
  ]
})

// 数组查询
db.orders.find({ tags: "信创" })  // 数组包含某元素
db.orders.find({ tags: { $all: ["政务", "信创"] } })  // 数组包含所有指定元素
db.orders.find({ "items.0.productId": "P001" })  // 数组特定位置

// 正则表达式
db.orders.find({ "customer.name": /^张/ })

// 投影（只返回指定字段）
db.orders.find(
  { status: "pending" },
  { orderId: 1, "customer.name": 1, totalAmount: 1, _id: 0 }
)

// 排序和分页
db.orders.find({ status: "pending" })
  .sort({ createTime: -1 })
  .skip(0)
  .limit(10)

// 统计数量
db.orders.countDocuments({ status: "pending" })

更新操作：

javascript 复制代码 
// 更新单个文档
db.orders.updateOne(
  { orderId: "ORD-2024-001" },
  { 
    $set: { 
      status: "processing",
      "customer.address.street": "中关村大街100号"
    },
    $currentDate: { updateTime: true }
  }
)

// 更新多个文档
db.orders.updateMany(
  { status: "pending" },
  { $set: { status: "processing" } }
)

// 数组操作
db.orders.updateOne(
  { orderId: "ORD-2024-001" },
  { 
    $push: { tags: "已审核" },  // 添加元素
    $inc: { "items.0.qty": 1 }   // 数值增加
  }
)

// 数组批量操作
db.orders.updateOne(
  { orderId: "ORD-2024-001" },
  { 
    $addToSet: { tags: { $each: ["优先", "VIP"] } }  // 添加多个不重复元素
  }
)

// upsert（不存在则插入）
db.orders.updateOne(
  { orderId: "ORD-2024-999" },
  { 
    $set: { customer: { name: "新客户" }, totalAmount: 1000 },
    $setOnInsert: { createTime: new Date() }
  },
  { upsert: true }
)

// 替换整个文档
db.orders.replaceOne(
  { orderId: "ORD-2024-004" },
  { 
    orderId: "ORD-2024-004",
    customer: { name: "赵六（已更新）" },
    totalAmount: 4500,
    status: "completed"
  }
)

删除操作：

javascript 复制代码 
// 删除单个文档
db.orders.deleteOne({ orderId: "ORD-2024-004" })

// 删除多个文档
db.orders.deleteMany({ status: "cancelled" })

// 删除所有文档（保留集合）
db.orders.deleteMany({})

聚合管道详解

聚合管道是MongoDB最强大的数据处理功能之一，支持多阶段数据转换和分析：

javascript 复制代码 
// 完整的聚合管道示例：订单统计分析
db.orders.aggregate([
  // 阶段1：筛选时间范围
  { 
    $match: { 
      createTime: { 
        $gte: ISODate("2024-01-01"), 
        $lt: ISODate("2025-01-01") 
      },
      status: { $ne: "cancelled" }
    } 
  },
  
  // 阶段2：添加计算字段
  {
    $addFields: {
      month: { $month: "$createTime" },
      itemCount: { $size: "$items" },
      hasDiscount: { $lt: ["$totalAmount", 5000] }
    }
  },
  
  // 阶段3：按月份和状态分组统计
  { 
    $group: {
      _id: { month: "$month", status: "$status" },
      orderCount: { $sum: 1 },
      totalRevenue: { $sum: "$totalAmount" },
      avgOrderValue: { $avg: "$totalAmount" },
      maxOrder: { $max: "$totalAmount" },
      minOrder: { $min: "$totalAmount" },
      customers: { $addToSet: "$customer.name" }
    }
  },
  
  // 阶段4：格式化输出
  { 
    $project: {
      _id: 0,
      month: "$_id.month",
      status: "$_id.status",
      orderCount: 1,
      totalRevenue: 1,
      avgOrderValue: { $round: ["$avgOrderValue", 2] },
      maxOrder: 1,
      minOrder: 1,
      uniqueCustomers: { $size: "$customers" }
    }
  },
  
  // 阶段5：排序
  { $sort: { month: 1, totalRevenue: -1 } },
  
  // 阶段6：限制结果数量
  { $limit: 20 }
])

常用聚合操作符：

javascript 复制代码 
// $lookup - 关联查询（类似SQL JOIN）
db.orders.aggregate([
  {
    $lookup: {
      from: "customers",           // 关联的集合
      localField: "customerId",    // 本集合的字段
      foreignField: "_id",         // 关联集合的字段
      as: "customerInfo"           // 输出字段名
    }
  },
  { $unwind: "$customerInfo" }     // 展开数组
])

// $unwind - 展开数组
db.orders.aggregate([
  { $unwind: "$items" },
  { 
    $group: {
      _id: "$items.productId",
      totalQty: { $sum: "$items.qty" },
      totalRevenue: { $sum: { $multiply: ["$items.qty", "$items.price"] } }
    }
  }
])

// $bucket - 分桶统计
db.orders.aggregate([
  {
    $bucket: {
      groupBy: "$totalAmount",
      boundaries: [0, 1000, 5000, 10000, 50000],
      default: "50000+",
      output: {
        count: { $sum: 1 },
        orders: { $push: "$orderId" }
      }
    }
  }
])

// $facet - 多维度并行聚合
db.orders.aggregate([
  {
    $facet: {
      "byStatus": [
        { $group: { _id: "$status", count: { $sum: 1 } } }
      ],
      "byMonth": [
        { $group: { _id: { $month: "$createTime" }, count: { $sum: 1 } } }
      ],
      "topCustomers": [
        { $group: { _id: "$customer.name", total: { $sum: "$totalAmount" } } },
        { $sort: { total: -1 } },
        { $limit: 5 }
      ]
    }
  }
])

GridFS大文件存储

GridFS是MongoDB处理大文件的标准方案，将超过16MB的文件分块存储。这在电子证照、影像资料等场景中很常用：

javascript 复制代码 
// GridFS存储结构说明

// 1. fs.files集合 - 存储文件元数据
{
  "_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011"),
  "length": 52428800,           // 文件总大小（字节）
  "chunkSize": 261120,          // 每个块的大小（默认255KB）
  "uploadDate": ISODate("2024-06-15T08:30:00Z"),
  "filename": "business_license_001.pdf",
  "contentType": "application/pdf",
  "metadata": {                 // 自定义元数据
    "licenseNo": "91110108MA01XXXXX",
    "companyName": "某某科技有限公司",
    "uploadUser": "admin",
    "department": "工商局",
    "expiryDate": ISODate("2029-06-15")
  }
}

// 2. fs.chunks集合 - 存储文件分块数据
{
  "_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439012"),
  "files_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011"),  // 关联files集合
  "n": 0,                       // 块序号（从0开始）
  "data": BinData(0, "...")     // 二进制数据
}

// 创建必要的索引
db.fs.files.createIndex({ filename: 1, uploadDate: 1 })
db.fs.chunks.createIndex({ files_id: 1, n: 1 }, { unique: true })

// 查询文件元数据
db.fs.files.find({ 
  "metadata.department": "工商局",
  uploadDate: { $gte: ISODate("2024-01-01") }
})

// 统计各部门文件数量和大小
db.fs.files.aggregate([
  { 
    $group: {
      _id: "$metadata.department",
      fileCount: { $sum: 1 },
      totalSize: { $sum: "$length" }
    }
  },
  {
    $project: {
      department: "$_id",
      fileCount: 1,
      totalSizeMB: { $round: [{ $divide: ["$totalSize", 1048576] }, 2] }
    }
  }
])

索引策略与优化

合理的索引设计对查询性能至关重要：

javascript 复制代码 
// 1. 单字段索引
db.orders.createIndex({ orderId: 1 })                    // 升序
db.orders.createIndex({ createTime: -1 })                // 降序

// 2. 复合索引（注意字段顺序）
// 遵循ESR原则：Equality -> Sort -> Range
db.orders.createIndex({ status: 1, createTime: -1, totalAmount: 1 })

// 3. 嵌套字段索引
db.orders.createIndex({ "customer.name": 1 })
db.orders.createIndex({ "customer.address.city": 1 })

// 4. 数组字段索引（多键索引）
db.orders.createIndex({ tags: 1 })
db.orders.createIndex({ "items.productId": 1 })

// 5. 文本索引（全文检索）
db.products.createIndex({ 
  name: "text", 
  description: "text" 
}, {
  weights: { name: 10, description: 5 },  // 权重设置
  default_language: "none"                 // 禁用词干提取（中文场景）
})

// 文本搜索查询
db.products.find({ 
  $text: { $search: "打印机 证照" } 
}, {
  score: { $meta: "textScore" }
}).sort({ score: { $meta: "textScore" } })

// 6. 唯一索引
db.orders.createIndex({ orderId: 1 }, { unique: true })

// 7. 稀疏索引（只索引存在该字段的文档）
db.orders.createIndex({ discountCode: 1 }, { sparse: true })

// 8. TTL索引（自动过期删除）
db.logs.createIndex({ createTime: 1 }, { expireAfterSeconds: 2592000 })  // 30天后过期

// 9. 部分索引（只索引符合条件的文档）
db.orders.createIndex(
  { totalAmount: 1 },
  { partialFilterExpression: { status: "completed" } }
)

// 查看集合的所有索引
db.orders.getIndexes()

// 查看索引使用情况
db.orders.find({ status: "pending" }).explain("executionStats")

// 删除索引
db.orders.dropIndex("status_1_createTime_-1")

索引优化建议：

场景 推荐索引类型 说明
主键查询 单字段唯一索引 _id默认有索引
多条件查询 复合索引 注意字段顺序
范围+排序 复合索引 排序字段放最后
数组元素查询 多键索引 自动创建
全文搜索 文本索引 每个集合只能有一个
日志类数据 TTL索引 自动清理过期数据

高可用架构

KingbaseES的读写分离集群（RWC）提供以下能力：

指标 参数 说明
故障切换时间(RTO) < 30秒 主节点故障后自动切换
数据丢失(RPO) 0 同步复制保证数据不丢失
部署模式 同城双活、两地三中心 支持多种容灾架构

应用连接示例

使用标准MongoDB驱动即可连接，修改连接地址即可完成迁移：

Node.js连接示例：

javascript 复制代码 
const { MongoClient } = require('mongodb');

// 连接配置
const uri = "mongodb://user:password@kingbase-host:27017/mydb";
const options = {
  maxPoolSize: 50,              // 连接池大小
  wtimeoutMS: 2500,             // 写超时
  retryWrites: true,            // 自动重试写操作
  retryReads: true              // 自动重试读操作
};

const client = new MongoClient(uri, options);

async function main() {
  try {
    await client.connect();
    console.log("Connected successfully");
    
    const db = client.db("certificate_db");
    const collection = db.collection("certificates");
    
    // 插入文档
    const insertResult = await collection.insertOne({
      certNo: "CERT-2024-001",
      certType: "营业执照",
      holder: "某某公司",
      issueDate: new Date(),
      status: "valid"
    });
    console.log("Inserted:", insertResult.insertedId);
    
    // 查询文档
    const doc = await collection.findOne({ certNo: "CERT-2024-001" });
    console.log("Found:", doc);
    
    // 聚合查询
    const stats = await collection.aggregate([
      { $match: { status: "valid" } },
      { $group: { _id: "$certType", count: { $sum: 1 } } }
    ]).toArray();
    console.log("Stats:", stats);
    
  } finally {
    await client.close();
  }
}

main().catch(console.error);

Python PyMongo连接示例：

python 复制代码 
from pymongo import MongoClient
from pymongo.errors import ConnectionFailure
from datetime import datetime

# 连接配置
uri = "mongodb://user:password@kingbase-host:27017/"
client = MongoClient(
    uri,
    maxPoolSize=50,
    wtimeoutMS=2500,
    retryWrites=True,
    retryReads=True
)

# 测试连接
try:
    client.admin.command('ping')
    print("Connected successfully")
except ConnectionFailure:
    print("Connection failed")

db = client["certificate_db"]
collection = db["certificates"]

# 插入文档
doc = {
    "certNo": "CERT-2024-002",
    "certType": "营业执照",
    "holder": "某某公司",
    "issueDate": datetime.now(),
    "status": "valid"
}
result = collection.insert_one(doc)
print(f"Inserted: {result.inserted_id}")

# 查询文档
found = collection.find_one({"certNo": "CERT-2024-002"})
print(f"Found: {found}")

# 聚合查询
pipeline = [
    {"$match": {"status": "valid"}},
    {"$group": {"_id": "$certType", "count": {"$sum": 1}}}
]
stats = list(collection.aggregate(pipeline))
print(f"Stats: {stats}")

# 关闭连接
client.close()

Java连接示例：

java 复制代码 
import com.mongodb.client.*;
import com.mongodb.ConnectionString;
import com.mongodb.MongoClientSettings;
import org.bson.Document;
import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class KingbaseMongoExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 连接配置
        ConnectionString connString = new ConnectionString(
            "mongodb://user:password@kingbase-host:27017/mydb"
        );
        
        MongoClientSettings settings = MongoClientSettings.builder()
            .applyConnectionString(connString)
            .applyToConnectionPoolSettings(builder -> 
                builder.maxSize(50)
                       .maxWaitTime(2500, TimeUnit.MILLISECONDS))
            .retryWrites(true)
            .retryReads(true)
            .build();
        
        try (MongoClient client = MongoClients.create(settings)) {
            MongoDatabase db = client.getDatabase("certificate_db");
            MongoCollection<Document> collection = db.getCollection("certificates");
            
            // 插入文档
            Document doc = new Document()
                .append("certNo", "CERT-2024-003")
                .append("certType", "营业执照")
                .append("holder", "某某公司")
                .append("status", "valid");
            collection.insertOne(doc);
            
            // 查询文档
            Document found = collection.find(new Document("certNo", "CERT-2024-003")).first();
            System.out.println("Found: " + found.toJson());
            
            // 聚合查询
            collection.aggregate(Arrays.asList(
                new Document("$match", new Document("status", "valid")),
                new Document("$group", new Document("_id", "$certType")
                    .append("count", new Document("$sum", 1)))
            )).forEach(d -> System.out.println(d.toJson()));
        }
    }
}

迁移实践参考

迁移前评估清单

在进行MongoDB到KingbaseES的迁移前，建议完成以下评估：

评估项 检查内容 风险等级
版本兼容性 MongoDB版本是否在5.0+范围内 高
命令覆盖 使用的命令是否在兼容列表中 高
驱动版本 应用使用的驱动版本 中
数据量 总数据量、单集合最大数据量 中
索引策略 现有索引是否都支持 中
特殊功能 Change Streams、事务等 高

迁移步骤建议

bash 复制代码 
# 1. 导出MongoDB数据
mongodump --uri="mongodb://source-host:27017/mydb" --out=/backup/

# 2. 导入到KingbaseES
mongorestore --uri="mongodb://kingbase-host:27017/mydb" /backup/mydb/

# 3. 验证数据完整性
# 对比文档数量
mongo source-host:27017/mydb --eval "db.orders.countDocuments({})"
mongo kingbase-host:27017/mydb --eval "db.orders.countDocuments({})"

# 4. 重建索引（如有必要）
mongo kingbase-host:27017/mydb --eval "db.orders.reIndex()"

兼容性测试脚本

javascript 复制代码 
// 兼容性测试脚本
// 在迁移前后分别运行，对比结果

const testCases = [
  // 基本CRUD
  { name: "insertOne", fn: () => db.test.insertOne({ a: 1 }) },
  { name: "findOne", fn: () => db.test.findOne({ a: 1 }) },
  { name: "updateOne", fn: () => db.test.updateOne({ a: 1 }, { $set: { b: 2 } }) },
  { name: "deleteOne", fn: () => db.test.deleteOne({ a: 1 }) },
  
  // 聚合
  { name: "aggregate", fn: () => db.test.aggregate([
    { $match: { status: "active" } },
    { $group: { _id: "$type", count: { $sum: 1 } } }
  ]).toArray() },
  
  // 索引
  { name: "createIndex", fn: () => db.test.createIndex({ field: 1 }) },
  { name: "getIndexes", fn: () => db.test.getIndexes() },
  
  // 其他
  { name: "distinct", fn: () => db.test.distinct("type") },
  { name: "countDocuments", fn: () => db.test.countDocuments({}) }
];

testCases.forEach(tc => {
  try {
    const result = tc.fn();
    print(`✓ ${tc.name}: PASS`);
  } catch (e) {
    print(`✗ ${tc.name}: FAIL - ${e.message}`);
  }
});

案例参考

官方披露的一个案例是福建某地市电子证照系统的迁移：

项目背景：

  • 原系统：MongoDB
  • 数据规模：2TB+
  • 并发压力：1000+ QPS
  • 业务类型：电子证照存储与查询

迁移过程：

  1. 兼容性评估：验证现有查询语句兼容性
  2. 数据迁移：使用mongodump/mongorestore工具
  3. 应用改造：仅修改连接字符串
  4. 性能调优：针对高频查询优化索引

运行效果：

  • 已稳定运行6个月以上
  • 支撑500余家单位的证照共享服务
  • 部分复杂查询响应时间从秒级降到毫秒级

这类案例可以作为评估参考，但每个系统的业务特点不同，实际迁移前建议：

  1. 在测试环境完整验证兼容性
  2. 进行压力测试，对比迁移前后性能
  3. 制定回滚方案
  4. 分阶段上线，先非核心业务

总结

多模数据库是一个值得关注的技术方向，将关系、文档、向量等能力整合到统一内核中，可以简化技术栈复杂度。本文以KingbaseES MongoDB兼容版为例，分析了其技术架构、兼容性表现和使用方法。

适用场景：

  • 有信创合规要求的政企用户
  • 希望简化多数据库运维的团队
  • MongoDB迁移需求且对兼容性要求较高

需要注意：

  • 基准测试数据仅供参考，实际性能需压测验证
  • 部分高级功能（如Change Streams）的兼容性需单独确认
  • 建议从非核心业务开始试点

技术选型最终还是要看具体场景和实测结果，希望本文的分析对有相关需求的读者有所帮助。

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