mongodb字段顺序，mongodb字段长度限制

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mongoDB-document

MongoDB 将数据记录存储为 BSON类型的文档（document）。 BSON 是一种二进制数据类型，是json 的一种扩展， bson 支持了更多的数据类型。

通过MappingMongoConverter来实现java中的对象与MongoDB中的Document进行一些复杂的映射，默认情况下一个java域对象存入MongoDB时会生成一个_class的key对应存储Java对象类型，通过来取消每条记录生成一个-class的数据。

MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

Q1: MongoDB查询时排序字段为int类型和string类型的区别

1、MongoDB在这一方面是不如SQL类型的数据库，且MongoDB没有固定的Schema，正因为MongoDB少了一些这样的约束条件，可以让数据的存储数据结构更灵活，存储速度更加快。

2、枚举类型有以下特性：最大占用 2 Byte。最大支持 65535 个不同元素。 MySQL 后台存储以下标的方式，也就是 tinyint 或者 smallint 的方式，下标从 1 开始。排序时按照下标排序，而不是按照里面元素的数据类型。

3、x.deal = NumberInt(x.deal)；db.getCollection(product).save(x)；})这里的type：2 指的是原来的deal字段类型是2，也就是字符串类型。

4、字段），每一个字段都是一个key/value pair。key：必须为字符串类型。value：可以包含如下类型。● 基本类型，例如，string，int，float，timestamp，binary 等类型。● 一个document。● 数组类型。

Q2: MongoDB文档中字段是否有先后顺序之分

1、对于索引prefix的字段而言，不管是索引是正序还是倒序，排序是正序需求还是倒序需求，都可以使用到Index索引来避免排序对于非索引prefix的字段，无法利用其来避免排序，IXSCAN完还需要SORT。

2、写操作时字段顺序对于写入操作，MongoDB 保留文档字段的顺序，但以下情况除外：在 MongoDB 中，存储在集合中的每个文档都需要一个唯一的 _id 字段作为主键。

3、正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。

4、Collation特性（排序规则）是mongoDB 4 版本新增的。允许MongoDB的用户根据不同的语言定制排序规则。排序规则有如下的字段属性 locale字段是强制性必选参数；所有其他排序规则字段都是可选的。

5、（1）文档文档是 MongoDB 中数据的基本单位，类似于关系数据库中的行（但是比行复杂）。多个键及其关联的值有序地放在一起就构成了文档。

6、索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用索引来限制它必须检查的文档数。

Q3: 云上MongoDB常见索引问题及最优索引规则大全

1、MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。单字段索引：MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。

2、正确答案：单字段索引：在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。复合索引：包含多个字段的索引，一个复合索引最多可以包含31个字段。多键索引：MongoDB会为数组中的每个元素创建索引。

3、MongoDB索引使用B-tree数据结构。索引支持MongoDB中查询的高效执行。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。

4、} 中的 rand2 虽然没有直接命中，但在索引扫描的过程中起到了 filter 的作用。于是到了 docsExamined 的数据量就没那么大了。大方向上： docsExamined 越小越好，在此基础上 keysExamined 越小越好。

5、复合索引或者是索引的目的是方便后续的查找，在在MongoDB中，数字1表示i键的索引按升序存储，-1表示j键的索引按照降序方式存储。

6、从Robo 3T可视化界面中，去创建mongodb数据表的索引。

Q4: MongoDB副本集同步原理解析

BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的。

功能如下：数据冗余：副本集可以确保副本结点与主结点数据的更新，以防止单个数据库的服务宕机造成数据丢失的问题。

mongo副本集/复制集是mongo高可用性特征之一，是有自动故障恢复功能的主要集群。由一个Primary节点和一个或多个Secondary节点组成。

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