MongoDB BSON格式问题有哪些，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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本文我们从几个问题入手，分析和了解MongoDB的BSON格式的一些特性及使用时的注意事项。

MongoDB BSON格式有哪些问题

问题1：字符串与数字

{a:12}

{a:'12'}

哪个更占空间?

{a:1234}

{a:'1256'}

又是哪个更占空间?

对于第一个例子，应该是前一个更占空间，而对于第二个例子，是后一个更占空间。具体原因是：MongoDB对数字的存储分两个级别，一个32位的，一是64位的，如我们上面的例子，都是在32位能表达的范围内，所以数字型的占用4个字节，而字符串型的占用空间为其长度加上最后一位结束符。所以第一个例子中字符串占用3个字节，第二个例子中字符串占用5个字节。

同样的，在索引里也是一样，不过值得注意的是，字符串与数字在排序方式上不一样，所以在索引时，数字是按数字的方式比对大小，字符串是按字符串的方式比对大小，比如在字符串中，’12′是小于’2′的。

问题2：对象与数组

{a:1,b:2,c:3}

{d:[1,2,3]}

哪个更占空间?

可能你会觉得是第一个，因为它看起来长度更长，或者你还会觉得是因为它包含了每个字段的key值。而实际上呢?

答案是第二个会占用更多空间，因为BSON数据结构在存储数组类型时，是与对象类似的方法，比如第二条的存储实际上相当于这样：

{d:{0:1,1:2,2:3}}

MongoDB BSON格式有哪些问题

问题3：_id与$natural的排序

MongoDB中有一个特殊的排序方法，叫$natural，当你指定按$natural排序的时候，相当于是按数据在磁盘上的组织顺序排序。而当你按自动生成的_id字段排序时，相当于是按插入时间排序。当不指定排序顺序的时候，MongoDB是按$natural排序的。这两个有什么差别吗?插入顺序与数据组织顺序不应该一样吗?答案是：有可能。

当MongoDB中的数据有变更时，可能会导致数据的移动，比如你先用下面的方式写入1000条数据：

for(var i=0;i<1000;i++)db.test.insert({_id:i,a:'1'}) 　　然后你分别使用下面命令按_id和$natural排序取出前一条结果： 　　db.test.find().sort({_id:1}).limit(1) 　　db.test.find().sort({$natural:1}).limit(1) 　　你得到的结果会是一样的。 　　这时候你进行一次update操作，将第一条记录的长度变长： 　　db.test.update({},{a:'12'}) 　　再通过上面两种不同的排序方式取第一条，你会发现取到的结果还是一样的。 　　然后你再将第一条记录变长： 　　db.test.update({},{a:'123'}) 　　再通过上面两种不同的排序方式取第一条，这时候你会看到，通过_id排序查到的还是原来那一条，而通过$natural查到的已经变成了第二条。这是什么原因呢? 　　当我们执行insert操作的时候，每条记录的长度为31，你可以通过下面命令查看到。 　　Object.bsonsize(db.test.findOne()); 　　而当我们通过一次update，将a值变为’12′时，其长度变长了1字节，变成了32。当我们又一次将a值变为’123′时，其长度变成了33。那为什么记录长度从31到32的时候，按$natural查到的第一条还是原来的，但是长度从32变到33的时候，通过$natural查到的就变了呢? 　　先说为什么变了，因为MongoDB在记录长度变化后，发现当前记录所在空间后面没有空余的空间可供其变长。那么这条记录就会被删除然后移动到数据集的最后。这是为什么第二次我们通过$natural查到的第一条不是原来那条的原因。因为原来那条已经跑到最尾巴上去了。 　　但是为什么第一次增长长度时记录没有移动呢?可能你从数字31，32，33上已经看出点端倪来了。对，就是内存对齐，MongoDB每一条记录都会做4字节的内存对齐。所以在你刚插入的时候，记录长度虽然只有31字节，但是MongoDB会为它分配32字节(8*4)的空间。这时候在其末尾就有一字节的空闲，当你增长一字节的时候，这一字节的空闲正好可以用上。所以就不需要移动位置了。而第二次从32字节变成33字节，原有的空间已经不能装下了，所以会造成数据的移动。实际上4字节对齐，也同时造成一些空间的浪费。同时引起数据变长后移动上的不确定性。

看完上述内容，你们掌握MongoDB BSON格式问题有哪些的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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