深入了解MongoDB是如何存储数据的

MongoDB是一个基于文档存储的NoSQL数据库管理系统。在深入了解MongoDB是如何存储数据之前，需要先了解MongoDB的基本概念和术语。

MongoDB中的基本概念：

• 数据库：是一组数据的容器，相当于关系型数据库中的“数据库”概念。
• 集合：是一个存储文档的容器，相当于关系型数据库中的“表”概念。
• 文档：是MongoDB中的基本数据单元，相当于关系型数据库中的“行”概念。
• 字段：MongoDB文档中的数据项，相当于关系型数据库中的“列”概念。

MongoDB使用BSON（Binary JSON）格式来表示存储的数据。BSON是一种二进制序列化格式，可以有效地存储和检索数据，并且比JSON更为紧凑和高效。

MongoDB内部在磁盘上存储文档是通过使用MMap的方式将数据映射到虚拟内存来实现的。存储引擎的核心组件是MMFiles，即Mongo Memory Mapped Files，通过将磁盘数据映射到内存，降低了磁盘I/O的压力，提高了读取速度。

MongoDB中采用的是动态模式，即文档中的字段可以随时添加或删除。这种方法可以更好地适应数据结构的改变，避免出现数据抽象层失效的情况。因此，在存储数据时，MongoDB并不需要像传统的关系型数据库一样预先定义表结构。

下面我们通过两个具体的示例，深入了解MongoDB是如何存储数据的。

示例一：将文档存储到MongoDB中

假设我们有如下的JSON文档：

{
    "name": "张三",
    "age": 25,
    "gender": "男",
    "address": {
        "province": "湖南",
        "city": "长沙",
        "street": "五一大道"
    },
    "phone": [
        "13800000001",
        "13800000002"
    ]
}

我们可以使用下面的代码将该文档保存到MongoDB中：

import pymongo

# 创建MongoDB数据库连接
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

# 选择要使用的数据库
db = client['test_database']

# 选择要使用的集合
collection = db['test_collection']

# 创建要保存到集合的文档
document = {
    "name": "张三",
    "age": 25,
    "gender": "男",
    "address": {
        "province": "湖南",
        "city": "长沙",
        "street": "五一大道"
    },
    "phone": [
        "13800000001",
        "13800000002"
    ]
}

# 保存文档到集合中
collection.insert_one(document)

在上面的代码中，我们通过pymongo模块创建MongoDB数据库连接，并创建一个test_database的数据库和一个test_collection的集合。然后我们创建一个document变量用来保存要保存到集合中的文档，并通过调用集合的insert_one()函数将该文档保存到集合中。

执行完上述代码后，MongoDB会将该文档以BSON格式保存到磁盘上。

示例二：从MongoDB中检索文档

现在，我们已经将文档存储到MongoDB中了。接下来，我们将演示如何从MongoDB中检索文档。

假设我们要检索所有年龄大于20岁的人的信息。我们可以使用下面的代码实现：

import pymongo

# 创建MongoDB数据库连接
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

# 选择要使用的数据库
db = client['test_database']

# 选择要使用的集合
collection = db['test_collection']

# 构建查询条件
query = {"age": {"$gt": 20}}

# 查询符合条件的文档
documents = collection.find(query)

# 输出查询结果
for document in documents:
    print(document)

在上面的代码中，我们构建了一个查询条件，即age大于20岁，并通过集合的find()函数查询符合条件的文档。查询结果返回的是一个游标，我们可以遍历该游标获取所有符合条件的文档。

在MongoDB中查询文档和在传统的关系型数据库中查询数据的方法不同，MongoDB中采用的是基于文档的查询语言。这些查询语言可以与BSON格式的数据进行交互，有些查询语言在MongoDB中得到支持，例如Aggregation Pipeline语言。

以上就是MongoDB是如何存储数据的完整攻略，包含了两个示例说明。