【51CTO.com快譯】文檔存儲數據庫被認為是所有NoSQL數據庫類型中最復雜的。它們采用JSON格式來存儲數據，而不是采用典型的行和列結構。

NoSQL數據庫是大多數日常互聯網使用的基礎。從Twiiter使用FlockDB到亞馬遜的DynamoDB，我們每天都會遇到NoSQL。

作為市面上流行的數據庫模型之一，文檔存儲的工作方式與鍵值(key-value)非常相似，因為文檔是以信息的特定鍵來存儲的。有意思的是，Windows注冊表就是文檔存儲數據庫，因此它是很強大的數據模型。

文檔數據庫的工作原理

表面上，文檔數據庫背后的想法是，您可以在文檔中存儲任何類型的信息。這意味著您可以混合搭配所需的任何類型的數據，不必擔心數據庫無法解析它。實際上，大多數文檔數據庫仍往往使用某種形式的模式、文件格式和某種預定義結構。

相比關系型SQL數據庫，文檔存儲沒有與SQL同樣的缺點和限制。這意味著處理手頭的信息要容易得多，查詢執行也要容易得多。出人意料的是，您在SQL數據庫中可以執行的同一種操作也可以在文檔存儲數據庫中執行，比如刪除、添加和查詢。

如前所述，每個文檔都需要某種類型的鍵，這是通過唯一ID提供給它的。在任何過程中提供唯一ID時，直接讀取和處理文檔本身中的信息，而不是逐列取出信息。

說到文檔數據庫(以及所有NoSQL數據庫)，要注意的一點是，它們的安全性往往比SQL數據庫差一點。因此，您需要考慮數據庫安全，而加強安全的一種方法是使用SAST。 SAST即靜態應用程序安全測試，直接查看源代碼以查找漏洞。您還可以運行DAST(動態版本)，同樣有助于避免NoSQL注入攻擊。

文檔數據庫的優點

文檔存儲的最大優點可能是，所有內容都在一個數據庫當中，而不是信息分散在多個鏈接數據庫中。因此，與SQL數據庫相比，您可以獲得更好的性能，只要不使用關系型流程。鏈接文檔會大大增添復雜性，使用起來令人沮喪，引用在文檔存儲數據庫中其實效果不好。

不像每個信息都有一個字段的傳統數據庫，即使沒有任何內容，文檔存儲數據庫也更加靈活。實際上，不需要文檔有一致性，您就可以存儲大量數據，基本上沒有問題。

同樣，由于文檔存儲更靈活，因此集成新數據根本不是問題。與必須將任何新類型的信息添加到所有數據集的關系數據庫相比，文檔存儲數據庫只需要添加到幾個數據集即可。

更具體地說，由于可以在不造成任何停機的情況下修改模式，或者由于您將來可能不知道用戶需求，因此文檔存儲數據庫非常適合這些應用：

• 大型電子商務平臺(比如亞馬遜)
• 博客網站(比如Twitter)
• 內容管理系統(WordPress和Windows注冊表)
• 分析平臺

文件數據庫的缺點

雖然大多數文檔存儲數據庫已存在了一段時間，但除了小圈子和數據庫自己的維基或論壇外，仍沒有太多的說明文檔。加上有太多的文檔存儲數據庫可供選擇，有時不深入研究，很難找到特定的信息。

此外，由于缺乏熟悉性而導致配置錯誤，或由于使用單個節點，數據有可能丟失。另一個問題是，文檔存儲數據庫其實不適合運行多個復雜的操作或復雜的查詢。

最后，文檔數據庫(和所有NoSQL數據庫)快速發展，這個事實多少成了一把雙刃劍。與SQL相對完善、不會有太大變化相比，如果您沒有熱情或興趣，NoSQL可能很難跟上步伐。

流行文檔數據庫的例子

MongoDB：作為主要的NoSQL數據庫引擎之一，它不僅應用廣泛，還使用類似JSON的機制，有自己的查詢語言。這篇指南全面介紹了MongoDB的基礎知識。

Elasticsearch：基于文檔存儲數據模型的搜索引擎。它用于搜索數據庫并建立索引，學習起來也非常簡單。

CouchDB：與Ubuntu和Facebook一起使用，它使用Javascript，用Erlang編寫。

BaseX：一種基于XML的輕量級DBM，開源，使用Java。

結論

文檔存儲數據模型大受歡迎、廣泛使用有充分理由，這歸因其靈活性。隨著數據庫應用變得越來越復雜，能夠輕松添加數據集或擴大規模意味著整體麻煩更少、項目更易于處理。

文檔存儲還有助于數據分析，因為公司可以輕松存儲眾多信息供日后使用。由于幾個文檔存儲數據庫在添加圖形接口(比如MongoDB)，因此可以更輕松地查找原本可能不明顯的信息和模式。

原文標題：Understanding NoSQL Document Databases，作者：Alex Williams

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