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“文档”是文档数据库中的主要概念。此类数据库可存放并获取文档，其格式可以是XML、JSON、BSON等，这些文档具备可述性（self-describing），呈现分层的树状结构（hierarchical tree data structure），可以包含映射表、集合和纯量值。数据库中的文档彼此相似，但不必完全相同。文档数据库所存放的文档，就相当于键值数据库所存放的“值”。文档数据库可视为其值可查的键值数据库。（参考：）

下表是关系型数据库Oracle和文档数据库MongoDB的术语对比：

什么是文档数据库

文档数据库中的各个文档的“数据模式”（the schema of the data）也许不同，但是他们仍然能放在同一“集合”内，而不是像关系型数据库那样，表格中每行数据的模式都要相同。

向文档中新增属性时，既无需预先定义，也不用修改已有文档内容。

文档数据库特性

• 一致性：开发者可以根据应用程序需要和业务需求，为每次操作指定数据库的“一致性”强度，以决定读取操作应该使用何种slaveOk设置，并通过WriteConcern设置写入操作的安全级别。
• 事务：支持单文档级别的事务，也可以使用“仲裁”这一概念来实现事务功能。（参考：）
• 可用性：文档数据库视图用主从数据复制技术来增强可用性。可以使用三活数据中心架构。（参考：）
• 查询：可以使用视图查询，可用“物化视图”。文档数据库可以查询文档中的数据，而不用必须根据关键字获取整个文档。
• 可扩展性：可用“分片”技术。（参考：）

适用案例

• 事件记录，应用程序对事件记录各有需求。
• 内容管理系统及博客平台，用来管理用户评论、用户注册、用户配置和面向Web文档（web-facing document）。
• 网站分析与实时分析，用来存储“页面浏览量”（page view）或“独立访客数”（unique visitor）会非常方便，而且可以无需改变模式即可新增度量标准。
• 电子商务应用程序，以存储产品和订单。

不适用案例

• 包含多项操作的复杂事务。文档数据库不适合执行“跨文档的原子操作”（atomic cross-document operation）。
• 查询持续变化的聚合结构。虽然文档数据库对模式不施加任何限制，但是如果要即时查询这些持续可变的实体，那么所用的查询命令也要不断变化，所以就需要以“最低级别的粒度”（lowest level of granularity）来保存聚合了，这实际上就等于要统一数据格式了。在这种情况下，文档数据库并不适合。

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