初识MongoDB的小伙伴们一定对于MongoDB的文档类型存储非常感兴趣。于研发来说，是一个非常棒的交互，不需要进行任何数据的转换，拿来就用，JSON格式作为S/C、B/C交互来说是最经常用的了，相较于以往的XML，JSON有过之而无不及。
那么今天，就来说说这个Documents。
What is the Document?
Document,文档。是构成MongoDB数据存储的最小单元 （仅对开发而言） 。在MongoDB中，Document的表现形式犹如JSON一般，采用K-V对形式展开。只不过类型要比JSON的丰富。鉴于JSON只有6种数据类型 （字符串（string）、数值(number)、布尔（true、false）、 null、对象（object）、数组（array）），MongoDB在数据类型上并未采用简单的JSON进行数据的存储，而是使用了BSON （Binary Javascript Object Notation，关于BSON的更多说明，详见其他篇幅）。所以MongoDB使用BSON代替JSON进行数据的存储。
由形如：
{
field1: value1,
field2: value2,
field3: value3,
...
fieldN: valueN
}
组成的一条数据，我们称之为一条文档。
For Example
var mydoc = {
_id: ObjectId("5099803df3f4948bd2f98391"),
name: { first: "Alan", last: "Turing" },
birth: new Date('Jun 23, 1912'),
death: new Date('Jun 07, 1954'),
contribs: [ "Turing machine", "Turing test", "Turingery" ],
views : NumberLong(1250000)
}
| _id | 一个ObjectId类型的唯一值 |
|---|---|
| name | 一个嵌套的文档 （Object） |
| birth/death | Date类型 |
| contribs | 数组 |
| views | 长整型 |
How to Get the Embedded Doc？
在上面的例子中，name是一个内嵌文档，我们需要通过DOT --- '.'的方式进行内嵌查询。
db.coll.find({ ..., "name.first": "Alan", ..., })
我们也可以用$来匹配，但是需要注意的是$符号的用法非常复杂，具体可以查看关于$的篇幅，这里不多做介绍。
How to Get the Array ?
db.coll.find({ ..., "contribs.0": "Turing machine", ... })
这里，"contribs.0" 就代表contribs的第一个element的值是Turing machine的文档。
Limits
- BSON为了避免无端的大数据写入 （类似二进制的图片、音频等），把内存全部吃满，而特意设置了单条文档的上限，因此一条文档上限若超过16MB，则直接报错。
这里，我初始化了一个文件，里面由100W个A，大小在977K左右，
生成一个新文档：
往该文档开始灌数据，将之前生成的977k的文档全部读出，作为输入，写入新文档中去
可以看到一共是15此循环的push+1次的手动push，至此都没有溢出。
在灌一条：
至此，报出了16MB限制的错误了。这个是非常重要的，在实际生产中，我们是遇到过超过16MB数据灌进来，导致MongoDB直接crash的事故的。MongoDB无法读取超过16MB的文档，导致只要query 匹配到这条数据，MongoDB就挂。
因此，在使用MongoDB需要存入Big Data的时候可以使用GridFS （关于更多GridFS，详见其他篇幅）。
- 在MongoDB中的一个Doc，是必须要_id这个字段的，并且该字段必须是唯一的，所以一般有几种处理方式：
- 使用ObjectID
- 自定义自增列
- 使用UUID
总结
- MongoDB的Doc 是由BSON格式的数据组成而成的一个形似JSON格式的文档。
- MongoDB的Doc 有16MB的大小限制。
- MongoDB的Doc 必须要有_id的字段限制，且该字段必须是唯一的。
