BSON如何优化来实现目标-创新互联
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1.更快的遍历速度
对JSON格式来说,太大的JSON结构会导致数据遍历非常慢。在JSON中,要跳过一个文档进行数据读取,需要对此文档进行扫描才行,需要进行麻烦的数据结构匹配,比如括号的匹配,而BSON对JSON的一大改进就是,它会将JSON的每一个元素的长度存在元素的头部,这样你只需要读取到元素长度就能直接seek到指定的点上进行读取了。
MongoDB优化:对于MongoDB来说,由于采用了MMAP来做内存与数据文件的映射,在更新或者获取Document的某一个字段时,如果需要先读取其前面的所有字段,会导致物理内存由于读操作被加载到不必要的字段上,导致资源的不合理分配。而采用BSON只需要读到相应的位置然后跨过无用内容读取需要内容即可。
2.操作更简易
对JSON来说,数据存储是无类型的,比如你要修改基本一个值,从9到10,由于从一个字符变成了两个,所以可能其后面的所有内容都需要往后移一位才可以。而使用BSON,你可以指定这个列为数字列,那么无论数字从9长到10还是100,我们都只是在存储数字的那一位上进行修改,不会导致数据总长变大。当然,在MongoDB中,如果数字从整形增大到长整型,还是会导致数据总长变大的。
MongoDB优化:所以使用MongoDB的一个技巧是将长度可能变化的字段尽量命名靠后(MongoDB在update操作后会将字段按key值按字母顺序重排,所以靠后的意思是按a-z的顺序取名)。这样在更新的时候如果导致数字变长,不需要移动大量数据。一个典型的例子是如果用二进制类型存储文件时,如果文件名或者文件描述可能会变长,那么尽量将这个字段取名靠后是一个明智的选择,否则在文件名或文件描述字段变化时,会导致移动很长的二进制数据,造成不必要的浪费。
BSON怎优化来实现目标
3.增加了额外的数据类型
JSON是一个很方便的数据交换格式,但是其类型比较有限。BSON在其基础上增加了“bytearray”数据类型。这使得二进制的存储不再需要先base64转换后再存成JSON。大大减少了计算开销和数据大小。
当然,在有的时候,BSON相对JSON来说也并没有空间上的优势,比如对{“field”:7},在JSON的存储上7只使用了一个字节,而如果用BSON,那就是至少4个字节(32位)
MongoDB优化:在MongoDB中,如果你的字段是数字型,并且涉及到数据加减操作的,那么建议存在int型,但如果是一个固定不变的数字,并且在四位以下的话,可以考虑存成字符串类型。这样会节省空间。
目前在10gen的努力下,BSON已经有了针对多种语言的编码解码包。并且都是Apache2license下开源的。并且还在随着MongoDB进一步地发展。关于BSON,你可以在其官方网站bsonspec.org上获取更多信息。
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文章题目:BSON如何优化来实现目标-创新互联
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