nosql课本习题

news2024/11/27 4:36:06

nosql题目

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1. 文档数据库相比其他 NoSQL 的突出优势和特点是什么？

答案：
文档数据库的突出优势在于它的灵活性和可扩展性。不同于传统的关系型数据库，文档数据库允许存储半结构化和非结构化数据，每个文档可以有不同的字段，数据模式可以灵活改变，适用于复杂的数据模型。其特点包括：

灵活的数据模式：不需要事先定义表结构，数据的每个文档可以有不同的字段。
可扩展性：支持横向扩展，能够处理大规模数据和高并发请求。
嵌套结构支持：文档可以嵌套文档，存储复杂的对象。

2. 文档数据库与传统关系型数据库模型有什么区别？

答案：

数据结构：传统关系型数据库采用表格形式存储数据，要求严格定义表结构（Schema），所有记录必须遵守相同的结构。而文档数据库采用JSON、BSON等格式存储文档，数据结构灵活。
扩展性：关系型数据库主要是纵向扩展（增加硬件性能），而文档数据库更适合横向扩展（增加节点）。
查询方式：关系型数据库使用SQL语言查询数据，文档数据库多采用类似MongoDB的查询方式，支持嵌套查询。
事务支持：关系型数据库通常支持复杂的事务和ACID特性，而文档数据库在事务支持上有所不同，但现在的MongoDB等也逐步支持多文档事务。

3. BSON 与 JSON 有何不同？

答案：

格式：BSON (Binary JSON) 是一种以二进制形式存储的JSON格式，数据被压缩为二进制格式，从而使存储和传输更为高效。
数据类型：BSON支持更多的数据类型，比如Date、Timestamp、ObjectId，而JSON仅支持字符串、数字、布尔值和数组等常见数据类型。
大小和性能：BSON比JSON更紧凑，占用更少的存储空间，因此在性能上更加优越。

4. MongoDB 中对应关系型数据库中表和记录的数据模型术语是什么？

答案：

关系型数据库中的表（Table） 对应 MongoDB 中的集合（Collection）。
关系型数据库中的记录（Record/Row） 对应 MongoDB 中的文档（Document）。

MongoDB中的每个集合可以包含多个文档，而文档是由键值对构成的，与关系型数据库中的行类似。

5. MongoDB 中如何标识文档的唯一性？

答案：
在MongoDB中，文档的唯一性是通过每个文档的_id字段来标识的。_id是MongoDB自动生成的唯一标识符，类似于关系型数据库中的主键。每个文档在同一个集合中都必须有唯一的_id值。

6. MongoDB 支持集合与集合之间链接吗？如何实现类似关系数据库链接查询的跨集合文档查询操作？请举例说明。

答案：
MongoDB 不直接支持像关系型数据库中的JOIN操作。但可以通过嵌入文档或者引用（引用其他集合中的文档）来实现类似的功能：

嵌入文档：将一个集合中的文档嵌入到另一个文档中，从而避免JOIN操作。这种方式适合于关联关系较为简单的情况。
引用方式：使用引用（Reference）存储相关文档的_id，然后在应用层进行两次查询来实现关联。

举例：假设有两个集合，一个存储学生信息，另一个存储班级信息，可以在学生集合中存储班级集合的_id，通过两次查询来获取完整信息。

# 查询学生集合，找到对应班级的_id
db.students.find({name: "张三"})
# 根据班级_id查询班级信息
db.classes.find({_id: "class_id"})

7. 对于图 4-6 所示豆瓣影评页面中涉及的电影相关数据内容，采用 MongoDB 设计用于存储该电影的文档模型，并写出具体的文档数据。

答案：
电影影评页面可以采用嵌套文档的形式来存储。在MongoDB中，一个电影的文档可以包含电影的基本信息、影评列表等字段。示例如下：

{
  "_id": "110267720",
  "title": "哪吒之魔童降世",
  "release_date": "2019-07-26",
  "rating": 8.6,
  "genres": ["动画", "奇幻", "冒险"],
  "reviews": [
    {
      "user": "张三",
      "rating": 8.0,
      "comment": "电影非常精彩，特效震撼。",
      "date": "2019-07-27"
    },
    {
      "user": "李四",
      "rating": 9.0,
      "comment": "剧情很棒，情感充沛。",
      "date": "2019-07-28"
    }
  ]
}

这个文档中包含电影的基本信息以及影评的嵌套文档，影评中又包含用户信息、评分和评论。

8. 以存储了平台上店铺产品目录为应用背景，图 4-7 展现了一个庆丰包子铺的相关信息，请采用 MongoDB 设计用于存储该店铺的文档模型，并写出具体的文档数据。文档模型用树形结构依次嵌套出该文档包含的各个字段名称及类别。

答案：
店铺信息可以使用嵌套文档来设计，示例如下：

{
  "_id": "5190",
  "name": "庆丰包子铺（明光店）",
  "rating": 5.0,
  "address": {
    "city": "沧州",
    "district": "明光",
    "street": "幸福路100号"
  },
  "products": [
    {
      "name": "猪肉大葱包子",
      "price": 9,
      "category": "包子"
    },
    {
      "name": "素菜包子",
      "price": 8,
      "category": "包子"
    }
  ],
  "reviews": [
    {
      "user": "王五",
      "rating": 4.5,
      "comment": "包子很好吃，价格实惠。",
      "date": "2024-10-12"
    }
  ]
}