MongoDB type对应的值

本文详细介绍了 MongoDB 中支持的各种数据类型及其对应的数值和别名。从基本的数据类型如字符串、布尔值到复杂类型如正则表达式、JavaScript 代码等均有涉及,并特别注明了已废弃的类型。

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操作符用法文档查找

www.mongodb.com --> docs --> search

 

TypeNumberAliasNotes
Double1“double” 
String2“string” 
Object3“object” 
Array4“array” 
Binary data5“binData” 
Undefined6“undefined”Deprecated.
ObjectId7“objectId” 
Boolean8“bool” 
Date9“date” 
Null10“null” 
Regular Expression11“regex” 
DBPointer12“dbPointer”Deprecated.
JavaScript13“javascript” 
Symbol14“symbol”Deprecated.
JavaScript (with scope)15“javascriptWithScope” 
32-bit integer16“int” 
Timestamp17“timestamp” 
64-bit integer18“long” 
Decimal12819“decimal”New in version 3.4.
Min key-1“minKey” 
Max key127“maxKey” 

 

<think>好的,用户的问题是如何将MongoDB中的二进制类型数据转换并存储到SQL数据库。我需要结合用户提供的引用内容来解答这个问题。首先,我应该回顾一下引用中提到的MongoDB和SQL数据库的不同点,特别是存储方式和数据模型。 引用[1]提到,MongoDB的存储方式与关系型数据库不同,MongoDB使用集合和文档的结构,而SQL数据库是表结构。二进制数据在MongoDB中通常以BinData类型存储,比如图片、文件等。而SQL数据库通常使用BLOB或者BYTEA(PostgreSQL)来存储二进制数据。所以转换的关键在于如何正确提取MongoDB中的二进制数据,并适配到目标SQL数据库的相应类型。 接下来,引用[3]中提到了MongoDB的基本命令,比如使用mongo shell连接,切换数据库,创建集合等。用户可能需要从MongoDB中查询出包含二进制数据的文档,这可以通过find()操作实现。例如,使用db.collection.find()来获取文档,然后提取其中的二进制字段。 引用[2]指出MongoDB的存储引擎和底层结构,但可能对当前问题影响不大,重点还是在数据模型上。引用[4]是关于MySQL的安装和连接,但用户提到的是SQL数据库,可能包括MySQL、PostgreSQL等,需要根据不同的数据库类型选择合适的二进制类型。 现在,我需要考虑转换的具体步骤。首先,从MongoDB中读取二进制数据,这可能需要使用相应的驱动或工具,比如Python的pymongo库。然后,处理数据转换,确保二进制数据在传输过程中保持正确。最后,将数据插入到SQL数据库,使用对应的客户端库,如psycopg2(PostgreSQL)或mysql-connector-python(MySQL),并确保使用正确的数据类型如BLOB或BYTEA。 此外,还需要注意性能问题,比如分批处理数据,避免一次性加载过大数据导致内存溢出。同时,数据验证也很重要,确保转换后的数据完整无误。如果用户需要实时同步,可能需要考虑使用ETL工具或者编写脚本定时同步。 用户可能还会关心不同SQL数据库的处理方式差异,比如MySQL的BLOB和PostgreSQL的BYTEA在语法上的不同,需要分别处理。此外,二进制数据的大小限制也是一个需要注意的问题,比如某些数据库对BLOB字段有大小限制,可能需要分块存储或压缩处理。 总结一下,解决方案的大致步骤是:连接MongoDB并提取二进制数据,处理并转换数据格式,连接目标SQL数据库并插入数据,同时处理可能出现的类型差异和性能问题。需要根据具体的数据库类型调整实现细节,并提供代码示例帮助用户理解操作过程。</think>将MongoDB的二进制数据类型(如BinData)转换存储到SQL数据库需遵循以下步骤: ### 一、数据提取与转换 1. **MongoDB二进制类型解析** - MongoDB的二进制数据通过`BinData`类型存储,包含子类型标识(如图片、加密数据等)。使用`$binary`字段在BSON中表示,例如: $$ \text{BinData}(subtype, base64\_payload) $$ - 通过Python驱动`pymongo`提取数据时,二进制字段会转换为`bytes`对象[^3] 2. **SQL数据库适配** - MySQL使用`BLOB`类型(最大65KB)或`LONGBLOB`(最大4GB) - PostgreSQL使用`BYTEA`类型,支持最大1GB数据 - SQL Server使用`VARBINARY(MAX)`类型 ### 二、实现流程 ```python # 从MongoDB读取二进制数据 from pymongo import MongoClient import mysql.connector # 以MySQL为例 mongo_client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/") db = mongo_client["mydb"] collection = db["binary_data"] # 连接SQL数据库 sql_conn = mysql.connector.connect( host="localhost", user="root", password="password", database="target_db" ) sql_cursor = sql_conn.cursor() # 创建目标表(示例) sql_cursor.execute(""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS converted_data ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, filename VARCHAR(255), content LONGBLOB ) """) # 数据迁移(分批次处理) for doc in collection.find({"data_type": "binary"}).limit(1000): binary_data = doc["binary_field"] # 自动转为bytes类型 sql_cursor.execute( "INSERT INTO converted_data (filename, content) VALUES (%s, %s)", (doc["filename"], binary_data) ) sql_conn.commit() ``` ### 三、关键注意事项 1. **数据类型映射验证** - MongoDB的`BinData`子类型需与业务场景匹配,例如: - 子类型0x00:通用二进制 - 子类型0x03:UUID - 子类型0x05:加密数据 2. **性能优化** - 使用批量插入(`executemany`)提升效率 - 增加索引:SQL表应在关联字段(如filename)添加索引 3. **数据完整性校验** ```python # 验证数据一致性示例 original = collection.find_one({"_id": doc_id})["binary_field"] sql_cursor.execute("SELECT content FROM converted_data WHERE id=%s", (new_id,)) migrated = sql_cursor.fetchone()[0] assert original == migrated, "Data consistency check failed" ``` ### 四、扩展方案 1. **大文件处理** - 超过100MB的文件建议存储为文件路径,SQL中记录路径字符串 - 使用`GridFS`分块读取: ```python from gridfs import GridFS fs = GridFS(db) file_data = fs.get(file_id).read() ``` 2. **实时同步架构** ```mermaid graph LR A[MongoDB Change Stream] --> B(Kafka Message Queue) B --> C{ETL Processor} C -->|转换逻辑| D[(SQL Database)] ```
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