MongoDB几个问题梳理和复盘过程是怎样的
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工作中主要负责的系统主要以MongoDB数据库为主，开发过程中积累了一些经验和实际使用case，前一段时间把相关的场景整理了一下，组织了几篇文章。
当我尝试想把这些文发布到MongoDB中文社区时，与负责人沟通后，他们提出了一些文章中有待商榷和不严谨的地方，我在这里做一个梳理和复盘修正。
关于时间存储类型的选择
《MongoDB开发系列-从数据集合的设计开始 》中写到
时间可以直接定义为格式化的时间，便于识别和查询。不必特意存储时间戳，这样方便可视化的工具查询核对。
这里的格式化的时间有歧义，会被认为是时间字符串，比如（2019-07-03 19:10:11），我的本意是想表达使用ISODate类型的时间格式存储。
时间戳和时间格式两个数据类型的存储是一个选择问题，有的人习惯使用时间戳存储，有的人习惯用时间类型存储。
建议存时间戳的认为，时间转换成字符串很方便，字符串转换成时间很不方便。还有效率的问题。
字段语义化和字段映射
字段长度尽可能的短，不宜过长。也是考虑到内存优化。
原厂专家的建议是
实际并不存在长短的问题，因为有压缩，字段名这种重复的字段压缩后可以忽略
最开始我在考虑MongoDb是基于内存和key value形式的数据库，关于【命名规范，短字符的建议】这一条，我在官方和社区都没有找到正面的回应。
官方的文档大多是以小写命名做字段定义的，所以对于这个观点 我也是在逐步否定，或者说这种做法对内存的优化并不明显，反而牺牲了字段语意化，增加了开发字段映射和沟通成本。
官方文档示例
正常的做法是：按照驼峰或者全部小写的语义化命名即可
单文档宽度
注意这种情况下，切忌文档过宽。那如何避免这种情况，我的方法是预估最大字段数，以20个字段为节点，多于20则采用嵌套document的设计方式组织document。
这是工作中的设计经验，有不严谨的地方，容易误导读者。不应该有20的这个量化数据，我的本意是，如果一级属性太多，可以整理为二级嵌套字段，仅此而已。
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