MongoDB unterstützt verschiedene Datentypen, darunter:
1. String: Es ist der häufigste Datentyp, der in MongoDB verwendet wird. Strings müssen in UTF-8 gültig sein.
2. Integer: Dieser Typ wird verwendet, um numerische Werte zu speichern und kann in verschiedenen Größen sein, je nach Bedarf, wie zb. 32 oder 64 Bit.
3. Boolean: Dieser Typ wird verwendet, um eine boolesche (wahr/falsch) Daten zu speichern.
4. Double: Dieser Typ wird zum Speichern von Gleitkommazahlen verwendet.
5. Min/Max-Schlüssel: Dieser Typ wird verwendet, um einen Wertsatz darzustellen, der jeweils entweder höher oder niedriger als alle anderen möglichen Schlüsselwerte ist.
6. Arrays: Dieser Typ wird verwendet, um Arrays oder Listen oder mehrere Werte in eine einzige Schlüssel zu speichern.
7. Timestamp: Dieser Datentyp wird zur Aufzeichnung eines Zeitpunkts innerhalb des MongoDB verwendet.
8. Object: Dieser Typ wird für eingebettete Dokumente verwendet.
9. Null: Dieser Typ wird zum Speichern eines Nullwertes verwendet.
10. Symbol: Dieser Typ wird ähnlich wie eine Zeichenkette verwendet.
11. Datum: Dieser Typ wird zum Speichern des aktuellen Datums oder der aktuellen Uhrzeit in UTC verwendet.
12. Object ID: Dieser Typ wird zum Speichern der Dokument-ID verwendet.
13. Binärdaten: Dieser Typ wird zum Speichern binärer Daten verwendet.
14. Code: Dieser Typ wird zur Speicherung von JavaScript-Code im Dokument verwendet.
15. Regulärer Ausdruck: Dieser Typ wird zur Speicherung regulärer Ausdrücke verwendet.
16. Decimal128: Dieser Typ wird verwendet, um 128-Bit-Dezimal-basierte Gleitkommazahlen zu speichern. Dieser Typ wurde für Berechnungen eingeführt, die eine hohe Präzision erfordern.
Es ist wichtig zu beachten, dass Sie den Dokumenten in einer MongoDB-Sammlung unterschiedliche Datentypen zuweisen können, da MongoDB schemaless ist. Dies bedeutet, dass die Datenbank nicht benötigt, dass alle Dokumente in einer Sammlung die gleichen Felder haben. Diese Flexibilität kann sehr nützlich sein, aber es ist wichtig, konsistent zu bleiben und Ihre Daten sorgfältig zu modellieren, um die Leistung zu maximieren und Verwirrung zu vermeiden.
