JSON e BSON

JSON è un formato per lo scambio dati ampiamente utilizzato e diffuso in molte applicazioni e stack tecnologici. BSON, la rappresentazione binaria di JSON, è principalmente utilizzata internamente da MongoDB per archiviare e consultare i dati in modo efficiente.

Che cos'è JavaScript Object Notation?

JSON, o JavaScript Object Notation, è un formato leggibile dall'uomo per lo scambio di dati, introdotto all'inizio degli anni 2000. Anche se JSON è basato su un sottoinsieme dello standard del linguaggio di programmazione JavaScript, è completamente indipendente da esso.

Gli oggetti JSON sono container associativi, in cui una chiave di tipo stringa è mappata su un valore (che può essere un numero, una stringa, un dato booleano, un array, un valore vuoto (null) o anche un altro oggetto). Quasi tutti i linguaggi di programmazione supportano questa struttura di dati astratta: oggetti in JavaScript, dizionari in Python, tabelle hash in Java e C#, array associativi in C++ e così via.

{
  "_id": 1,
  "name": { "first" : "John", "last" : "Backus" },
  "contribs": [ "Fortran", "ALGOL", "Backus-Naur Form", "FP" ],
  "awards": [
    {
      "award": "W.W. McDowell Award",
      "year": 1967,
      "by": "IEEE Computer Society"
    }, {
      "award": "Draper Prize",
      "year": 1993,
      "by": "National Academy of Engineering"
    }
  ]
}

La connessione MongoDB-JSON

Fin dall'inizio, MongoDB è stato progettato per offrire un'esperienza di sviluppo ottimale. L'ubiquità di JSON lo ha reso la scelta ovvia per rappresentare le strutture dati nel data model doc di MongoDB.

È più facile creare applicazioni utilizzando stack tecnologici come MEAN e MERN, perché gli sviluppatori possono utilizzare un unico linguaggio di programmazione (JavaScript) dall'inizio alla fine.

Tuttavia, ci sono diversi problemi che rendono JSON meno adatto all'uso all'interno di un database.

1. JSON supporta solo un numero limitato di tipi di dati di base. In particolare, JSON non supporta i dati binari e di data e ora.

2. Gli oggetti e le proprietà JSON non hanno una lunghezza fissa, il che rende la consultazione dei dati più lenta.

3. JSON non fornisce metadati e informazioni sul tipo, richiedendo più tempo per il recupero dei documenti.

Per rendere MongoDB JSON-first ma comunque ad alte prestazioni e adatto all'uso generale, è stato creato BSON per colmare il divario: una rappresentazione binaria per archiviare i dati come documenti JSON, ottimizzata per offrire velocità, spazio ed efficienza. In termini di approccio, non è molto diverso da altri formati binari di scambio come Protocol Buffers o Thrift.

Documento JSON binario

BSON sta per “Binary JSON“ ed è esattamente per questo che è stato inventato. Un file BSON è una rappresentazione binaria del file JSON corrispondente. Il formato di serializzazione binario di BSON codifica anche informazioni sul tipo e sulla lunghezza, il che consente una consultazione molto più rapida rispetto a JSON.

BSON aggiunge alcuni tipi di dati aggiuntivi (non nativi di JSON), come date e dati binari, fondamentali per MongoDB per offrire funzionalità avanzate.

{"hello": "world"} →
\x16\x00\x00\x00           // total document size
\x02                       // 0x02 = type String
hello\x00                  // field name
\x06\x00\x00\x00world\x00  // field value
\x00                       // 0x00 = type EOO ('end of object')
 
{"BSON": ["awesome", 5.05, 1986]} →
\x31\x00\x00\x00
 \x04BSON\x00
 \x26\x00\x00\x00
 \x02\x30\x00\x08\x00\x00\x00awesome\x00
 \x01\x31\x00\x33\x33\x33\x33\x33\x33\x14\x40
 \x10\x32\x00\xc2\x07\x00\x00
 \x00
 \x00

MongoDB utilizza BSON o JSON?

MongoDB archivia i dati in formato BSON sia internamente che attraverso la rete. Tutto ciò che può essere rappresentato in JSON può essere archiviato in modo nativo in MongoDB e recuperato facilmente in JSON.

JSON e BSON a confronto

Flessibilità dello schema e governance dei dati

Una delle maggiori attrazioni per gli sviluppatori che utilizzano database con modelli di dati JSON e BSON è lo schema dinamico e flessibile che forniscono rispetto ai rigidi modelli di dati in formato tabellare utilizzati dai relational database.

Innanzitutto, i documenti MongoDB sono polimorfici: i campi possono variare da documento a documento all'interno di una singola collection (analogamente alle tabelle in un database relazionale). Questa flessibilità facilita la modellazione di dati di qualsiasi struttura e l'adattamento del modello al variare dei requisiti.

In secondo luogo, non è necessario indicare la struttura dei documenti al database: i documenti sono autodescrittivi. Gli sviluppatori possono iniziare a scrivere codice e salvare gli oggetti man mano che vengono creati.

In terzo luogo, se occorre aggiungere a un documento un nuovo campo, questo può essere creato senza conseguenze su tutti gli altri documenti nella raccolta, senza aggiornare un catalogo di sistema centrale e senza mettere offline il database. Quando è necessario apportare modifiche al modello dati, il database di documenti continua a memorizzare gli oggetti aggiornati senza la necessità di eseguire costose operazioni ALTER TABLE, o peggio, di riprogettare lo schema da zero.

Grazie a questi vantaggi, la flessibilità del data model doc si adatta bene alle esigenze delle moderne pratiche di sviluppo delle applicazioni.

Sebbene uno schema flessibile sia una funzionalità potente, in alcune situazioni potrebbe essere necessario un maggiore controllo sulla struttura dei dati e sul contenuto dei documenti. La maggior parte dei database di documenti rimanda l'applicazione di questi controlli allo sviluppatore, che deve implementarli nel codice dell'applicazione. Tuttavia, database di documenti più avanzati forniscono la schema validation, utilizzando approcci come lo standard IETF JSON Schema adottato da MongoDB. Prova subito MongoDB Atlas Online.

Per maggiori informazioni, consulta le risorse correlate:

• Tutorial sugli esempi di schemi JSON

• Tipi di BSON

• MongoDB Extended JSON e BSON

• Modellazione dei dati monetari in MongoDB

• Vantaggi di MongoDB