第一步 定义要描述的数据集
当我们决定将数据存储下来的时候，我们首先要回答的一个问题就是：“我打算存储什么样的数据？这些数据之间有什么关系？实体之间有什么关系？实体的属性之间有什么关系”。
为了说明问题，我们这儿举例的场景是要描述 库存清单的数据库，库存清单数据 包括 物料名称、数量、规格大小、状态、标签说明、等级。
如下list是我们希望关于库存清单的部分格式数据
namequantitysizestatustagsratingjournal 25 14x21,cm A brown, lined 9
notebook 50 8.5x11,in A college-ruled,perforated 8
paper 100 8.5x11,in D watercolor 10
planner 75 22.85x30,cm D 2019 10
postcard 45 10x,cm D double-sided,white 2
（备注： cm 为长度单位，厘米；in 也是长度单位：1in=25.4mm==2.54cm）
第二步 JSON 化 思维上面表中的size 和 tags 栏位 都存储了多个值，例如Size 既有大小 的数字描述还有它们单位的描述，tags 这种标签的说明更是难以统一，可能此物料只有一个属性说明，而其他物料可能有多个属性的说明。这种字段如果在关系型数据库中存储，假设存储在一个字段中，那么查询起来比较费时，模式化也比较困难。如果拆开放到不同的表中，完整性就不是很好，表的设计也是难以清晰，表Join查询也会有性能下降。
在MongoDB 数据中，数据都是以文档的形式存储的。这些文档都是以JSON(JavaScript Object Notation)格式设计存在的【物理盘上实际是以BSON格式存储的】。JSON文档支持内嵌字段。因此，我们可以将关联性强的数据或同一个List中的数据存储在同一个文档中，此时，不再需要存储在SQL数据库中多个表中【如果在SQL数据库，需要多个表，来描述关联】。
JSON 格式就是将数据存为 键/值对 。在JOSN文档中，键和值 之间用 冒号（:）隔开；一个个键/值之间用逗号（,）隔开，同一个文档中的一组键/值包含在一个花括号（{}）中。
例如，下面List中的 name 和 quantity 字段数据 JSON化，
namequantitysizestatustagsratingnotebook 50 8.5x11,in A college-ruled,perforated 8
将这两个栏位JOSN化，就是下面这个形式：
{"name": "notebook", "qty": 50} 第三步 针对多值字段，选择合适的数据模型针对多值的字段，我们可以从内嵌模型、数组 List 模型两种数据模型中选择一种。
例如上面 库存清单数据的那个例子，我们可以将Size，设计成内嵌模型，这个Size 可以有三个属性：高、宽、计量单位。
{ "h": 11, "w": 8.5, "uom": "in" }一些商品原料，可能又多个等级得分，我们可以将这些等级得分存储在一个数组list中，例如上面例子中的ratings栏位。
[ { "score": 8 }, { "score": 9 } ]上面例子中的tags 也可以存放在数组list中
[ "college-ruled", "perforated" ]那么其中的关于notebook的记录数据 如下
notebook 50 8.5x11,in A college-ruled,perforated 8，9
而将其 JOSN 化后，要存的文档样式如下：
{ "name": "notebook", "qty": 50, "rating": [ { "score": 8 }, { "score": 9 } ], "size": { "height": 11, "width": 8.5, "unit": "in" }, "status": "A", "tags": [ "college-ruled", "perforated"] }
以上过程就是数据记录的JSON过程、文档化过程。
注： 以上内容作者翻译自 MongoDB 官网，网址为 https://docs.mongodb.com/guides/server/introduction。
因作者非专业翻译人员，难免有错误或不准确的地方，请见谅。
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