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Document Validator：把数据校验能力从应用层部分收回存储层
内容
MongoDB早期主打的”schema free”（无模式约束）曾是它相对关系数据库的一大卖点，但完全不约束数据结构的代价是，字段类型不一致、结构混乱的”脏数据”很容易混进集合里，而校验数据合法性的责任被迫全部转移给应用程序端来承担，这让原本图方便的无模式设计，实际上把复杂度和风险转嫁给了每一个写数据的调用方。3.2版本引入的Document Validator提供了一种折中方案：允许在文档级别声明约束条件（如用$type限制字段类型），效果类似关系数据库里的check约束，并且可以通过validationAction、validationLevel两个参数灵活控制违反约束时的具体行为（是拒绝写入还是仅告警）。这说明”完全无模式”和”严格模式”并不是非此即彼的两个极端，一个成熟的存储系统往往会在发展过程中补上一层可选的、可调节严格程度的校验能力，把数据正确性的责任从”完全依赖应用层自律”部分收回到存储层本身。
参考来源
- 位置：《高可用架构（第1卷）》第6章《大数据与数据库》"6.11 MongoDB2015回顾：全新里程碑式的WiredTiger存储引擎"节，"6.11.4 其他新特性介绍"，"3．Document Validator"（源文件：_epub-src/OEBPS/Text/Chapter6_11_5.xhtml）
- 结论依据：原文说明"MongoDB的schema free是MongoDB刚推出时的一个卖点……不一致的schema、奇形怪状的数据等，因此data validaton的事情被推送到程序端来负责，使得这部分变得复杂。所以在3.2版本中，MongoDB推出了Validator。通过$type（限制字段类型）……这个特性有些类似于RDBMS中的check constraint"，直接支撑本卡片结论。
- 原始内容：MongoDB的schema free是MongoDB刚推出时的一个卖点，不过估计已经被吐槽过无数次了，不一致的schema、奇形怪状的数据等，因此data validaton的事情被推送到程序端来负责……这个特性有些类似于RDBMS中的check constraint。