什麼是Document Database？
Document Database與Relational Database有何區別？
Document Database可以儲存哪些類型的數據？
Document Database如何處理數據索引問題？
Document Database有哪些常見的應用場景？
Document Databases是一種NoSQL（Not Only SQL）非關聯式資料庫，其儲存資料的方式以「文件」（Document）的形式儲存。
與傳統的關聯式資料庫不同，Document Databases沒有固定的資料表和欄位，而是使用一種稱為「集合」（Collection）的方式儲存，每個集合可以容納多個文件。
每個文件都是一個獨立的單位，可以包含任意數量的欄位，甚至是嵌套的結構。以JavaScript Object Notation（JSON）格式表示，Document Databases能夠很好地處理非結構化或半結構化的資料，如文章、新聞、照片、影片、音樂等。
常見的Document Databases包括：
MongoDB：目前最為流行的Document Databases，使用JSON格式與二進制格式儲存資料，支援複雜的查詢和索引。
Couchbase：基於CouchDB的Document Databases，支援多種插件和API，提供高可用性和可擴展性。
RavenDB：使用C＃開發的Document Databases，支援多種平台和語言，提供全文檢索和實時資料同步等功能。
CouchDB：早期的Document Databases，使用JSON格式儲存資料，支援離線同步和MapReduce。
Amazon DynamoDB：基於AWS的Document Databases，提供高度可擴展性和靈活的資料模型，支援多種API和SDK。
總體而言，Document Databases能夠快速處理大量的非結構化或半結構化的資料，並且提供高度的可擴展性和可用性。
無結構化數據存儲：Document Databases 將數據存儲為文檔，而不是表格或行。這意味著文檔可以包含任意數量和類型的字段，而不需要預定義結構。
高性能查詢：由於數據在文檔中直接存儲，因此對於某些查詢， Document Databases 可能會比關係型數據庫更快。
自然數據存儲：由於文檔可以直接存儲原始數據，因此它們可以更自然地模擬某些數據模型，如 JSON 和 XML。
高可伸縮性：由於 Document Databases 支持水平擴展，因此可以輕鬆地添加更多服務器以增加容量和性能。
高可用性： Document Databases 通常支持多個副本以提高可用性，因此即使出現故障，也可以繼續運行。
靈活的數據建模：由於文檔可以包含任意數量和類型的字段，因此可以更靈活和容易地定義數據模型。
適合大型文檔：由於文檔可以容納大量數據，因此 Document Databases 適合存儲和管理大型文檔，如圖像、音頻和視頻文件。
如何在Document Database中使用條件查詢？
答案：使用Query或Find方法，傳遞相應的運算符和值來進行查詢。
Document Database中的Sharding是什麼？如何將集合切分成片段？
答案：Sharding是一種分割集合數據以便更有效地存儲和檢索的方法。可以使用數據庫軟件來進行Sharding，還可以通過將數據分成相等大小的片段來實現。
如何使用Document Database對JSON文件進行CRUD操作？
答案：可以使用數據庫軟件提供的API，在指定集合中創建、讀取、更新和刪除JSON文檔。
如果在Document Database中進行高並發查詢，會發生什麼？
答案：高並發查詢可能會導致性能問題，如CPU和內存壓力增加、鎖競爭等。因此，可以通過使用索引、Sharding和緩存等優化技術來減少這些問題。
Document Database如何處理多個版本的JSON文檔？
答案：Document Database通常使用版本控制系統，例如MVCC（多版本並發控制）來處理多個JSON文檔版本。當更新文檔時，數據庫將在幕後創建一個新版本，並維護與其他版本之間的關係。