对于图4-6所示豆瓣影评页面中涉及的电影相关数据内容,采用MongoDB设计用干 存储该电影的文档模型,并写出具体的文档数据。文档模型用树形结构依次画出文档包含的 各个字段名称及类型即可。

在设计MongoDB文档模型用于存储豆瓣影评页面中的电影数据时，我们可以创建一个嵌套的JSON结构，因为MongoDB非常适合存储这种非关系型的数据。假设我们关注的主要字段有：电影ID、电影名、导演、主演、评分、评价人数、评论和发布日期等。

{
  "_id": ObjectId("ObjectId()"), // 主键，自动生成
  "movie_id": {
    "type": String,
    "index": true
  },
  "title": {
    "type": String,
    "required": true
  },
  "director": {
    "type": String
  },
  "main_cast": [
    {
      "name": String,
      "role": String
    }
  ],
  "rating": {
    "average": Number,
    "total_votes": Number
  },
  "review_count": {
    "total": Number,
    "latest": [
      {
        "user_id": String,
        "content": String,
        "date": Date
      }
      ...
    ]
  },
  "release_date": {
    "year": Number,
    "month": Number,
    "day": Number
  },
  "last_modified": {
    "type": Date,
    "default": new Date()
  }
}

在这个模型中：

- `_id` 是默认的主键，由MongoDB自动生成。
- `movie_id` 存储电影唯一标识符，可能需要索引加速查询。
- `title` 和 `director` 分别表示电影名和导演。
- `main_cast` 是一个数组，包含每个主演及其角色信息。
- `rating` 包含平均分和总投票数。
- `review_count` 存放总评价数以及最新的几条评论，后者是一个嵌套数组。
- `release_date` 表示电影的上映日期。
- `last_modified` 自动记录每次更新的时间。