文档数据库通过充当灵活的数据存储层来与 REST API 集成，该数据存储层与基于 JSON 的 HTTP 通信良好对齐。这些数据库（如 MongoDB 或 Couchbase）以无模式、类似 JSON 的文档形式存储数据，这些文档直接映射到 REST API 请求和响应中使用的数据结构。当客户端发送 RESTful HTTP 请求（GET、POST、PUT、DELETE）时，API 会将其转换为数据库操作。例如，创建资源的 POST 请求变成插入文档，而 GET 请求可能会使用过滤器查询文档。这种直接映射简化了数据处理，因为无需在 SQL 表和应用程序对象之间进行转换——文档和 API 负载共享相同的结构。
一个关键优势是文档数据库如何处理动态或嵌套数据。考虑一个电子商务 API，其中产品文档包括不同的属性或嵌入的评论。像 GET /products/{id} 这样的 REST 端点可以通过一次查询检索整个文档作为嵌套的 JSON 响应，从而避免复杂的 SQL 连接。 同样，通过 PATCH 进行的更新可以修改特定字段，而无需重写整个文档，从而利用数据库的部分更新功能。 开发人员通常使用 Express.js (Node.js) 或 Django REST Framework (Python) 等框架来路由请求、验证输入以及通过驱动程序或类似 ORM 的库（例如，MongoDB 的 Mongoose）执行数据库操作。例如，Express 路由可能使用 db.collection('users').findOne({_id: req.params.id}) 来获取用户文档并将其作为 JSON 响应返回。
但是，有一些注意事项。文档数据库缺少原生连接，因此文档之间的关系（如用户订单）可能需要非规范化或客户端连接，从而影响 API 设计。 REST 端点可能需要聚合来自多个集合的数据，从而增加复杂性。 安全性是另一个因素：输入验证和清理对于防止 NoSQL 注入至关重要（例如，过滤用户输入而不是直接将其嵌入到查询中）。 索引频繁查询的字段（例如，createIndex({email: 1})）等性能优化对于保持快速 API 响应至关重要。 总的来说，集成依赖于将 RESTful 资源操作与文档数据库功能对齐，同时解决数据建模和查询效率方面的权衡。