MongoDB – 关系
MongoDB – 关系
MongoDB 中的关系表示各种文档如何在逻辑上相互关联。关系可以通过嵌入和引用方法建模。这种关系可以是 1:1、1:N、N:1 或 N:N。
让我们考虑为用户存储地址的情况。因此,一个用户可以拥有多个地址,从而形成 1:N 关系。
以下是用户文档的示例文档结构–
{ "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "name": "Tom Hanks", "contact": "987654321", "dob": "01-01-1991" }
以下是地址文件的示例文件结构–
{ "_id":ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"), "building": "22 A, Indiana Apt", "pincode": 123456, "city": "Los Angeles", "state": "California" }
建模嵌入式关系
在嵌入方式中,我们将地址文件嵌入到用户文件中。
> db.users.insert({ { "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "contact": "987654321", "dob": "01-01-1991", "name": "Tom Benzamin", "address": [ { "building": "22 A, Indiana Apt", "pincode": 123456, "city": "Los Angeles", "state": "California" }, { "building": "170 A, Acropolis Apt", "pincode": 456789, "city": "Chicago", "state": "Illinois" } ] } })
这种方法将所有相关数据保存在一个文档中,这使得检索和维护变得容易。可以在单个查询中检索整个文档,例如 –
>db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address":1})
注意在上面的查询中,db和users分别是数据库和集合。
缺点是,如果嵌入文档的大小持续增长过多,则会影响读/写性能。
建模引用关系
这是设计规范化关系的方法。在这种方法中,用户和地址文档将分别维护,但用户文档将包含一个字段,该字段将引用地址文档的id字段。
{ "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "contact": "987654321", "dob": "01-01-1991", "name": "Tom Benzamin", "address_ids": [ ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"), ObjectId("52ffc4a5d85242602e000001") ] }
如上所示,用户文档包含数组字段address_ids,其中包含对应地址的ObjectIds。使用这些 ObjectId,我们可以查询地址文档并从中获取地址详细信息。使用这种方法,我们将需要两个查询:首先从用户文档中获取address_ids字段,然后从地址集合中获取这些地址。
>var result = db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address_ids":1}) >var addresses = db.address.find({"_id":{"$in":result["address_ids"]}})