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关于MongoDB关系的分析

发布时间:2020-07-06 11:46:21 来源:亿速云 阅读:88 作者:清晨 栏目:开发技术

这篇文章主要介绍关于MongoDB关系的分析,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!

MongoDB 的关系表示多个文档之间在逻辑上的相互联系。

文档间可以通过嵌入和引用来建立联系。

MongoDB 中的关系可以是:

  • 1:1 (1对1)
  • 1: N (1对多)
  • N: 1 (多对1)
  • N: N (多对多)
     

接下来我们来考虑下用户与用户地址的关系。

一个用户可以有多个地址,所以是一对多的关系。

以下是 user 文档的简单结构:

{
  "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
  "name": "Tom Hanks",
  "contact": "987654321",
  "dob": "01-01-1991"
}

以下是 address 文档的简单结构:

{
  "_id":ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
  "building": "22 A, Indiana Apt",
  "pincode": 123456,
  "city": "Los Angeles",
  "state": "California"
} 

嵌入式关系

使用嵌入式方法,我们可以把用户地址嵌入到用户的文档中:

{
  "_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"
   }]
} 

以上数据保存在单一的文档中,可以比较容易的获取和维护数据。 你可以这样查询用户的地址:

>db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address":1})

注意:以上查询中 db 和 users 表示数据库和集合。

这种数据结构的缺点是,如果用户和用户地址在不断增加,数据量不断变大,会影响读写性能。

引用式关系

引用式关系是设计数据库时经常用到的方法,这种方法把用户数据文档和用户地址数据文档分开,通过引用文档的 id 字段来建立关系。

{
  "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
  "contact": "987654321",
  "dob": "01-01-1991",
  "name": "Tom Benzamin",
  "address_ids": [
   ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
   ObjectId("52ffc4a5d85242602e000001")
  ]
}

以上实例中,用户文档的 address_ids 字段包含用户地址的对象id(ObjectId)数组。

我们可以读取这些用户地址的对象id(ObjectId)来获取用户的详细地址信息。

这种方法需要两次查询,第一次查询用户地址的对象id(ObjectId),第二次通过查询的id获取用户的详细地址信息。

>var result = db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address_ids":1})
>var addresses = db.address.find({"_id":{"$in":result["address_ids"]}})

以上是关于MongoDB关系分析的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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