MongoDB数据关系建模

MongoDB中的数据是非常灵活的，集合中也不强制文档要采用统一的结构。但是认真考虑数据模型依然是非常重要的，因为这会影响到应用程序性能和数据库的能力。本文讲述了MongoDB中常见的一对一、一对多关系模型如如何建模。CentOS编译安装MongoDB http://www.linuxidc.com/Linux/2012-02/53834.htmCentOS 编译安装 MongoDB与mongoDB的php扩展 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-02/53833.htmCentOS 6 使用 yum 安装MongoDB及服务器端配置 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-08/68196.htmUbuntu 13.04下安装MongoDB2.4.3 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-05/84227.htmMongoDB入门必读（概念与实战并重） http://www.linuxidc.com/Linux/2013-07/87105.htm《MongoDB 权威指南》（MongoDB: The Definitive Guide）英文文字版[PDF] http://www.linuxidc.com/Linux/2012-07/66735.htm （1）一对一嵌入式文档模型（Embedded Document Model）假设赞助商和住址是一种一对一关系，赞助商只有一处住址。赞助商可以看成是住址的属性或字段，住址也可以看成是赞助商的一个属性或字段。在类似于这种关系中，使用嵌入式数据模型（Embedded）的好处就是在一次查询中就能得到想要的全部数据，而引用性模型（References）则需要多次查询才能得到想要的数据（姓名和住址）。赞助商和住址之间的关系（References）{ _id: "joe", name: "Joe Bookreader"}{ patron_id: "joe", street: "123 Fake Street", city: "Faketon", state: "MA", zip: "12345"}
赞助商和住址之间的关系（Embeded）{ _id: "joe", name: "Joe Bookreader", address: { street: "123 Fake Street", city: "Faketon", state: "MA", zip: "12345" }}
（2）一对多嵌入式文档模型（Embedded Document Model）假设赞助商和住址是一种一对多关系，赞助商有多处住址，可以使用引用模型将赞助商当做住址的属性，可以使用嵌入模型将住址当成赞助商的属性。这样的场景适合使用嵌入式模型，一来只有一次查询就能得到想要的所有数据。二来，在一个上下文中就能看到数据数据，结构比较简单。赞助商和住址之间的关系（References）
{ _id: "joe", name: "Joe Bookreader"}{ patron_id: "joe", street: "123 Fake Street", city: "Faketon", state: "MA", zip: "12345"}{ patron_id: "joe", street: "1 Some Other Street", city: "Boston", state: "MA", zip: "12345"}

赞助商和住址之间的关系（Embeded） { _id: "joe", name: "Joe Bookreader", addresses: [ { street: "123 Fake Street", city: "Faketon", state: "MA", zip: "12345" }, { street: "1 Some Other Street", city: "Boston", state: "MA", zip: "12345" } ] }
（三）一对多引用型文档模型（References Document Model）图书出版商和图书之间是一种一对多关系，一个出版本可以初版多本图书，可以一本图书只能由一个出版商发行。在这种情形下，如果我们仍使用嵌入式数据模型，可能会导致数据重复，见下图：{ title: "MongoDB: The Definitive Guide", author: [ "Kristina Chodorow", "Mike Dirolf" ], published_date: ISODate（"2010-09-24"）, pages: 216, language: "English", publisher: { name: "O"Reilly Media", founded: 1980, location: "CA" }}{ title: "50 Tips and Tricks for MongoDB Developer", author: "Kristina Chodorow", published_date: ISODate（"2011-05-06"）, pages: 68, language: "English", publisher: { name: "O"Reilly Media", founded: 1980, location: "CA" }}为了避免出现数据重复，最好的方法是使用引用型数据模型，将图书出版商和初版图书分别保存在不同的集合中。使用引用模型时，引用关系存储在哪一方是由关系之间的数据量决定的。如果出版商的图书增长的非常缓慢，也可以说是每个出版商出版的图书数量有限，可以将关系存储在出版商这边。如下所示：{ name: "O"Reilly Media", founded: 1980, location: "CA", books: [12346789, 234567890, ...]}{ _id: 123456789, title: "MongoDB: The Definitive Guide", author: [ "Kristina Chodorow", "Mike Dirolf" ], published_date: ISODate（"2010-09-24"）, pages: 216, language: "English"}{ _id: 234567890, title: "50 Tips and Tricks for MongoDB Developer", author: "Kristina Chodorow", published_date: ISODate（"2011-05-06"）, pages: 68, language: "English"}但如果出版商出版的图书数量非常多，这种模型会导致数据模型发生变化，尤其是增长的数组。这时，最好将引用关系存储在图书一方，如下图：{ _id: "oreilly", name: "O"Reilly Media", founded: 1980, location: "CA"}{ _id: 123456789, title: "MongoDB: The Definitive Guide", author: [ "Kristina Chodorow", "Mike Dirolf" ], published_date: ISODate（"2010-09-24"）, pages: 216, language: "English", publisher_id: "oreilly"}{ _id: 234567890, title: "50 Tips and Tricks for MongoDB Developer", author: "Kristina Chodorow", published_date: ISODate（"2011-05-06"）, pages: 68, language: "English", publisher_id: "oreilly"}MongoDB 的详细介绍：请点这里
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