MongoDB資料關係建模

MongoDB資料關係建模

MongoDB中的資料是非常靈活的，集合中也不強制文檔要採用統一的結構。但是認真考慮資料模型依然是非常重要的，因為這會影響到應用程式效能和資料庫的能力。本文講述了MongoDB中常見的一對一、一對多關聯性模型如如何建模。

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MongoDB入門必讀(概念與實戰並重)

《MongoDB 權威指南》(MongoDB: The Definitive Guide)英文文字版[PDF]

 （1）一對一嵌入式文檔模型（Embedded Document Model）

假設贊助商和住址是一種一對一關聯性，贊助商只有一處住址。贊助商可以看成是住址的屬性或欄位，住址也可以看成是贊助商的一個屬性或欄位。在類似於這種關係中，使用嵌入式資料模型（Embedded）的好處就是在一次查詢中就能得到想要的全部資料，而引用性模型（References）則需要多次查詢才能得到想要的資料（姓名和住址）。

贊助商和住址之間的關係（References）

{

  _id: "joe",

  name: "Joe Bookreader"

}

{

  patron_id: "joe",

  street: "123 Fake Street",

  city: "Faketon",

  state: "MA",

  zip: "12345"

}

贊助商和住址之間的關係（Embeded）

{

  _id: "joe",

  name: "Joe Bookreader",

  address: {

              street: "123 Fake Street",

              city: "Faketon",

              state: "MA",

              zip: "12345"

            }

}

（2）一對多嵌入式文檔模型（Embedded Document Model）

假設贊助商和住址是一種一對多關聯性，贊助商有多處住址，可以使用引用模型將贊助商當做住址的屬性，可以使用嵌入模型將住址當成贊助商的屬性。這樣的情境適合使用嵌入式模型，一來只有一次查詢就能得到想要的所有資料。二來，在一個上下文中就能看到資料資料，結構比較簡單。

贊助商和住址之間的關係（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"

}
 

    贊助商和住址之間的關係（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）一對多引用型文檔模型（References Document Model）

 圖書出版商和圖書之間是一種一對多關聯性，一個出版本可以初版多本圖書，可以一本圖書只能由一個出版商發行。在這種情形下，如果我們仍使用嵌入式資料模型，可能會導致資料重複，見：

{

  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"

            }

}

為了避免出現資料重複，最好的方法是使用引用型資料模型，將圖書出版商和初版圖書分別儲存在不同的集合中。

使用引用模型時，參考關聯性儲存在哪一方是由關係之間的資料量決定的。如果出版商的圖書增長的非常緩慢，也可以說是每個出版商出版的圖書數量有限，可以將關係儲存在出版商這邊。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圖書數量非常多，這種模型會導致資料模型發生變化，尤其是增長的數組。這時，最好將參考關聯性儲存在圖書一方，如：

{

  _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"

}

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