MongoDB关系:文档之间的关联
下面展示了一个记录用户信息的文档的结构:
以下是记录用户地址的文档结构:{
"_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
"name": "bianchengbang",
"phone": "",
"birth": "01-01-1991"
}
{
"_id":ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
"place": "22 A, Indiana Apt",
"postcode": 123456,
"city": "Los Angeles",
"country": "California"
}
嵌入式关系
在嵌入式关系中,我们可以将记录用户地址的文档嵌入到用户文档中,如下所示:这种将所有相关数据都保存在一个文档中的方式,可以使得文档的检索和维护变的更加容易,当我们要查询用户地址时,可以像下面这样:{
"_id" : ObjectId("603c8471f2c28d0fdf74ae78"),
"phone" : "",
"pincode" : "01-01-1991",
"name" : "bianchengbang",
"address" : [
{
"place" : "22 A, Indiana Apt",
"postcode" : 123456,
"city" : "Los Angeles",
"country" : "California"
},
{
"place" : "170 A, Acropolis Apt",
"postcode" : 456789,
"city" : "Chicago",
"country" : "Illinois"
}
]
}
虽然这样的结构在读取数据时很方便,但这种数据结构也是有缺点的,当用户和用户地址不断增加,数据量不断变大时,会大大影响数据库的读写性能。> db.users.findOne({"name":"bianchengbang"},{"address":1})
{
"_id" : ObjectId("603c8471f2c28d0fdf74ae78"),
"address" : [
{
"place" : "22 A, Indiana Apt",
"postcode" : 123456,
"city" : "Los Angeles",
"country" : "California"
},
{
"place" : "170 A, Acropolis Apt",
"postcode" : 456789,
"city" : "Chicago",
"country" : "Illinois"
}
]
}
引用式关系
引用式关系是设计数据库时经常用到的方法,在这种方法中,用户文档和用户地址文档是分开的,通过引用文档的 id 字段来建立它们之间的关系。如下所示:如上所示,在用户文档中包含一个 address_ids 字段,其中包含用户地址文档中相应的 ObjectId。使用这些 ObjectId,我们可以从用户地址文档中获取地址的详细信息。使用这种方法,我们将需要两次查询,次从用户文档中获取 address_ids 字段,第二次从地址中获取地址的详细信息。{
"_id" : ObjectId("603c8471f2c28d0fdf74ae78"),
"phone" : "",
"pincode" : "01-01-1991",
"name" : "bianchengbang",
"address_ids" : [
ObjectId("603c8471f2c28d0fdf74ae79"),
ObjectId("603c8471f2c28d0fdf74ae80")
]
}
> var ids = db.users.findOne({"name":"bianchengbang"},{"address_ids":1})
> var addresses = db.address.find({"_id":{"$in":ids["address_ids"]}}).pretty()
> addresses
{
"_id" : ObjectId("603c9355f2c28d0fdf74ae79"),
"place" : "22 A, Indiana Apt",
"postcode" : 123456,
"city" : "Los Angeles",
"country" : "California"
}
{
"_id" : ObjectId("603c937bf2c28d0fdf74ae7a"),
"place" : "170 A, Acropolis Apt",
"postcode" : 456789,
"city" : "Chicago",
"country" : "Illinois"
}
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