📅  最后修改于: 2020-11-27 06:00:44             🧑  作者: Mango
MongoDB中的关系表示各种文档在逻辑上如何相互关联。可以通过嵌入式和引用方法对关系进行建模。这样的关系可以是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,一个用户可以有多个地址,从而使其成为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"
}
在嵌入式方法中,我们将把地址文档嵌入到用户文档中。
> 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维护在一个文档中,这使得检索和维护变得很容易。整个文档可以在单个查询中检索,例如-
>db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address":1})
请注意,在上面的查询中, db和users分别是数据库和collection。
缺点是,如果嵌入式文档的尺寸继续增长太大,则可能会影响读/写性能。
这是设计归一化关系的方法。在这种方法中,用户文档和地址文档都将被单独维护,但是用户文档将包含一个引用地址文档的id字段的字段。
{
"_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
"contact": "987654321",
"dob": "01-01-1991",
"name": "Tom Benzamin",
"address_ids": [
ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
ObjectId("52ffc4a5d85242602e000001")
]
}
如上所示,用户文档包含包含相应地址的ObjectId的数组字段address_ids 。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,其次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"]}})