MongoDB 关系

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:

  1. {
  2. "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
  3. "name": "Tom Hanks",
  4. "contact": "987654321",
  5. "dob": "01-01-1991"
  6. }

以下是 address 文档的简单结构:

  1. {
  2. "_id":ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
  3. "building": "22 A, Indiana Apt",
  4. "pincode": 123456,
  5. "city": "Los Angeles",
  6. "state": "California"
  7. }

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:

  1. "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
  2. "contact": "987654321",
  3. "dob": "01-01-1991",
  4. "name": "Tom Benzamin",
  5. "address": [
  6. {
  7. "building": "22 A, Indiana Apt",
  8. "pincode": 123456,
  9. "city": "Los Angeles",
  10. "state": "California"
  11. },
  12. {
  13. "building": "170 A, Acropolis Apt",
  14. "pincode": 456789,
  15. "city": "Chicago",
  16. "state": "Illinois"
  17. }]
  18. }

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

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

注意:以上查询中 dbusers 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。

  1. {
  2. "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
  3. "contact": "987654321",
  4. "dob": "01-01-1991",
  5. "name": "Tom Benzamin",
  6. "address_ids": [
  7. ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
  8. ObjectId("52ffc4a5d85242602e000001")
  9. ]
  10. }

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。

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