MongoDB - 关系

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MongoDB 中的关系表示各种文档如何在逻辑上相互关联。可以通过嵌入式和引用方法对关系进行建模。这种关系可以是 1:1、1:N、N:1 或 N:N。

让我们考虑存储用户地址的情况。因此，一个用户可以拥有多个地址，从而形成 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"
}

以下是地址文档的示例文档结构-

{
   "_id":ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
   "building": "22 A, Indiana Apt",
   "pincode": 123456,
   "city": "Los Angeles",
   "state": "California"
} 

嵌入式关系建模

在嵌入方法中，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保存在一个文档中，这使得检索和维护变得容易。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分别是数据库和集合。

缺点是如果嵌入文档的大小持续增长过多，可能会影响读/写性能。

建模引用关系

这就是设计规范化关系的方法。在此方法中，用户文档和地址文档都将单独维护，但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，用户文档包含数组字段address_ids，其中包含对应地址的ObjectId。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：第一个从用户文档中获取address_ids字段，第二个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"]}})