MongoDB 关系

MongoDB中的关系表示各个文档之间的逻辑关联。关系可以通过嵌入式和引用式两种方式进行建模。这些关系可以是1:1的、1:N的、N:1的或N:N的。

让我们考虑存储用户地址的情况。因此，一个用户可以有多个地址，这是一个1:N的关系。

下面是用户文档的示例结构 –

{
   "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
   "name": "Tom Hanks",
   "contact": "987654321",
   "dob": "01-01-1991"
}

以下是地址文档的示例结构 – address 文档

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

建模嵌入关系

在嵌入式方法中，我们将地址文档嵌入在用户文档内部。

> 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，使得检索和维护变得容易。整个文档可以通过一个单一查询来检索，如下所示：

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

请注意，在上面的查询中， db 和 users 分别代表数据库和集合。

缺点是，如果嵌入式文档在大小上持续增长，会影响读写性能。

建立引用关系

这是设计规范化关系的方法。在这种方法中，用户和地址文档将分别维护，但用户文档将包含一个字段，该字段将引用地址文档的 id 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 其中包含相应地址的ObjectIds。使用这些ObjectIds，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，我们需要两个查询：第一个查询用于从 user 文档中提取 address_ids 字段，第二个查询用于从 address 集合中提取这些地址。

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

MongoDB 关系

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