MongoDB入门实战教程（7）
MongoDB入门实战教程（7）
本系列教程目录： MongoDB入门实战教程（1） MongoDB入门实战教程（2） MongoDB入门实战教程（3） MongoDB入门实战教程（4） MongoDB入门实战教程（5） MongoDB入门实战教程（6）
前面我们学习了聚合查询，本篇我们来看看在模型设计中如何应用引用模式来提高查询效率。
1内嵌模式
在进行MongoDB的模型设计中，基于JSON文档模型，我们很容易就可以设计出一个内嵌模式的文档模型出来。
可以不夸张地说，80%~90%的场景下，我们优先都会使用内嵌对象 或 内嵌数组 的方式来设计文档模型的所谓的1-1、1-N、N-N的关系。
例如下面这个Contacts的文档模型，它描述了一个联系人的关系建模：
Contacts
{
name: "Edison Zhou",
company: "CSCEC YZW",
title: ".NET Engineer",
portraits: {
mimetype: xxx,
data: xxxx
},
addresses: [
{ type: home, … },
{ type: work, … }
],
groups: [
{name: "YZW Football Assocation" },
{name: "YZW .NET Assocation" }
]
}可以看到，所谓的内嵌类 其实 类似于 预先聚合（关联），这样的操作（引用+冗余）其实对读操作更有性能优势。
但是，内嵌设计有一个大前提限制：即内嵌后文档大小不能超过16MB。
此外，如果内嵌的数组（通常是数组）的长度太大，比如数万或更多的时候，也是不适合采用内嵌模式的。
那么，此时我们应该怎么设计呢？
2 引用模式
万级长度的内嵌数组
这里我们仍然适用上面提到的Contacts模型，假设其中的groups是一个内嵌数组，这个groups的数据可能有百万级的长度，且每个Contacts文档都需要冗余这么一份数据，而且groups数据还面临着频繁修改的需求。
Contacts
{
name: "Edison Zhou",
company: "CSCEC YZW",
title: ".NET Engineer",
......
// 假设下面groups有百万级，且一个group的信息改动会引发百万级的DB操作
groups: [
{name: "YZW Football Assocation" },
{name: "YZW .NET Assocation" }
]
}适当使用引用模式解决
解决方案很简单，就是针对groups使用单独的collection来存储，在Contancts模型中添加对group id的集合的引用。
Collection 1 - Contacts：
Contacts
{
name: "Edison Zhou",
company: "CSCEC YZW",
title: ".NET Engineer",
......
// 假设下面groups有百万级，且一个group的信息改动会引发百万级的DB操作
group_ids: [1,2,3,4,5...]
}Collection 2 - Groups：
Groups
{
groups_id,
name
}这样的设计其实类似于关系型数据库模型的设计，用Id来关联，我们再熟悉不过了。
但是，在MQL中，我们就需要额外使用$lookup来实现类似SQL中的关联查询了，严格来说，应该算是LEFT OUTER JOIN查询。
嗯，这又是一种聚合操作：
db.Contacts.aggregate([
{
$lookup:
{
from: "groups",
localField: "group_ids",
foreignField: "group_id",
as: "groups"
}
}]);这个查询会得到如下图所示的结果：
.NET中的Lookup操作：
上面讲解了如何通过MQL进行操作，那么，在.NET中如何实现$lookup的效果呢？
好在MongoDB Driver已经帮我们提供了这样的一个LookUp，且看下面的代码示例：
假设我们的实体定义如下：
public class Contact
{
[BsonId]
[BsonRepresentation(BsonType.ObjectId)]
public string Id { get; set; }
public string Name { get; set; }
public string Company { get; set; }
public string Title { get; set; }
public int[] GroupIds { get; set; }
public IList<Group> Groups { get; set; }
}
public class Group
{
[BsonId]
[BsonRepresentation(BsonType.ObjectId)]
public string Id { get; set; }
public int GroupId { get; set; }
public string Name { get; set; }
}那么，可以通过Driver实现以下操作：
public async Task<IList<Contact>> GetAsync()
{
return await _contacts
.Aggregate()
.Lookup<Contact, Group, Contact>(
_groups,
local => local.GroupIds,
from => from.GroupId,
result => result.Groups)
.ToListAsync();
}完整示例github地址：https://github.com/EdisonChou/EDT.Mongo.Sample
运行结果如下所示：
什么时候使用引用模式
综上所述，当满足以下条件之一时，你可以开始考虑引用模式设计文档模型：
（1）当内嵌后的文档太大，有可能超过16MB限制的时候；
（2）内嵌的文档 或 数组元素 有可能会频繁修改的时候；
（3）内嵌数组元素 有可能会持续增长且没有封顶的时候；
引用模式设计的限制
引用模式也并非银弹，它存在以下一些限制：
（1）MongoDB对于使用引用的集合之间没有所谓的外键检查；
（2）MongoDB使用聚合框架的$lookup来模仿关联查询；
（3）$lookup只支持LEFT OUTER JOIN，且关联目标（from）不能是分片表；
db.Contacts.aggregate([
{
$lookup:
{
from: "groups", // 这里的from不能是分片表
......
}
}]);总结
本文简单介绍了MongoDB的模型设计中的内嵌模式和引用模式，探讨了引用模式的使用、何时使用 及 使用限制。
下一篇，我们会学习MongoDB的模式设计中的一些设计模式并套用这些设计模式简化设计难度。
参考资料
唐建法，《MongoDB高手课》（极客时间）
郭远威，《MongoDB实战指南》（图书）