前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >MongoDB Schema 设计

MongoDB Schema 设计

作者头像
小刀c
发布2022-09-21 16:47:59
1.4K0
发布2022-09-21 16:47:59
举报
文章被收录于专栏:cc logcc log

MongoDB不需要像关系型数据库一样提前设计表结构,但是仍然需要处理业务间的关系,甚至因为灵活性,其中一对多One-to-N需要格外注意。

One-to-N基本方法

MongoDB中One-to-N模型可以简单通过在父文档中嵌入一组子文档(sub-documents),但并不意味着你应该这么做。

在mongo中你需要考虑更多的问题:关系(relationship)的基数(cardinality)是什么? 

你需要更精细地判断以下的情况:

基数关系

实现

优缺点

One-to-Few

嵌入(embedding)

优点:不必执行单独的查询来获取子文档的信息

缺点:无法将嵌入的信息作为独立实体( stand-alone entities)来访问

One-to-Many

引用(referencing)

优点1. 关系的两边都是独立的文档,很容易对它们进行搜索和单独更新。

优点2. 可以用同样的方式变成N-to-N的模式,而不需要关联表(Join table)

缺点:需要两次查询才能获取many部分的详情(可通过反规范化(denormalizing)来适当优化)

One-to-Squillions

父引用(parent-referencing)

适用于巨量N的场景,例如日志类业务,即使只存储ObjectID,也会很轻松会溢出mongo 16M的限制

One-to-N进阶

通过上面的精细化判断,已经可以设计一个合理的One-to-N的模式了。但是在具体不同的业务中,仍然需要一些方法来优化One-to-N的模型。

实现

双向引用(Two-Way referencing)

1. one数组引用N 2. 单个N中冗余引用one

优点:方便从单个N查到One

缺点:必须同时更新两边的引用,也就是无法通过原子更新(atomic update)完成双向引用

反规范化(denormalizing)

Many -> One:One的数组中不只引用ObjectID,还冗余保存其他的N中的字段。

1. 经常需要读取冗余字段 2. 很少需要更新冗余字段

更新的时候,会有一段sub-second的时间间隔,反规范化(denormalizing)中的字段的值,不是最新的。

One -> Many:N的部分可以冗余One的字段

同样的逻辑,重要的是 读写比(read-to-write ratio)

One -> Squillions方法一:one侧的信息冗余到Squillions中

--

One -> Squillions方法二:one侧冗余保存一部分Squillions

例如,可以在One中保存最新的1000条N,在mongo中借助 $each / $slice 功能来保持列表排序,并且只保留最后的1000条

设计准则

  1. 首选嵌入( embedding),除非有绝对的理由不这么做。
  2. 需要独立访问对象就不要将其嵌入
  3. 数据不应该无限增长。如果有上百个以上的N,不要整个嵌入,如果有上千个N,也不要使用ObjectID数组引用。巨量数组就不要嵌入
  4. 不要害怕应用程序级别的连接(application-level joins): 正确使用索引和projection specifier,它不会比关系型数据库中的服务端join(server-side joins)更昂贵。
  5. 使用反规范化(denormalizing)时要慎重考虑读/写比率。读多写少才适合使用反规范化,冗余部分字段。
  6. 最终,如何对数据建模完全取决与业务中数据的访问模式。根据查询和更新数据的方式来设计你的数据模型。

代码实例

One-to-Few
代码语言:javascript
复制
> db.person.findOne()
{
  name: 'Kate Monster',
  ssn: '123-456-7890',
  addresses : [
     { street: '123 Sesame St', city: 'Anytown', cc: 'USA' },
     { street: '123 Avenue Q', city: 'New York', cc: 'USA' }
  ]
}
One-to-Many
代码语言:javascript
复制
> db.parts.findOne()
{
    _id : ObjectID('AAAA'),
    partno : '123-aff-456',
    name : '#4 grommet',
    qty: 94,
    cost: 0.94,
    price: 3.99
}
代码语言:javascript
复制
> db.products.findOne()
{
    name : 'left-handed smoke shifter',
    manufacturer : 'Acme Corp',
    catalog_number: 1234,
    parts : [     // array of references to Part documents
        ObjectID('AAAA'),    // reference to the #4 grommet above
        ObjectID('F17C'),    // reference to a different Part
        ObjectID('D2AA'),
        // etc
    ]
}

使用application-level join来获取指定产品的零件。

代码语言:javascript
复制
// Fetch the Product document identified by this catalog number
> product = db.products.findOne({catalog_number: 1234});
   // Fetch all the Parts that are linked to this Product
> product_parts = db.parts.find({_id: { $in : product.parts } } ).toArray() ;
One-to-Squillions
代码语言:javascript
复制
> db.hosts.findOne()
{
    _id : ObjectID('AAAB'),
    name : 'goofy.example.com',
    ipaddr : '127.66.66.66'
}

>db.logmsg.findOne()
{
    time : ISODate("2014-03-28T09:42:41.382Z"),
    message : 'cpu is on fire!',
    host: ObjectID('AAAB')       // Reference to the Host document
}

使用稍微不同的application-level join来获取指定host的最近5000条日志。

代码语言:javascript
复制
 // find the parent ‘host’ document
> host = db.hosts.findOne({ipaddr : '127.66.66.66'});  // assumes unique index
   // find the most recent 5000 log message documents linked to that host
> last_5k_msg = db.logmsg.find({host: host._id}).sort({time : -1}).limit(5000).toArray()
Two-Way Referencing
代码语言:javascript
复制
db.person.findOne()
{
    _id: ObjectID("AAF1"),
    name: "Kate Monster",
    tasks [     // array of references to Task documents
        ObjectID("ADF9"), 
        ObjectID("AE02"),
        ObjectID("AE73") 
        // etc
    ]
}
代码语言:javascript
复制
db.tasks.findOne()
{
    _id: ObjectID("ADF9"), 
    description: "Write lesson plan",
    due_date:  ISODate("2014-04-01"),
    owner: ObjectID("AAF1")     // Reference to Person document
}
Denormalizing Many - One
代码语言:javascript
复制
> db.products.findOne()
{
    name : 'left-handed smoke shifter',
    manufacturer : 'Acme Corp',
    catalog_number: 1234,
    parts : [
        { id : ObjectID('AAAA'), name : '#4 grommet' },         // Part name is denormalized
        { id: ObjectID('F17C'), name : 'fan blade assembly' },
        { id: ObjectID('D2AA'), name : 'power switch' },
        // etc
    ]
}
代码语言:javascript
复制
// Fetch the product document
> product = db.products.findOne({catalog_number: 1234});  
  // Create an array of ObjectID()s containing *just* the part numbers
> part_ids = product.parts.map( function(doc) { return doc.id } );
  // Fetch all the Parts that are linked to this Product
> product_parts = db.parts.find({_id: { $in : part_ids } } ).toArray() ;
Denormalizing One - Many
代码语言:javascript
复制
> db.parts.findOne()
{
    _id : ObjectID('AAAA'),
    partno : '123-aff-456',
    name : '#4 grommet',
    product_name : 'left-handed smoke shifter',   // Denormalized from the ‘Product’ document
    product_catalog_number: 1234,                     // Ditto
    qty: 94,
    cost: 0.94,
    price: 3.99
}
Denormalizing One-To-Squillions
one 侧冗余到Squillions
代码语言:javascript
复制
> db.logmsg.findOne()
{
    time : ISODate("2014-03-28T09:42:41.382Z"),
    message : 'cpu is on fire!',
    ipaddr : '127.66.66.66',
    host: ObjectID('AAAB')
}
代码语言:javascript
复制
> last_5k_msg = db.logmsg.find({ipaddr : '127.66.66.66'}).sort({time : -1}).limit(5000).toArray()

甚至,你可以冗余全部的One侧到squillions

代码语言:javascript
复制
> db.logmsg.findOne()
{
    time : ISODate("2014-03-28T09:42:41.382Z"),
    message : 'cpu is on fire!',
    ipaddr : '127.66.66.66',
    hostname : 'goofy.example.com',
}
Squillions侧冗余到one
代码语言:javascript
复制
 //  Get log message from monitoring system
logmsg = get_log_msg();
log_message_here = logmsg.msg;
log_ip = logmsg.ipaddr;
  // Get current timestamp
now = new Date()
  // Find the _id for the host I’m updating
host_doc = db.hosts.findOne({ipaddr : log_ip },{_id:1});  // Don’t return the whole document
host_id = host_doc._id;
  // Insert the log message, the parent reference, and the denormalized data into the ‘many’ side
db.logmsg.save({time : now, message : log_message_here, ipaddr : log_ip, host : host_id ) });
  // Push the denormalized log message onto the ‘one’ side
db.hosts.update( {_id: host_id }, 
        {$push : {logmsgs : { $each:  [ { time : now, message : log_message_here } ],
                           $sort:  { time : 1 },  // Only keep the latest ones 
                           $slice: -1000 }        // Only keep the latest 1000
         }} );

主要整理自:

  1. https://jelly.jd.com
  2. https://www.mongodb.com
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2021-03-04,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • One-to-N基本方法
  • One-to-N进阶
  • 设计准则
  • 代码实例
    • One-to-Few
      • One-to-Many
        • One-to-Squillions
          • Two-Way Referencing
            • Denormalizing Many - One
              • Denormalizing One - Many
                • Denormalizing One-To-Squillions
                  • one 侧冗余到Squillions
                  • Squillions侧冗余到one
              相关产品与服务
              云数据库 MongoDB
              腾讯云数据库 MongoDB(TencentDB for MongoDB)是腾讯云基于全球广受欢迎的 MongoDB 打造的高性能 NoSQL 数据库,100%完全兼容 MongoDB 协议,支持跨文档事务,提供稳定丰富的监控管理,弹性可扩展、自动容灾,适用于文档型数据库场景,您无需自建灾备体系及控制管理系统。
              领券
              问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档