问分层数据的Mongoose模式，如文件夹>子文件夹>文件

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您使用的模式将子文件夹嵌入到父文件夹中。这可能会起作用，但它有几个问题。

第一个是每个文件夹文档的大小可能会变得非常大，这取决于文件系统的大小，并且您可能会遇到达到大小限制的问题。

另一个问题是，它使得直接查找不在顶级的文档变得非常困难。

更好的解决方案是将父/子关系存储为引用。

var Folder = new Schema({
    name: String,
    isFile: Boolean,
    parent: {
      type: Schema.Types.ObjectId,
      ref: 'Folder'
    },
    children: [{
      type: Schema.Types.ObjectId,
      ref: 'Folder'
    }]
});

ref属性只是指示mongoose应该在哪个Collection/Model mongoose中查找被引用的文档，因此如果您查询它，它可以找到它。在本例中，我们引用了一个父类和一个子类列表，前者是一个文件夹，后者也是文件夹类型的文档。

存储对父对象的引用使您可以轻松地遍历树，对子对象的引用允许您自上而下地生成树。

您可以使用Mongoose的populate功能从参考资料中提取详细信息。有关填充和引用的更多信息，请参见the Mongoose documentation。

注意:我将isFile更改为Boolean字段，因为我假设您正在尝试存储是/否的值？

有一些记录在案的方法可用于在MongoDB集合上存储分层数据，下面我将引用这些方法：

嵌套子路径引用数组References

• Parent a of Ancestors

1. Materialized

你的选择将取决于你打算如何查询数据，每种方法都有自己的优缺点。如果需要，您可以通过这些方法中的多个一次简单地存储分层数据，但重要的是保持它们的更新。为此，我推荐一个mongoose插件。

我最喜欢的选择是物化路径，因为它在使用路径方面提供了更大的灵活性，比如通过部分路径查找节点。

我引用了一个来自MongoDB docs的例子

以下示例使用实体化路径对树进行建模，并将路径存储在字段路径中；路径字符串使用逗号作为分隔符：

{ _id: "Books",       path: null }
{ _id: "Programming", path: ",Books," }
{ _id: "Databases",   path: ",Books,Programming," }
{ _id: "Languages",   path: ",Books,Programming," }
{ _id: "MongoDB",     path: ",Books,Programming,Databases," }
{ _id: "dbm",         path: ",Books,Programming,Databases," }

1. 您可以查询以检索整个树，并按字段路径排序：

Model.find().sort( { path: 1 } )

您可以在路径字段中使用正则表达式来查找Programming:的子体

Model.find( { path: /,Programming,/ } )

1. 您还可以检索图书的子代，其中图书也位于层次结构的最顶层：

Model.find( { path: /^,Books,/ } )

1. 您可能想要检索Books的直接子项：

Model.find( { path: /,Books,$/ } )

阅读上面文档链接中关于索引"path“字段以获得更好性能的更多信息。

这些方法中的任何一种都可以自己实现，也可以通过mongoose插件实现，您可以在http://plugins.mongoosejs.com上搜索“树”找到该插件。

您已经使用了mongoose-tree或mongoose-materialized