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MongoDB 是一个众所周知的数据库，它可以在没有模式的情况下工作。 相反，它使用类似 JSON 的文件来保存数据并且不强加任何结构。

与传统的 RDBMS 不同，MongoDB 需要一种独特的数据库设计方法。 但是，总的来说，数据库更容易扩展，因为它没有施加很多限制。

外键

外键是链接两个表的一列或一组列。 它包含链接到子表中其他列的父表中的主键列。

以两个表为例：国家和城市。 我们想将这两个表链接在一起，以便每个城市都与适当的国家相关联。

可以使用外键来完成此操作：

如果我们从上面示例中的 city 表中读取数据，我们可以看到每个城市都有一个关联的 country_id。 这将允许您通过单个查询搜索巴基斯坦的所有城市。

创建外键时，我们可以指定如果数据被修改或销毁应该发生什么。 比如我们可以选择级联，就是说如果一个国家被淘汰了，所有和它有关联的城市也都被淘汰了。

我们也可以设置为null，即删除country数据库中的数据时，链接的城市设置为null。

MongoDB 引用

通常，MongoDB 不使用外键的概念。 但是，关系数据库可以使用外键同时可视化来自多个集合的数据。

MongoDB 存储数据的方式也不同。 例如，MongoDB 使用集合、对象和字段，而不是使用表、列和行。

MongoDB 提供了两种不同的方式在集合中存储数据：非规范化和规范化。

反规范化

在非规范化中，同一个集合包含多种数据。

下面的示例演示了如何将与每个人链接的地址嵌入到人员集合中。

> db.persons.findOne()
{
    name: 'Ali Ikram',
    addresses : [
        { street: '123 PWD', city: 'Rawalpindi', cc: 'PAK' },
        { street: '123 ABC', city: 'Faisalabad', cc: 'PAK' }
    ]
}

适合一对多。 它的优点是不需要对另一个文档执行额外的查询。

但是，它不能单独管理嵌入文档的实体。

规范化

在规范化中，不同的数据存储在不同的集合中。 这个过程类似于在关系数据库中存储数据，但我们使用集合而不是表。

在 MongoDB 中，引用主要用于规范化过程。 然后将来自子表的引用（通常是对象 ID）嵌入到父表中。

阅读信息时，用户必须执行多个查询才能从多个集合中检索数据。

例如，我们将采用以下两个集合，students 和 courses。 一门课程将包含课程集合中引用的许多学生。

您可以在 MongoDB 中定义所谓的外键。 但是，您需要自己维护数据完整性。

例子：

students
{
    _id: ObjectId(...),
    name: 'Haris',
    courses: ['chem101', 'chem102']   // <= ids of the courses
}

courses
{
    _id: 'chem101',
    name: 'Chemistry 101',
    description: 'Introduction to Chemistry'
}

courses 字段包含课程的 _id。 定义一对多关系非常简单。

但是，如果要检索学生 Haris 的课程名称，则需要执行另一个操作以通过 _id 检索课程文档。

如果课程 chem101 被删除，我们需要执行另一个操作来更新学生文档中的课程字段。

在 MongoDB 中创建虚拟外键

DbSchema 将模式的本地图像保存在模型文件中。 这意味着您可以离线处理项目而无需连接到数据库。

重新连接后，您可以比较和同步数据库与本地项目文件之间的差异。 您还可以使用项目文件构建虚拟外键关系。

这些外键只能在DbSchema中使用，对数据库没有影响。

可以快速轻松地制作外键。 以城市和国家集合为例。 作为参考，两者都有一个名为“国家/地区 ID”的公共字段。

将一列拖放到另一列上以创建外键。 这将创建一个新窗口，您可以在其中为外键提供描述并添加其他字段。

使用虚拟外键在 MongoDB 中更快地浏览数据

您可以使用虚拟外键浏览您集合中的数据。 此外，关系数据编辑器允许您同时浏览来自多个集合的数据。

您可以使用外键快速浏览与国家相连的城市。

总结

借助这篇 MongoDB 教程文章，您了解了如何将 MongoDB 集合可视化为图表并使用 DbSchema 构建虚拟外键。 您现在还应该能够同时浏览来自不同集合的数据。

另外，虚拟外键只会保存在本地工程文件中，不会影响数据库。