MongoDB 关系

MongoDB 中的关系表示各种文档如何在逻辑上相互关联。可以通过嵌入和引用方法对关系进行建模。这种关系可以是

• 1:1 (1对1)
• 1: N (1对多)
• N: 1 (多对1)
• N: N (多对多)

让我们考虑为用户存储地址的情况。一个用户可以拥有多个地址，从而形成 1:N 关系。

以下是 用户 文档的示例文档结构-

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

以下是 地址 文件的示例文件结构-

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

建模嵌入式关系

在嵌入方式中，我们将地址文档嵌入到用户文档中。

> 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，便于检索和维护。可以在单个查询中检索整个文档，例如 -

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

注意在上面的查询中，db和users分别是数据库和集合。

缺点是，如果嵌入文档的大小持续增长，当文档过大时，则会影响读/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，用户和地址文档将单独进行维护，但用户文档会包含一个字段，该字段引用地址文档的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，其中包含对应地址的ObjectIds。使用这些 ObjectId，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，我们将需要两个查询：首先从用户文档中获取address_ids字段，然后从地址集合中获取这些地址。

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