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MongoDB中的关系有几种,如何理解

来源:恒创科技 编辑:恒创科技编辑部
2023-12-06 01:02:59
这篇文章主要讲解了“MongoDB中的关系有几种,如何理解”,文中的讲解内容简单、清晰、详细,对大家学习或是工作可能会有一定的帮助,希望大家阅读完这篇文章能有所收获。下面就请大家跟着小编的思路一起来学习一下吧。

MongoDB 关系

MongoDB 的关系表示多个文档之间在逻辑上的相互联系。


MongoDB中的关系有几种,如何理解

文档间可以通过嵌入和引用来建立联系。

MongoDB 中的关系可以是:

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

接下来我们来考虑下用户与用户地址的关系。

一个用户可以有多个地址,所以是一对多的关系。

以下是 user 文档的简单结构:

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

以下是 address 文档的简单结构:

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

嵌入式关系

使用嵌入式方法,我们可以把用户地址嵌入到用户的文档中:

{
   "_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"
      }]
} 

以上数据保存在单一的文档中,可以比较容易的获取和维护数据。 你可以这样查询用户的地址:

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

注意:以上查询中 dbusers 表示数据库和集合。

这种数据结构的缺点是,如果用户和用户地址在不断增加,数据量不断变大,会影响读写性能。

引用式关系

引用式关系是设计数据库时经常用到的方法,这种方法把用户数据文档和用户地址数据文档分开,通过引用文档的 id 字段来建立关系。

{
   "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
   "contact": "987654321",
   "dob": "01-01-1991",
   "name": "Tom Benzamin",
   "address_ids": [
      ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
      ObjectId("52ffc4a5d85242602e000001")
   ]
}

以上实例中,用户文档的 address_ids 字段包含用户地址的对象id(ObjectId)数组。

我们可以读取这些用户地址的对象id(ObjectId)来获取用户的详细地址信息。

这种方法需要两次查询,第一次查询用户地址的对象id(ObjectId),第二次通过查询的id获取用户的详细地址信息。

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

到此这篇关于“MongoDB中的关系有几种,如何理解”的文章就介绍到这了,更多相关MongoDB中的关系有几种,如何理解内容,欢迎关注恒创科技技术资讯频道,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
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