文章插图
| 总结/Edison Zhou
前面我们学习了聚合查询 , 本篇我们来看看在模型设计中如何应用引用模式来提高查询效率 。
1 内嵌模式
在进行MongoDB的模型设计中 , 基于JSON文档模型 , 我们很容易就可以设计出一个内嵌模式的文档模型出来 。
可以不夸张地说 , 80%~90%的场景下 , 我们优先都会使用内嵌对象 或 内嵌数组 的方式来设计文档模型的所谓的1-1、1-N、N-N的关系 。
例如下面这个Contacts的文档模型 , 它描述了一个联系人的关系建模:
Contacts{name: "Edison Zhou",company: "CSCEC YZW",title: ".NET Engineer",portraits: {mimetype: xxx,data: xxxx},addresses: [{ type: home, … },{ type: work, … }],groups: [ {name: "YZW Football Assocation" }, {name: "YZW .NET Assocation" }]}
可以看到 , 所谓的内嵌类 其实 类似于 预先聚合(关联) , 这样的操作(引用+冗余)其实对读操作更有性能优势 。但是 , 内嵌设计有一个大前提限制:即内嵌后文档大小不能超过16MB 。
此外 , 如果内嵌的数组(通常是数组)的长度太大 , 比如数万或更多的时候 , 也是不适合采用内嵌模式的 。
那么 , 此时我们应该怎么设计呢?
2 引用模式
万级长度的内嵌数组
这里我们仍然适用上面提到的Contacts模型 , 假设其中的groups是一个内嵌数组 , 这个groups的数据可能有百万级的长度 , 且每个Contacts文档都需要冗余这么一份数据 , 而且groups数据还面临着频繁修改的需求 。
Contacts{name: "Edison Zhou",company: "CSCEC YZW",title: ".NET Engineer",...... // 假设下面groups有百万级 , 且一个group的信息改动会引发百万级的DB操作groups: [{name: "YZW Football Assocation" },{name: "YZW .NET Assocation" }]}
适当使用引用模式解决解决方案很简单 , 就是针对groups使用单独的collection来存储 , 在Contancts模型中添加对group id的集合的引用 。
Collection 1 - Contacts:
Contacts{name: "Edison Zhou",company: "CSCEC YZW",title: ".NET Engineer",......// 假设下面groups有百万级 , 且一个group的信息改动会引发百万级的DB操作 group_ids: [1,2,3,4,5...]}
Collection 2 - Groups:Groups{groups_id,name}
这样的设计其实类似于关系型数据库模型的设计 , 用Id来关联 , 我们再熟悉不过了 。但是 , 在MQL中 , 我们就需要额外使用$lookup来实现类似SQL中的关联查询了 , 严格来说 , 应该算是LEFT OUTER JOIN查询 。
嗯 , 这又是一种聚合操作:
db.Contacts.aggregate([{$lookup:{from: "groups",localField: "group_ids",foreignField: "group_id",as: "groups"}}]);
这个查询会得到如下图所示的结果:文章插图
.NET中的Lookup操作:
上面讲解了如何通过MQL进行操作 , 那么 , 在.NET中如何实现$lookup的效果呢?
好在MongoDB Driver已经帮我们提供了这样的一个LookUp , 且看下面的代码示例:
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