MongoDB设计方法以及技巧示例详解

2024-09-27 18:34:03

前言

MongoDB是一种流行的数据库，可以在不受任何表格schema模式的约束下工作。数据以类似JSON的格式存储，并且可以包含不同类型的数据结构。例如，在同一集合collection 中，我们可以拥有以下两个文档document：

{
  id: '4',
  name: 'Mark',
  age: '21',
  addresses : [
    { street: '123 Church St', city: 'Miami', cc: 'USA' },
    { street: '123 Mary Av', city: 'Los Angeles', cc: 'USA' }
  ]
}

{
  id: '15',
  name: 'Robin',
  department: 'New Business',
  example: 'robin@example.com'
}

为了能够充分利用MongoDB的优势，您必须了解并遵循一些基本的数据库设计原则。在讲解设计方法之前，我们必须首先了解MongoDB存储数据的结构。

一、数据如何存储在MongoDB中

与传统的RDBMS关系型数据库不同，MongoDB并没有表Table，行row和列column的概念。它将数据存储在集合collections，文档documents和字段fields中。下图说明了与RDBMS类比的结构之间的关系：

二、数据库设计技巧和窍门

2.1.规范化存储与非规范化存储

因为MongoDB使用文档来存储数据，所以理解“规范化存储“”和“非规范化存储”的概念非常重要。

规范化存储：-规范化意味着将数据存储到多个集合collections中，并在它们之间设计关联关系。数据保存之后，更新数据比较容易。但是在读取数据的时候，规范化存储的缺点就显现出来。如果要从多个集合collections查找数据，则必须执行多个查询，从而使读取数据的速度变慢。（比如：将网页标题、作者、内容分别存储到不同的collections中）

非规范化存储：-这种方式将若干对象数据，以嵌套的方式存储到单个文档中。它在读取数据的时候表现更好，但在写入时会变慢。这种存储数据的方式还将占用更多空间。（比如：将网页标题、作者、内容分别存储到同一个collection中）

所以在两种存储数据方式之间进行选择之前，先评估一下你的应用数据库的使用方式。

如果您有一个不需要频繁更新的数据，更新的即时一致性不是很重要，但是在读取时需要良好的性能，那么非规范化可能是明智的选择。（比如：我们博客的博文，作者一旦保存之后，几乎就不在进行频繁的修改，但是面临着读者频繁的读取阅读操作）

如果数据库中的文档数据需要不断的更新，并且您希望在写入时具有良好的性能，那么您可能需要考虑规范化存储。（比如：需要频繁修改数据的业务类系统）

2.2. 一对多关系

与RDBMS相比，在MongoDB中对“一对多”关系建模需要进行更细粒度的设计。许多初学者陷入将文档数组嵌入父文档中的陷阱。正如我们在上文中介绍的，知道何时进行规范化存储或非规范化存储是非常重要的。因此设计者需要考虑关系的基数是“一个对少数几个”还是“一个对多个”？每种关系将具有不同的建模方法。

例如：下面“一个对少数几个”的建模示例。最好的建模方法是在父文档（persopn）中嵌入几个（address）：

> db.person.findOne()
{
 name: 'Mark Kornfield',
 ssn: '1223-234-75554',
 addresses : [
   { street: '123 Church St', city: 'Miami', cc: 'USA' },
   { street: '123 Mary Av', city: 'Los Angeles', cc: 'USA' }
 ]
}

在“一个对多个”示例中，我们将考虑设计两个集合，即产品products集合和零件parts集合。每个零件都有一个“ ObjectID”，该“ ObjectID”将出现在产品集合的引用中。这样的设计可以让读写性能更高效。

> db.parts.findOne()
{
  _id : ObjectID('AAAA'),
  partno : '1224-dsdf-2215',
  name : 'bearing',
  price: 2.63

> db.products.findOne()
{
  name : 'car',
  manufacturer : 'Ford',
  catalog_number: 2234,
  parts : [   // array of references to Part documents
    ObjectID('AAAA'),  // reference to the bearing above
    ObjectID('F17C'),  // reference to a different Part
    ObjectID('D2AA'),
    // etc
]

2.3.设计模式可视化

尽管MongoDB是schemaless“无模式的”，但仍然存在将集合collections可视化为图表的方法。能够查看设计图，将对您理解和设计MongoDB的方式上产生重大影响。

DbSchema是可以很好地完成可视化设计工作的一个工具。如下图所示，它将通过读取集合和文档来推导架构。此外，您只需单击就可以修改图中的对象。在DbSchema中，您还可以为MongoDB创建外键，当然仅在本地创建，只用于设计目的。

2.4.智能索引

为了保持数据库的良好性能，有必要建立智能索引，这将简化写入和读取操作。知道MongoDB的索引优势和局限性非常重要，MongoDB保留用于排序操作的内存限制为32MB。如果你不使用索引，则排序时数据库将被迫将所有排序文档hold在内存里面，如果达到32M的限制，则数据库将返回错误或空集。

结论

对MongoDB的透彻理解与对数据库想要实现的目标的清晰了解是良好数据库设计的秘诀。

总结

到此这篇关于MongoDB设计方法以及技巧的文章就介绍到这了,更多相关MongoDB设计方法及技巧内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

MySQL和MongoDB设计实例对比分析

下面通过一个设计实例对比一下二者:假设我们正在维护一个手机产品库,里面除了包含手机的名称,品牌等基本信息,还包含了待机时间,外观设计等参数信息,应该如何存取数据呢? 如果使用MySQL的话,应该如何存取数据呢? 如果使用MySQL话,手机的基本信息单独是一个表,另外由于不同手机的参数信息差异很大,所以还需要一个参数表来单独保存. 复制代码代码如下: CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mobiles` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUT
windows7下使用MongoDB实现仓储设计

简单的介绍一下,我使用MongoDB的场景. 我们现在的物联网环境下,有部分数据,采样频率为2000条记录/分钟,这样下来一天24*60*2000=2880000约等于300万条数据,以后必然还会增加.之前数据库使用的是mssql,对于数据库的压力很大,同时又需要保证历史查询的响应速度,这种情况下,在单表中数据量大,同时存在读写操作.不得已采用MongoDB来存储数据.如果使用MongoDB,则至少需要三台机器,两台实现读写分离,一台作为仲裁(当然条件不允许也可以不用),每台机器的内存暂时配置在
MongoDB 数据库的命名、设计规范详解

MongoDB 数据库的命名和设计也有一套规范.只不过,由于用的人不多,目前在业界还没有形成权威的共识,今天根据我个人平时的一些经验,总结了一些规范第一部分,我们先说命名规范. 文档设计约束 UTF-8 字符不能包含 \0 字符(空字符),这个字符标识建的结尾 . 和 $ 有特殊含义,需要避免区分大小写键不能重复键/值对有序实践约束 [强制]文档中的key禁止使用_以外的特殊字符 [强制]key全部小写,多个单词可以下划线分割 [强制]禁止使用数字打头的key [强制]禁止自定义_
MongoDB实现问卷/考试设计功能

MongoDB的特点 MongoDB是一个面向文档存储的数据库.在MongoDB中,一条记录叫做document(文档),由类似于JSON结构的键值对组成. 由于类似于MongoDB直接存储JSON的特性,MongoDB天生适合作为存储结构复杂的数据结构的介质.类似于问卷调查和考试这种需求,用mysql这种关系型数据库实现起来太过复杂,效率低下:而如果使用MongoDB来实现的话,则会发现异常清晰简单. 需求分析在一张试卷中,会有很多个问题,问题的类型大体上可以分为单选题.多选题.判断题.简答
MongoDB进阶之动态字段设计详解

本文主要介绍的是关于MongoDB动态字段设计的相关资料,分享出来供大家参考学习,需要的朋友们下面来一起看看详细的介绍吧. 适宜读者人群 MongoDB开发者基础需求产品: "我们要为现有的表单增加一个伟大的功能, 允许用户增加想要的字段" 技术目标version 1 存储动态表单数据(新增字段无需修改Schema) 首先讲一讲MongoDB支持的索引有哪几种普通字段索引 // 假如我们的文档长这样 { "name": "MongoDB",
MongoDB设计方法以及技巧示例详解

前言 MongoDB是一种流行的数据库,可以在不受任何表格schema模式的约束下工作.数据以类似JSON的格式存储,并且可以包含不同类型的数据结构.例如,在同一集合collection 中,我们可以拥有以下两个文档document: { id: '4', name: 'Mark', age: '21', addresses : [ { street: '123 Church St', city: 'Miami', cc: 'USA' }, { street: '123 Mary Av', ci
JavaScript代码优化技巧示例详解

目录引言提炼函数函数参数化使用策略模式替换“胖”分支提炼变量内联变量封装变量拆分阶段拆分循环拆分变量分解条件表达式合并条件表达式以卫语句取代嵌套条件表达式将查询函数和修改函数分离引言我们先引入一句话: 代码主要是为了写给人看的,而不是写给机器看的,只是顺便也能用机器执行而已. 代码和语言文字一样是为了表达思想.记载信息,所以写得清楚能更有效地表达.本文多数总结自<重构:改善既有代码的设计(第2版)>我们直接进入正题,上代码! 提炼函数 what 将一段代码提炼到
Redis源码设计剖析之事件处理示例详解

目录 1. Redis事件介绍 2. 事件的抽象 2.1 文件事件结构 2.2 时间事件结构 2.3 事件状态结构 3. 事件的实现 1. Redis事件介绍 Redis服务器是一个事件驱动程序,所谓事件驱动就是输入一条命令并且按下回车,然后消息被组装成Redis协议的格式发送给Redis服务器,这个时候就会产生一个事件,Redis服务器会接收改命令,处理该命令和发送回复,而当我们没有与服务器进行交互时,服务器就会处于阻塞等待状态,它会让出CPU然后进入睡眠状态,当事件触发时,就会被操作系统唤醒
js前端上传文件缩略图技巧示例详解

目录引言文件对象简介 Blob File FileReader FormData 文件对象之间的关系缩略图的实现总结引言通常情况下,前端提交给服务器的数据格式为JSON格式,但很多时候用户想上传自己的头像.视频等,这些非文本数据的时候,就不能直接以JSON格式上传到后端了. 当我们要获取用户上传的文件,可以使用input表单项,将type属性值设置为“file”. <form action=""> <input type="file"
MongoDB基础命令以及操作示例详解

前言 Mongodb是一个非关系型数据库软件(NoSql),以类似json的形式bson存储数据,bson有二进制的json的意思,官方说bson的效率更高,很适合存储类似于对象的数据,这里权当把自己学习的过程记录下来. 关于MongoDB的安装方法给大家推荐下面这几篇文章: 1.Linux下安装MongoDB的实现步骤 2.window下安装配置mongodb的教程图解 3.Mac中mongoDB的安装与卸载步骤详解好了,下面开始本文的正文: MongoDB:NoSQL数据库 MongoDB
Kotlin内存陷阱inline使用技巧示例详解

目录引言错误示例推荐示例小结总结引言 inline ,翻译过来为内联 ,在 Kotlin 中,一般建议用于高阶函数中,目的是用来弥补其运行时的额外开销. 其原理也比较简单,在调用时将我们的代码移动到调用处使用,从而降低方法调用时的栈帧层级. 栈帧: 指的是虚拟机在进行方法调用和方法执行时的数据结构,每一个栈帧里都包含了相应的数据,比如局部参数,操作数栈等等. Jvm在执行方法时,每执行一个方法会产生一个栈帧,随后将其保存到我们当前线程所对应的栈里,方法执行完毕时再将此方
Laravel ORM对Model::find方法进行缓存示例详解

前言前段时间做项目时候,想要在不改变方法签名的情况下,给 Model::find 方法做个缓存.而且想要做到即插即用.下面话不多说了,来一起看看详细的介绍哦. 1.先看一下当我们调用 find 方法时,框架干了什么? 找到 Illuminate\Database\Eloquent\Model 的代码,搜索 find,没有该方法.看来是走了 __callStatic 这个魔术方法.该方法里只有一行代码: return (new static)->$method(...$parameters);
MongoDB中的定时索引示例详解

MongoDB中存在一种索引,叫做TTL索引(time-to-live index,具有生命周期的索引),这种索引允许为每一个文档设置一个超时时间.一个文档达到预设置的老化程度后就会被删除. 数据到期对于某些类型的信息非常有用,例如机器生成的事件数据,日志和会话信息,这些信息只需要在数据库中保存有限的时间. 在createIndex中指定expireAfterSeconds选项就可以创建一个TTL索引: // 超时时间为24小时,默认是前台运行,可以通过background:true设置为后台模
java面向对象设计原则之接口隔离原则示例详解

目录概念实现拓展概念小接口原则,即每个接口中不存在子类用不到却必须实现的方法,如果不然,就要将接口拆分.如下图所示定义了一个接口,包含了5个方法,实现类A用到了3个方法.实现类B用到了3个方法,类图如下: 类A没有方法4.方法5,却要实现它:类B没有方法2.方法3,但还是要实现这两个方法,不符合接口隔离原则.改造为将其拆分为三个接口,实现方式改为下图所示,符合接口隔离原则: 实现面向对象机制中一个类可以实现多个接口,通过多重继承分离,通过接口多继承(实现)来实现客户的需求,代码更加清
java面向对象设计原则之合成复用原则示例详解

目录概念示例拓展概念尽量使用合成/聚合,而不是使用继承实现复用.所谓的合成/聚合是指一个对象里持有另外一个类的对象,通过调用这些对象的方法得到复用已有功能的目的.如:报文解译程序中,按照继承复用可以设计为: 子类调用父类的方法即可完成水文报文解译.气象解译中通用方法:子类中一定包含了父类的方法,这个叫继承复用. 按照合成/聚合原则设计为: 水文协议和气象协议中,持有编码和位制转换对象,通过调用对象方法即可完成复用. 示例数据库连接的复用:首先看通过集成关系复用数据连接代码如下 pub

MongoDB设计方法以及技巧示例详解

相关推荐

随机推荐