MongoDB关联关系

作者：--    发布时间：2019-11-20

mongodb中的关系表示各个文档在逻辑上的相互关联。关系可以通过嵌入式和引用方法建模。 这种关系可以是1：1，1：n，n：1或n：n。

假设有一种情况：要存储用户的地址。一个用户可以拥有多个地址，这就是1：n关系。

以下是用户(user)文档示例的文档结构 -

{
   "_id":10999110,
   "name": "maxsu",
   "contact": "13888990021",
   "dob": "1992-10-11"
}

以下是地址(address)文档的示例文档结构 -

{
   "_id":12200,
   "building": "hainan building no.2100",
   "pincode": 571100,
   "city": "haikou",
   "province": "hainan"
}

嵌入式关系建模

在嵌入式方法中，我们将地址(address)文档嵌入到用户(user)文档中。

{
   "_id": 21000100,
   "contact": "13800138000",
   "dob": "1991-11-11",
   "name": "maxsu",
   "address": [
      {
         "building": "hainan building no.2100",
         "pincode": 571100,
         "city": "haikou",
         "province": "hainan"
      },
      {
         "building": "sanya building no.2100",
         "pincode": 572200,
         "city": "sanya",
         "province": "hainan"
      },
   ]
}

该方法将所有相关数据保存在单个文档中，这使得检索和维护更容易。可以使用单个查询来在整个文档检索，例如 -

> db.users.findone({"name":"maxsu"},{"address":1, "name":1})

请注意，在上述查询中，db和users分别是数据库和集合。缺点是如果嵌入式文档的大小如果不断增长，可能会影响读/写性能。

建模参考关系

这是设计规范化关系的方法。 在这种方法中，用户和地址文件将分别维护，但用户文档将包含一个将引用地址文档的id字段的字段。

{
   "_id":objectid("52ffc33321332111sdfaf"),
   "contact": "13800138000",
   "dob": "1991-11-11",
   "name": "maxsu",
   "address_ids": [
      objectid("123123"),
      objectid("123412")
   ]
}

如上所示，用户文档包含对应地址的objectid的数组字段address_ids。 使用这些objectids，我们可以从那里查询地址文件并获取地址详细信息。 使用这种方法，需要两个查询：首先从用户文档获取address_ids字段，然后从地址集中获取这些地址。

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