1. document的关系

多个文档之间在逻辑上可以相互联系,可以通过嵌入和引用来建立联系。

文档之间的关系可以有:

  • 1对1
  • 1对多
  • 多对1
  • 多对多

一个用户可以有多个地址,所以是一对多的关系。

  1. #user document
  2. {
  3. "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
  4. "name": "Tom Hanks",
  5. "contact": "",
  6. "dob": "01-01-1991"
  7. }
  8.  
  9. #address document
  10. {
  11. "_id":ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
  12. "building": "22 A, Indiana Apt",
  13. "pincode": 123456,
  14. "city": "Los Angeles",
  15. "state": "California"
  16. }

(1) 嵌入式关联:把用户地址嵌入到用户的文档中

  1. {
  2. "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
  3. "contact": "",
  4. "dob": "01-01-1991",
  5. "name": "Tom Benzamin",
  6. "address": [
  7. {
  8. "building": "22 A, Indiana Apt",
  9. "pincode": 123456,
  10. "city": "Los Angeles",
  11. "state": "California"
  12. },
  13. {
  14. "building": "170 A, Acropolis Apt",
  15. "pincode": 456789,
  16. "city": "Chicago",
  17. "state": "Illinois"
  18. }]
  19. }

可以这样查询地址:

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

缺点: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。

(2) 引用关联: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。

  1. {
  2. "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
  3. "contact": "",
  4. "dob": "01-01-1991",
  5. "name": "Tom Benzamin",
  6. "address_ids": [
  7. ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
  8. ObjectId("52ffc4a5d85242602e000001")
  9. ]
  10. }

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。

2. MongoDB ObjectId

ObjectId 是一个12字节 BSON 类型数据,有以下格式:

  • 前4个字节表示时间戳
  • 接下来的3个字节是机器标识码
  • 紧接的两个字节由进程id组成(PID)
  • 最后三个字节是随机数。

MongoDB中存储的文档必须有一个"_id"键。这个键的值可以是任何类型的,默认是个ObjectId对象。

在一个集合里面,每个文档都有唯一的"_id"值,来确保集合里面每个文档都能被唯一标识。

MongoDB采用ObjectId,而不是其他比较常规的做法(比如自动增加的主键)的主要原因,因为在多个 服务器上同步自动增加主键值既费力还费时。

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