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36-三十六、MongoDB 关系

MongoDB 关系指的是 多个文档之间在逻辑上的相互联系

MongoDB 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 ( 1对1 )
  • 2、 1: N ( 1对多 )
  • 3、 N: 1 ( 多对1 )
  • 4、 N: N ( 多对多 )

我们使用购物时 用户 ( users )收货地址 ( address ) 之间的关系来理解


一个用户可以有多个收货地址,所以是一对多的关系

下面是 users 文档的结构


{ "_id" : ObjectId("59ee8457a0f7c7d445f864aa"), "name" : "penglei", "tel" : "13866668888", "birthday" : "11-11" }

下面是 address 文档的结构


{ "_id" : ObjectId("59ee861ba0f7c7d445f864ac"), "pincode" : 100007, "user" : "penglei", "city" : "Pek", "state" : "China", "building" : "东城区东四君临天下大酒店 220220" } { "_id" : ObjectId("59ee862aa0f7c7d445f864ad"), "pincode" : 100007, "city" : "Pek", "user" : "penglei", "state" : "China", "building" : "东城区雍和家园 1 号楼 4 单元 2303" }

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:

ycbbs.user_address


{ "_id" : ObjectId("59ee8457a0f7c7d445f864aa"), "name" : "penglei", "tel" : "13866668888", "birthday" : "11-11", "address":[ { "_id" : ObjectId("59ee861ba0f7c7d445f864ac"), "pincode" : 100007, "user" : "penglei", "city" : "Pek", "state" : "China", "building" : "东城区东四君临天下大酒店 220220" } { "_id" : ObjectId("59ee862aa0f7c7d445f864ad"), "pincode" : 100007, "city" : "Pek", "user" : "penglei", "state" : "China", "building" : "东城区雍和家园 1 号楼 4 单元 2303" } ] }

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

可以这样查询用户的地址:


> db.user_address.findOne({"name":"penglei"},{"address":1})

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

ycbbs.users


{ "_id" : ObjectId("59ee8457a0f7c7d445f864aa"), "name" : "penglei", "tel" : "13866668888", "birthday" : "11-11", "address":[ ObjectId("59ee861ba0f7c7d445f864ac"), ObjectId("59ee862aa0f7c7d445f864ad"), ] }

以上实例中,用户文档的 address 字段包含用户地址的对象 idObjectId)数组

我们可以读取这些用户地址的对象 idObjectId)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 idObjectId),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":"penglei"},{"address":1}) > var addresses = db.address.find({"_id":{"$in":result["address"]}})

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    标题:36-三十六、MongoDB 关系

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