MongoDB入门实战教程（7）

本系列教程目录：

MongoDB入门实战教程（1）

MongoDB入门实战教程（2）

MongoDB入门实战教程（3）

MongoDB入门实战教程（4）

MongoDB入门实战教程（5）

MongoDB入门实战教程（6）

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：

.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：

假设我们的实体定义如下：

public class Contact
{
    [BsonId]
    [BsonRepresentation(BsonType.ObjectId)]
    public string Id { get; set; }

    public string Name { get; set; }

    public string Company { get; set; }

    public string Title { get; set; }

    public int[] GroupIds { get; set; }

    public IList<Group> Groups { get; set; }
}

public class Group
{
    [BsonId]
    [BsonRepresentation(BsonType.ObjectId)]
    public string Id { get; set; }

    public int GroupId { get; set; }

    public string Name { get; set; }
}

那么，可以通过Driver实现以下操作：

public async Task<IList<Contact>> GetAsync()
{
    return await _contacts
        .Aggregate()
        .Lookup<Contact, Group, Contact>(
            _groups,
            local => local.GroupIds,
            from => from.GroupId,
            result => result.Groups)
        .ToListAsync();
}

完整示例github地址：https://github.com/EdisonChou/EDT.Mongo.Sample

运行结果如下所示：

什么时候使用引用模式

综上所述，当满足以下条件之一时，你可以开始考虑引用模式设计文档模型：

（1）当内嵌后的文档太大，有可能超过16MB限制的时候；

（2）内嵌的文档 或 数组元素 有可能会频繁修改的时候；

（3）内嵌数组元素 有可能会持续增长且没有封顶的时候；

引用模式设计的限制

引用模式也并非银弹，它存在以下一些限制：

（1）MongoDB对于使用引用的集合之间没有所谓的外键检查；

（2）MongoDB使用聚合框架的$lookup来模仿关联查询；

（3）$lookup只支持LEFT OUTER JOIN，且关联目标（from）不能是分片表；

db.Contacts.aggregate([
{
  $lookup:
  {
    from: "groups", // 这里的from不能是分片表
    ......
  }
}]);

总结

本文简单介绍了MongoDB的模型设计中的内嵌模式和引用模式，探讨了引用模式的使用、何时使用 及 使用限制。

下一篇，我们会学习MongoDB的模式设计中的一些设计模式并套用这些设计模式简化设计难度。

参考资料

唐建法，《MongoDB高手课》（极客时间）

郭远威，《MongoDB实战指南》（图书）

△推荐订阅学习

作者：周旭龙

出处：https://edisonchou.cnblogs.com

本文版权归作者和博客园共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文链接。