MongoDB Data Model 浅谈

MongoDB 对于数据的 schema 要求很灵活。

与 MySQL 相比，collection 并不会强制文档的结构。（MySQL 在定义表时， 需要指定有哪些字段、类型、展示长度等）

因此，插入数据到 MongoDB 非常灵活。

同一个 collection 中可以有结构不同（字段不同）的文档（通常来说，文档结构还是相近的）。

MongDB 适合半结构化/非结构化的数据，适用场景为大数据分析，允许数据不那么精确；

MySQL 适合结构化的数据，支持数据引擎插拔；5.6+ 默认引擎为 InnoDB，支持事务。

MongoDB 有两种 Data Model:

1. Embedded
2. Reference

1. Embedded

反范式（denormalized）.

用关系型数据库中的范式来看，违反了第一范式（1NF，属性不能拆分）。

增加了冗余，查询时不用连表。

2. Reference

类似外键（foreign key）。

符合范式（normalized）。

 

MongoDB 在确定 data model 时，需要考虑两点要素：

1、data 本身的特征；

2、MongoDB 本身的特征。

不同的 data model 会给应用带来不同的结果，比如：更高效的查询、更高的插入/更新吞吐量、更好的负载。

如果更新会频繁地造成文档增长，考虑使用 reference 而非 embedded。

读多写少，考虑使用 embedded，提高查询效率。

参考资料：

https://docs.mongodb.com/manual/core/data-models/