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。

#user document
{
"_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
"name": "Tom Hanks",
"contact": "",
"dob": "01-01-1991"
} #address document
{
"_id":ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
"building": "22 A, Indiana Apt",
"pincode": 123456,
"city": "Los Angeles",
"state": "California"
}

(1) 嵌入式关联:把用户地址嵌入到用户的文档中

{
"_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
"contact": "",
"dob": "01-01-1991",
"name": "Tom Benzamin",
"address": [
{
"building": "22 A, Indiana Apt",
"pincode": 123456,
"city": "Los Angeles",
"state": "California"
},
{
"building": "170 A, Acropolis Apt",
"pincode": 456789,
"city": "Chicago",
"state": "Illinois"
}]
}

可以这样查询地址:

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。

{
"_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
"contact": "",
"dob": "01-01-1991",
"name": "Tom Benzamin",
"address_ids": [
ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
ObjectId("52ffc4a5d85242602e000001")
]
}

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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