MongoDB 数据模型（4/5）三部曲二、根据读写工况细化

文档模型设计之二：根据读写工况细化

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• 最频繁的数据查询模式；

• 最常用的查询参数；

• 最频繁的数据写入模式；

• 读写操作的比例；

• 数据量的大小；

• 基于内嵌的文档模型

  • 根据业务需求：
    • 使用适当的引用来避免性能瓶颈；
    • 使用冗余来优化访问性能；
    • 比如把group的名字改一下

• 细化举例：

  • 联系人管理应用的分组需求

    • 需求：
      1. 用于客户营销；
      2. 有千万级的联系人；
      3. 需要频繁变动分组（group）的信息，如增加分组及修改名称及描述以及营销状态；
      4. 一个分组可能有百万级联系人存在；

      • 解决方案：

        1. 类似于关系型设计；

        2. 用 id 或唯一键关联；

        3. 使用 $lookup 来提供一次查询多表的能力（类似关联）;

        4. # 结构示例
           Contacts 集合
           	name: "Tom"
           	company: "TAPDATA"
           	title: "CTO"
           	portraits: {
           		mimetype: xxx
           		data: xxx
           	},
           	addresses: [
           		{type: home, ...},
           		{type: work, ...}
           	],
           	group_ids: [1, 3...]
           	
           Groups 集合
           	group_id
           	name
           

        5. # 引用模式下的聚合查询
           db.contacts.aggregate([
           	{
           		$lookup:
                 {
           				from: "group",
           				localField: "group_ids",
           				foreignField: "group_id",
           				as: "groups"
                 }
            }
           ])
           
           # 查询结果
           {
           	"_id": ObjectId("5de26f197edd62c5d388babb"),
           	"name": "TJ",
           	"company": "TAPDATA",
           	"group_ids": [1, 3],
           	"groups": [
           		{
           			"_id": ObjectId("5de26f4d7edd62c5d388babc"),
           			"name": "Friends",
           			"group_id": 1
           		},
           		{
           			"_id": ObjectId("5de26f4d7edd62c5d388babe"),
           			"group_id": 3,
           			"name": "Surfers"
           		}
           	]
           }
           

• MongoDB 引用设计的限制：

  • MongoDB 对使用引用的集合之间并无主外键检查。
  • MongoDB 使用聚合框架 $lookup 来模仿关联查询。
  • $lookup 只支持 left outer join。
  • $lookup 的关联目标（from）不能是分片表，主表是可以分片的。