MongoDB数据模型设计_mongodb数据库物理设计-程序员宅基地

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一. 传统模型设计

1. 数据模型设计三要素：实体（Entity），属性（Attribute），关系（Relationship）

2. 传统模型设计流程（模型逐步细化的过程）：概念模型==>逻辑模型==>物理模型

关系模型常用的第三范式原则：数据在库中尽量不存在冗余，指表中的所有数据元素要能唯一地被主关键字所标识，它们之间必须相互独立，不存在其他的函数关系。

二. JSON文档模型设计

1. 文档模型和关系模型的区别

文档模型设计：属于物理模型（PDM）设计阶段，但其实文档模型设计的物理模型和逻辑模型相似，可以省略物理建模的具体过程。
文档模型设计vs关系模型设计区别：文档模型设计不遵从第三范式，允许冗余。
文档模型设计原则：性能（performance）、开发易用（ease of development）。
文档模型vs关系模型：

2. MongoDB文档模型设计三部曲

文档模型设计示例见如下文章：

《MongoDB高手课》学习记录（第十四天） - SegmentFault 思否今天要学习的是14、15、16、17章节。对比传统的模型设计方法，作者总结自己的经验，来讲解MongoDB是怎么样进行模型设计的，并举了一个分桶模型的例子。https://segmentfault.com/a/1190000021459458?utm_source=sf-similar-article

（1）基础建模

找到对象（实体）==> 明确关系（实体之间的关系及基数）==> 进行建模（基于关系建模原则确定内嵌方式）==> 完成基础模型构建

关系建模原则【以内嵌为主】：

1-1：以内嵌为主，作为子文档或者直接在顶级，不涉及数据冗余。
- 例外：内嵌后文档大小超过16MB。
1-N：以内嵌为主，用数组表示一对多，不涉及数据冗余。
- 例外：内嵌后文档大小超过16MB or 数组长度太大 or 数组长度不确定。
N-N：无需映射表，以内嵌为主，用数组表示一对多，用冗余实现多对多。
- 例外：内嵌后文档大小超过16MB or 数组长度太大 or 数组长度不确定。

（2）工况细化

基于内嵌的文档模型，根据实际使用场景的技术需求：

使用冗余优化访问性能
使用引用解决性能瓶颈
- 引用：类似关系模型设计，用id或唯一键关联，用 $lookup 一次查询多表。
- 使用场景：内嵌后文档大小超过16MB or 内嵌文档或数组元素需频繁修改 or 数组长度太大 or 数组长度不确定。
- 引用设计限制：（1）MongoDB对使用引用的集合之间无主外键检查；（2）$lookup 只支持left outer join，且关联目标（from）不能是分片表。

引用案例：

引用模式下的关联查询：

# 使用$lookup对两个表进行关联查询
# 本地表contacts的group_ids字段和目标表groups的group_id字段一对一对应
db.contacts.aggregate([
    {
        $lookup:{
            from:"groups",              //指明哪个是目标表
            localField:"group_ids",     //本地表取哪个字段
            foreignField:"group_id',    //目标表取哪个字段
            as:"groups"                 //拿回来之后放到groups这个新字段名中
       }
    }     
])

（3）套用设计模式

设计模式：经过实战的优秀设计技巧，可以解决很多常见问题，提升数据读写效率，降低资源需求。
文档模型无范式、无思维定式，可以充分发挥开发者的想象力，与设计模式相结合可以事半功倍。

MongoDB常见设计模式

【例1】列转行设计模式：

【例2】文档版本设计模式：

【例3】近似字段设计模式： increment by

【例4】预聚合设计模式：

【例5】分桶设计模式：

参考文章：

《MongoDB高手课》学习记录（第十五天） - SegmentFault 思否以存储电影信息的文档为例，因为各个国家的首映时间不同，我们的最简单的想法可能为了统计方便，会每增加一个上映地点，就增加一个统计字段，然后再给这个字段建一个索引。这样统计查询的速度是快了，但是系统写入的效率却下降了。那么怎么解决这个问题呢？采用内嵌数组的方式来组织数据，减少字段数量。然后通过建立内...https://segmentfault.com/a/1190000021471814?utm_source=sf-similar-article

本文链接：https://blog.csdn.net/SongD1114/article/details/124234147

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