Schemaentwurfsmuster für MongoDB

1. Polymorphes Muster:

• Konzept: Speichert Dokumente mit unterschiedlichen Strukturen innerhalb derselben Sammlung. Ein gemeinsames Feld identifiziert den Dokumenttyp.
• Anwendungsfall: Wenn Sie verwandte Daten haben, die einige gemeinsame Felder aufweisen, aber je nach Typ auch unterschiedliche Felder aufweisen. Zum Beispiel das Speichern verschiedener Arten von Produkten (Bücher, Elektronik, Kleidung) in einer einzigen „Produkt“-Sammlung.
• Beispiel:

{ "_id": 1, "type": "book", "title": "The Book", "author": "John Doe" }
{ "_id": 2, "type": "electronics", "name": "Laptop", "brand": "XYZ", "processor": "Intel" }

2. Attributmuster:

• Konzept: Verwendet Schlüssel-Wert-Paare, um Attribute darzustellen, die zwischen Dokumenten erheblich variieren können.
• Anwendungsfall: Wenn Sie eine große Anzahl optionaler oder dynamischer Attribute haben, die nicht genau in feste Felder passen. Dadurch wird vermieden, dass viele dünn besiedelte Felder entstehen.
• Beispiel:

{ "_id": 1, "name": "Product A", "attributes": { "color": "red", "size": "large", "material": "cotton" } }
{ "_id": 2, "name": "Product B", "attributes": { "weight": "2kg", "power": "100W" } }

3. Eimermuster:

• Konzept: Gruppiert verwandte Daten in einem einzigen Dokument (dem „Bucket“).
• Anwendungsfall: Wenn Sie eine Eins-zu-Viele-Beziehung haben, bei der die „Viele“-Seite relativ klein ist und häufig zusammen mit der „Eins“-Seite aufgerufen wird. Dies reduziert die Anzahl der erforderlichen Lesevorgänge.
• Beispiel: Speichern von Blogbeiträgen mit ihren Kommentaren im selben Dokument.

{ "_id": 1, "title": "My Blog Post", "content": "...", "comments": [
    { "author": "User A", "text": "Great post!" },
    { "author": "User B", "text": "I agree." }
]}

4. Ausreißermuster:

• Konzept: Speichert selten aufgerufene oder sehr große Daten getrennt vom Hauptdokument.
• Anwendungsfall: Wenn Sie über einige Daten verfügen, die selten verwendet werden oder die die Größe des Hauptdokuments erheblich erhöhen würden, was sich auf die Leistung auswirken würde. Speichern Sie beispielsweise große Bilder oder detaillierte Produktbeschreibungen separat.
• Implementierung: Wird oft mit GridFS für sehr große Dateien oder durch Speichern eines Verweises auf ein separates Dokument implementiert.

5. Berechnetes Muster:

• Konzept: Speichert vorberechnete Werte, um teure Berechnungen während Lesevorgängen zu vermeiden.
• Anwendungsfall: Wenn Sie häufig auf Daten zugreifen, die komplexe Berechnungen erfordern. Das Speichern des berechneten Werts verbessert die Leseleistung auf Kosten einer höheren Schreibkomplexität (Sie müssen den berechneten Wert jedes Mal aktualisieren, wenn sich die Quelldaten ändern).
• Beispiel: Hinterlegen des Gesamtpreises einer Bestellung, der sich aus den Einzelartikelpreisen errechnet.

6. Teilmengenmuster:

• Konzept: Speichert eine Teilmenge häufig aufgerufener Felder in einem eingebetteten Dokument zum schnellen Abrufen.
• Anwendungsfall: Wenn Sie ein großes Dokument haben, aber oft nur einen kleinen Satz Felder benötigen. Durch die Einbettung dieser Teilmenge wird die Menge der von der Festplatte gelesenen Daten reduziert.

7. Erweitertes Referenzmuster:

• Konzept: Kombiniert die Referenzierung mit einigen Schlüsselfeldern aus dem referenzierten Dokument.
• Anwendungsfall: Wenn Sie häufig Informationen aus einem zugehörigen Dokument benötigen, aber nicht jedes Mal eine separate Suche durchführen möchten. Dies reduziert die Anzahl der Abfragen, führt jedoch zu einer gewissen Datenduplizierung.

8. Näherungsmuster:

• Konzept: Speichert einen ungefähren Wert anstelle eines genauen Werts, um die Leistung zu verbessern.
• Anwendungsfall: Wenn absolute Präzision nicht erforderlich ist und die Leistung entscheidend ist. Speichern Sie beispielsweise eine geschätzte Zählung, anstatt einen teuren Zählvorgang durchzuführen.

9. Baummuster:

• Konzept: Stellt hierarchische Datenstrukturen (wie Kategorien oder Organigramme) mithilfe verschachtelter Dokumente oder Referenzen dar.
• Anwendungsfall: Wenn Sie baumartige Beziehungen modellieren müssen. Es gibt verschiedene Ansätze, z. B. die Referenzierung auf übergeordnete Elemente, die Referenzierung auf untergeordnete Elemente oder die Verwendung eines Arrays von Vorfahren.

10. Vorbelegungsmuster:

• Konzept: Reserviert Platz für zukünftiges Datenwachstum innerhalb eines Dokuments.
• Anwendungsfall: Wenn Sie wissen, dass ein Dokument mit der Zeit wächst (z. B. eine Reihe von Ereignissen) und Sie häufige Größenänderungen des Dokuments vermeiden möchten, die sich auf die Leistung auswirken können.

11. Dokumentversionierungsmuster:

• Konzept: Speichert verschiedene Versionen eines Dokuments, sodass Sie Änderungen im Laufe der Zeit verfolgen können.
• Anwendungsfall: Wenn Sie einen Verlauf der Änderungen an Ihren Daten verwalten müssen. Dies kann umgesetzt werden, indem für jede Version neue Dokumente erstellt werden oder indem Versionen in einem Array im Hauptdokument gespeichert werden.

Die Auswahl des richtigen Musters hängt stark von den Anforderungen, der Datenstruktur und den Zugriffsmustern Ihrer spezifischen Anwendung ab. Oft verwenden Sie eine Kombination dieser Muster, um optimale Leistung und Wartbarkeit zu erreichen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSchemaentwurfsmuster für MongoDB. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!