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  {& quot; _id & quot; "Adresse" "Adresse": {"Street". }}  
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  {& quot; _id & quot; "Adresse" "Adresse": {"Street". }}  
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Heim Datenbank MongoDB Wie arbeite ich mit eingebetteten Dokumenten und Arrays in MongoDB?

Wie arbeite ich mit eingebetteten Dokumenten und Arrays in MongoDB?

Mar 11, 2025 pm 06:09 PM

In diesem Artikel wird die eingebetteten Dokumente und Arrays von MongoDB untersucht. Es wird erstellt, verschachtelte Felder erstellen, abfragen und aktualisiert, die Auswirkungen der Leistung der Leistung von Einbettung im Verweis und das Anbieten von Schema -Design -Best Practices für optimale Effizienz

Wie arbeite ich mit eingebetteten Dokumenten und Arrays in MongoDB?

Arbeiten mit eingespannten Dokumenten und Arrays in Mongodb -Dokumenten und Arten in den Argumenten und Arten in den Arten. Eingebettete Dokumente sind Dokumente, die in einem anderen Dokument verschachtelt sind, während Arrays eine Liste von Dokumenten oder Werten enthalten. Lassen Sie uns untersuchen, wie Sie sie verwenden. Betrachten Sie eine user Sammlung, bei der jeder Benutzer eine Adresse hat. Anstatt eine separate adresses Sammlung zu haben und sie zu verweisen, können Sie die Adresse direkt in das Benutzerdokument einbinden:
 <code class="json"> {& quot; _id & quot; "Adresse" "Adresse": {"Street". }} </code> 
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Sie können auf das eingebettete Dokument mit der Punktnotation in Ihren Abfragen zugreifen: db.users.find ({& quot; address.city & quot ;: & quot; Anytown & quot;}) . Sie können auch Arrays von Dokumenten in Dokumente einbetten. Zum Beispiel hat ein Benutzer möglicherweise mehrere Telefonnummern:

 <code class="json"> {& quot; _id & quot; "Home & quot;," Nummer "": "555-1212". }, {& quot; type & quot; }]} </code> 
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Erstellen und Verwenden von Arrays: Arrays sind einfach zu verwenden. Sie können Elemente addieren, entfernen und aktualisieren, indem Sie Update -Operatoren wie $ Push , $ Pull und $ set addieren. Zum Beispiel eine neue Telefonnummer hinzufügen:

 <code class="javaScript"> db.users.updateOne ({& quot; _id & quot; & quot; 555-5656 & quot; Die Einbettung ist im Allgemeinen schneller für Lesevorgänge, insbesondere wenn Sie häufig die zugehörigen Daten benötigen. Es reduziert die Anzahl der benötigten Datenbankabfragen, da alle Informationen in einem einzigen Dokument enthalten sind. Einbettung kann jedoch zu größeren Dokumentgrößen führen, die möglicherweise die Schreibleistung und die Speicherkosten beeinflussen, insbesondere wenn die eingebetteten Daten groß oder häufig aktualisiert werden. Dies ist besser für große, häufig aktualisierte Datensätze. Lesevorgänge werden etwas langsamer, da sie mehrere Abfragen erfordern, aber die Schreibvorgänge sind in der Regel schneller und effizienter, da Dokumente kleiner bleiben. Die Referenzierung hilft auch bei der Vermeidung von Datenverdoppelung und fördert die Datennormalisierung. Der beste Ansatz hängt von den spezifischen Anwendungsfall- und Datenmerkmalen ab. Betrachten Sie die Datengröße, die Aktualisierungsfrequenz und die Abfragemuster, wenn Sie diese Entscheidung treffen. Zum Beispiel um eine bestimmte Telefonnummer zu aktualisieren:  <pre class="brush:php;toolbar:false"> <code class="javaScript"> db.users.updateOne ({& quot; _id & quot ;: ObjectID (& quot; & quot; 555-9876 & quot; Für komplexere Abfragen oder Aktualisierungen, die Arrays betreffen, sollten Sie Aggregationspipelines verwenden. Die Aggregation bietet leistungsstarke Tools zur Verarbeitung und Transformation von Daten, einschließlich verschachtelter Felder. Sie können beispielsweise <code> $ entspannind </code> verwenden, um ein Array in einzelne Dokumente zu dekonstruieren, wodurch das Filtern und Aktualisieren bestimmter Elemente erleichtert wird. Denken Sie daran, die Indizes für verschachtelte Felder angemessen zu verwenden, um die Abfrageleistung zu verbessern. Indizes auf verschachtelten Feldern werden unter Verwendung einer Punktnotation im Befehl <code> createIndex </code> erstellt. Es sollten große oder häufig aktualisierte Daten referenziert werden. Die Referenzierung hilft dabei, dies zu minimieren. Große Dokumente können sich negativ auf die Leistung auswirken.  <li> <strong> Update -Häufigkeit: </strong> Die häufig aktualisierten Daten eignen sich besser für die Referenzierung, um die Schreibausrichtung zu minimieren. Wenn Sie häufig zusammen nach Daten zusammenfragen, ist die Einbettung in der Regel von Vorteil. Validierung:  Schema -Validierung implementieren, um die Datenkonsistenz und -qualität zu gewährleisten. Dies kann mit Tools wie der Schema -Validierungsfunktionen von MongoDB oder einer benutzerdefinierten Validierungslogik in Ihrer Anwendung erfolgen. Denken Sie daran, dass der optimale Ansatz stark von den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung abhängt. </li></code>
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