{ author{ id, name, } } { author_id, author_name, }
有何优势
首先需要知道,MongoDB是NoSQL中的一种,是不直接支持Join的,这是NoSQL的一个特点,不需要直接支持Join,可以将横向扩展以及性能做到更好。
但是这不等于说MongoDB不能做Join所做的事情,为了达到传统数据库join的功能,MongoDB中有2个思路:
Embedding:透过Embedding子文档,达到One to Many的关联关系;这就是您说的嵌套结构;
Referencing:Referencing分为手工Referencing和自动Referencing;通常推荐是手工Referencing,通常是将需要关联的文档的Object_id保存在需要关联的Collection中,也就是说需要关联的Document的Object_id写入时,分别写入在两个需要关联的Collection里面。
上述两个思路,也正是MongoDB的Data Model的主要思路。
那么上述2个思路在具体的运用的时候,怎么区分开呢?
如果能够Embedding的Sub Document,不需要单独被查询,那就直接Embedding;
如果这个Sub Document需要对外提供查询,则单独保存为一个Collection,并使用Referencing与其他collecion关联。
供参考。
Love MongoDB! Have Fun!
不见不散,19日,请戳:>---<
MongoDB在线讲座系列19- MongoDB 10步构建单一视图
文档型结构,更加贴近我们对物体属性的描述;通过一条记录就可以描述出一个对象的所有属性,这就是一个优势!
首先需要知道,MongoDB是NoSQL中的一种,是不直接支持Join的,这是NoSQL的一个特点,不需要直接支持Join,可以将横向扩展以及性能做到更好。
但是这不等于说MongoDB不能做Join所做的事情,为了达到传统数据库join的功能,MongoDB中有2个思路:
Embedding:透过Embedding子文档,达到One to Many的关联关系;这就是您说的嵌套结构;
Referencing:Referencing分为手工Referencing和自动Referencing;通常推荐是手工Referencing,通常是将需要关联的文档的Object_id保存在需要关联的Collection中,也就是说需要关联的Document的Object_id写入时,分别写入在两个需要关联的Collection里面。
上述两个思路,也正是MongoDB的Data Model的主要思路。
那么上述2个思路在具体的运用的时候,怎么区分开呢?
如果能够Embedding的Sub Document,不需要单独被查询,那就直接Embedding;
如果这个Sub Document需要对外提供查询,则单独保存为一个Collection,并使用Referencing与其他collecion关联。
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