MongoDB数据库设计中6条重要经验法则 Part 3
这是系列的最后一部分。在第一部分里,我介绍了三种针对“一对多 ”关系建模的基础方案。在第二部分中,我介绍了对基础方案的扩展:双向关联和反范式化。 反范式可以让你避免一些应用层级别的join,但是这也会让更新变的更复杂,开销更大。不过冗余那些读取
这是系列的最后一部分。在第一部分里,我介绍了三种针对“一对多 ”关系建模的基础方案。在第二部分中,我介绍了对基础方案的扩展:双向关联和反范式化。
反范式可以让你避免一些应用层级别的join,但是这也会让更新变的更复杂,开销更大。不过冗余那些读取频率远远大于更新频率的字段还是值得的。
如果你还没有读过前两部分,欢迎一览。
让我们回顾下这些方案
你可以采取内嵌,或者建立one端或者N端的引用,也可以三者兼而有之。
你可以在one端或者N端冗余多个字段
下面这些是你需要谨记的:
1、优先考虑内嵌,除非有什么迫不得已的原因。
2、需要单独访问一个对象,那这个对象就不适合被内嵌到其他对象中。
3、数组不应该无限制增长。如果many端有数百个文档对象就不要去内嵌他们可以采用引用ObjectID的方案;如果有数千个文档对象,那么就不要内嵌ObjectID的数组。该采取哪些方案取决于数组的大小。
4、不要害怕应用层级别的join:如果索引建的正确并且通过投影条件(第二部分提及)限制返回的结果,那么应用层级别的join并不会比关系数据库中join开销大多少。
5、在进行反范式设计时请先确认读写比例。一个几乎不更改只是读取的字段才适合冗余到其他对象中。
6、在mongodb中如何对你的数据建模,取决于你的应用程序如何去访问它们。数据的结构要去适应你的程序的读写场景。
设计指南
当你在MongoDB中对“一对多”关系进行建模,你有很多的方案可供选择,所以你必须很谨慎的去考虑数据的结构。下面这些问题是你必须认真思考的:
关系中集合的规模有多大:是一对很少,很多,还是非常多?
对于一对多中”多“的那一端,是否需要单独的访问它们,还是说它们只会在父对象的上下文中被访问。
被冗余的字段的读写的比例是多少?
数据建模设计指南
在一对很少的情况下,你可以在父文档中内嵌数组。
在一对很多或者需要单独访问“N”端的数据时,你可以采用数组引用ObjectID的方式。如果可以加速你的访问也可以在“N”端使用父引用。
在一对非常多的情况下,可以在“N”端使用父引用。
如果你打算在你的设计中引入冗余等反范式设计,那么你必须确保那些冗余的数据读取的频率远远大于更新的频率。而且你也不需要很强的一致性。因为反范式化的设计会让你在更新冗余字段时付出一定的代价(更慢,非原子化)

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

eコマースのWebサイトを開発するとき、私は困難な問題に遭遇しました。ユーザーにパーソナライズされた製品の推奨事項を提供する方法です。当初、私はいくつかの簡単な推奨アルゴリズムを試しましたが、結果は理想的ではなく、ユーザーの満足度も影響を受けました。推奨システムの精度と効率を改善するために、より専門的なソリューションを採用することにしました。最後に、Andres-Montanez/Adcumentations Bundleを介してAndres-Montanez/Bundleをインストールしました。これは、問題を解決しただけでなく、推奨システムのパフォーマンスを大幅に改善しました。次の住所から作曲家を学ぶことができます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

Oracleはデータベース会社だけでなく、クラウドコンピューティングとERPシステムのリーダーでもあります。 1。Oracleは、データベースからクラウドサービスおよびERPシステムへの包括的なソリューションを提供します。 2。Oraclecloudは、AWSとAzureに挑戦し、IAAS、PAAS、SAASサービスを提供します。 3. e-businesssuiteやfusionApplicationsなどのOracleのERPシステムは、企業がオペレーションを最適化するのに役立ちます。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

MongoDB効率的なバックアップ戦略の詳細な説明CENTOSシステムでは、この記事では、データセキュリティとビジネスの継続性を確保するために、CENTOSシステムにMongoDBバックアップを実装するためのさまざまな戦略を詳細に紹介します。 Dockerコンテナ環境でのマニュアルバックアップ、タイミング付きバックアップ、自動スクリプトバックアップ、バックアップメソッドをカバーし、バックアップファイル管理のベストプラクティスを提供します。マニュアルバックアップ:MongoDumpコマンドを使用して、マニュアルフルバックアップを実行します。たとえば、Mongodump-Hlocalhost:27017-U Username-P Password-Dデータベース名-O/バックアップディレクトリこのコマンドは、指定されたデータベースのデータとメタデータを指定されたバックアップディレクトリにエクスポートします。

MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。

gitlabデータベース展開ガイドcentosシステム適切なデータベースの選択は、gitlabを正常に展開するための重要なステップです。 GitLabは、MySQL、PostgreSQL、MongoDBなど、さまざまなデータベースと互換性があります。この記事では、これらのデータベースを選択して構成する方法を詳細に説明します。データベース選択の推奨MYSQL:広く使用されているリレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)。安定したパフォーマンスを備えており、ほとんどのGitLab展開シナリオに適しています。 POSTGRESQL:強力なオープンソースRDBMSは、大規模なデータセットの処理に適した複雑なクエリと高度な機能をサポートしています。 Mongodb:人気のNoSQLデータベース、海の扱いが上手です
