MongoDB – 스키마를 사용하여 구축된 속성 스키마

간단한 설명:

속성 이해 모드로 직접 들어갑니다. 특히 다음과 같은 상황에 적합합니다.

1. 큰 문서가 있지만 실제로는 유사한 필드가 있고 이러한 필드의 하위 집합은 동일한 특성을 갖습니다. 결국 이러한 하위 집합 필드는 실제로 정렬되어야 합니다.
2. 사실 모든 문서에 필수 정렬 필드가 있는 것은 아닙니다.
3. 또는 위의 조건이 모두 충족됩니다.
   실제로 성능상의 이유로 최적화를 위해 이러한 하위 집합을 처리하는 데 많은 인덱스가 필요할 수 있습니다. 검색. 하지만 더 많은 인덱스를 생성하면 성능이 저하될 뿐입니다. 속성 패턴은 이러한 상황에 대한 훌륭한 솔루션을 제공합니다.

예:

주문 데이터 문서에는 실제로 생성 시간, 결제 시간, 배송 시간 등 기록해야 할 시간이 많이 있습니다. 데이터 구조를 설계할 때 당연히 가장 먼저 떠오르는 것은 다음과 같습니다.

사실 이 설계는 시간 유형이 상대적으로 적을 때는 큰 문제가 없지만 실제 비즈니스 시나리오와 결합됩니다. 물론 시간이 너무 짧지는 않을 것입니다. 때로는 정렬을 최적화하기 위해 해당 인덱스를 생성해야 하므로 이제 너무 많은 필드를 기반으로 인덱스를 하나씩 생성하면 문제가 발생합니다. 많은 인덱스가 생성되어 전체 쿼리 성능이 저하될 수 있습니다. 그렇다면 이때 속성 모드를 사용하는 것이 매우 적절합니다. 아래와 같이:

순서 데이터 구조에서 이 모드를 고려하면 유사한 필드 하위 집합을 반복적으로 인덱싱할 필요가 없으므로 쿼리 효율성이 크게 향상됩니다.

결론:

속성 패턴은 각 문서의 많은 유사한 필드에 대해 더 간단한 문서 인덱싱을 제공합니다. 이 데이터 하위 집합을 키-값 하위 문서로 이동하면 정의되지 않은 필드 이름을 사용할 수 있고 정보에 추가 한정자를 추가할 수 있으며 원래 필드와 값 간의 관계를 더 명확하게 표시할 수 있습니다. 속성 패턴을 사용하면 필요한 인덱스 수가 줄어들기 때문에 쿼리가 더 간단해지고 빨라집니다.

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위 내용은 MongoDB – 스키마를 사용하여 구축된 속성 스키마의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!