電商業務一個基本的功能模組就是存儲品類豐富的商品信息，各種商品特性、參數各異，MongoDB 靈活的文檔模型非常適合於這類業務，本文主要介紹如何使用 MongoDB 來存儲商品分類信息。
關係型資料庫解決方案
上述問題使用傳統的關係型資料庫也可以解決，例如以下幾種方案
針對不同商品，創建不同的表
這例如音樂專輯、電影電影商品，有一部分共同的屬性，但也有很多自身特有的屬性，可以創建2個不同的表，擁有不同的schema。
CREATE TABLE `product_audio_album` (
`sku` char(8) NOT NULL,
...
`artist` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_0` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_1` varchar(255) DEFAULT NULL,
...,
PRIMARY KEY(`sku`))
...
CREATE TABLE `product_film` (
`sku` char(8) NOT NULL,
...
`title` varchar(255) DEFAULT NULL,
`rating` char(8) DEFAULT NULL,
...,
PRIMARY KEY(`sku`))
...登入後複製
這種做法的主要問題在於
針對每個新的商品分類，都需要創建新的表
應用程式開發者必須明確的將請求分發到對應的表上來查詢，一次查詢多種商品實現起來比較麻煩
所有商品存儲到單張表
CREATE TABLE `product` (
`sku` char(8) NOT NULL,
...
`artist` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_0` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_1` varchar(255) DEFAULT NULL,
...
`title` varchar(255) DEFAULT NULL,
`rating` char(8) DEFAULT NULL,
...,
PRIMARY KEY(`sku`))登入後複製
將所有的商品存儲到一張表，這張表包含所有商品需要的屬性，不同的商品根據需要設置不同的屬性，這種方法使得商品查詢比較簡單，並且允許一個查詢跨多種商品，但缺點是浪費的空間比較多。
提取公共屬性，多表繼承
CREATE TABLE `product` (
`sku` char(8) NOT NULL,
`title` varchar(255) DEFAULT NULL,
`description` varchar(255) DEFAULT NULL,
`price`, ...
PRIMARY KEY(`sku`))
CREATE TABLE `product_audio_album` (
`sku` char(8) NOT NULL,
...
`artist` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_0` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_1` varchar(255) DEFAULT NULL,
...,
PRIMARY KEY(`sku`),
FOREIGN KEY(`sku`) REFERENCES `product`(`sku`))
...
CREATE TABLE `product_film` (
`sku` char(8) NOT NULL,
...
`title` varchar(255) DEFAULT NULL,
`rating` char(8) DEFAULT NULL,
...,
PRIMARY KEY(`sku`),
FOREIGN KEY(`sku`) REFERENCES `product`(`sku`))
...登入後複製
上述方案將所有商品公共的屬性提取出來，將公共屬性存儲到一張表裡，每種商品根據自身的需要創建新的表，新表裡只儲存該商品特有的資訊。
Entity Attribute Values 形式存儲
所有的數據按照 的3元組的形式存儲，這個方案實際上是把關係型數據庫當KV存儲使用，模型簡單，但應對複雜的查詢不是很方便。
ENTITY ATTRIBUTE VALUES
sku_00e8da9b type Audio Album
sku_00e8da9b title A Love Supreme
sku_00e8da9b … …
sku_00e8da9b artist John Coltrane
sku_00e8da9b genre Jazz
sku_00e8da9b genre General
… … …
MongoDB 解決方案
Mognono
MongoDB 解決方案
Mognonoon
MongoDB 解決方案🎜🎜🎜Mognonoon🎜MongoDB 解決方案🎜🎜🎜Mognonoon 對產品的關係，集合裡不同的商品可以自訂文件內容。 🎜🎜例如一個音樂專輯可以類似如下的文檔結構🎜
{
sku: "00e8da9b",
type: "Audio Album",
title: "A Love Supreme",
description: "by John Coltrane",
asin: "B0000A118M",
shipping: {
weight: 6,
dimensions: {
width: 10,
height: 10,
depth: 1
},
},
pricing: {
list: 1200,
retail: 1100,
savings: 100,
pct_savings: 8
},
details: {
title: "A Love Supreme [Original Recording Reissued]",
artist: "John Coltrane",
genre: [ "Jazz", "General" ],
...
tracks: [
"A Love Supreme Part I: Acknowledgement",
"A Love Supreme Part II - Resolution",
"A Love Supreme, Part III: Pursuance",
"A Love Supreme, Part IV-Psalm"
],
},
}登入後複製
🎜而一部電影則可以存儲為🎜
{
sku: "00e8da9d",
type: "Film",
...,
asin: "B000P0J0AQ",
shipping: { ... },
pricing: { ... },
details: {
title: "The Matrix",
director: [ "Andy Wachowski", "Larry Wachowski" ],
writer: [ "Andy Wachowski", "Larry Wachowski" ],
...,
aspect_ratio: "1.66:1"
},
}登入後複製
所有商品都拥有一些共同的基本信息，特定的商品可以根据需要扩展独有的内容，非常方便； 基于上述模型，MongoDB 也能很好的服务各类查询。
查询某个演员参演的所有电影，并按发型日志排序
db.products.find({'type': 'Film', 'details.actor': 'Keanu Reeves'}).sort({'details.issue_date', -1})登入後複製
上述查询也可以通过建立索引来加速
db.products.createIndex({ type: 1, 'details.actor': 1, 'details.issue_date': -1 })登入後複製
查询标题里包含特定信息的所有电影
db.products.find({
'type': 'Film',
'title': {'$regex': '.*hacker.*', '$options':'i'}}).sort({'details.issue_date', -1})登入後複製
可建立如下索引来加速查询
db.products.createIndex({ type: 1, details.issue_date: -1, title: 1 })登入後複製
扩展
当单个节点无法满足海量商品信息存储的需求时，就需要使用MongoDB sharding来扩展，假定大量的查询都是都会基于商品类型，那么就可以使用商品类型字段来进行分片。
db.shardCollection('products', { key: {type: 1} })登入後複製
分片时，尽量使用复合的索引字段，这样能满足更多的查询需求，比如基于商品类型之后，还会经常根据商品的风格标签来查询，则可以把商品的标签字段作为第二分片key。
db.shardCollection('products', { key: {type: 1, 'details.genre': 1} })登入後複製
如果某种类型的商品，拥有相同标签的特别多，则会出现jumbo chunk的问题，导致无法迁移，可以进一步的优化分片key，以避免这种情况。
db.shardCollection('products', { key: {type: 1, 'details.genre': 1, sku: 1} })登入後複製
加入第3分片key之后，即使类型、风格标签都相同，但其sku信息肯定不同，就肯定不会出现超大的chunk。
