MongoDB中的关系表示各种文档在逻辑上如何相互关联,这样的关系可以是1:1、1:N,N:1或N:N。
让无涯教程考虑为用户存储地址的情况,因此,一个用户可以有多个地址,从而使其成为1:N关系。
以下是 user 文档的示例文档结构-
{ "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "name": "Tom Hanks", "contact": "987654321", "dob": "01-01-1991" }
以下是 address 文档的示例文档结构-
{ "_id":ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"), "building": "22 A, Indiana Apt", "pincode": 123456, "city": "Los Angeles", "state": "California" }
在嵌入式方法中,无涯教程将地址文档嵌入到用户文档中。
{ "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "contact": "987654321", "dob": "01-01-1991", "name": "Tom Benzamin", "address": [ { "building": "22 A, Indiana Apt", "pincode": 123456, "city": "Los Angeles", "state": "California" }, { "building": "170 A, Acropolis Apt", "pincode": 456789, "city": "Chicago", "state": "Illinois" } ] }
这种方法将所有相关数据维护在一个文档中,这使得检索和维护变得很容易,整个文档可以在单个查询中检索,如-
链接:https://www.learnfk.comhttps://www.learnfk.com/mongodb/mongodb-relationships.html
来源:LearnFk无涯教程网
>db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address":1})
请注意,在上面的查询中, db 和 users 分别是数据库和集合。
缺点是,如果嵌入式文档的大小继续增长过多,则可能会影响读/写性能。
这是设计归一化关系的方法,在这种方法中,用户文档和地址文档将分别维护,但是用户文档将包含一个引用地址文档的 id 字段的字段。
{ "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "contact": "987654321", "dob": "01-01-1991", "name": "Tom Benzamin", "address_ids": [ ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"), ObjectId("52ffc4a5d85242602e000001") ] }
如上所示,用户文档包含数组字段 address_ids ,其中包含相应地址的ObjectId,使用这些ObjectId,无涯教程可以查询地址文档并从中获取地址详细信息。使用这种方法,无涯教程将需要两个查询:首先从 user 文档中获取 address_ids 字段,其次从 address 集合中获取这些地址。
>var result=db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address_ids":1}) >var addresses=db.address.find({"_id":{"$in":result["address_ids"]}})
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