36、MongoDB 关系

MongoDB 文档间可以通过嵌入和引用来建立联系

MongoDB 中的关系可以是

1、 1:1(1对1)；
2、 1:N(1对多)；
3、 N:1(多对1)；
4、 N:N(多对多)；

我们使用购物时 用户 ( users ) 和 收货地址 ( address ) 之间的关系来理解

一个用户可以有多个收货地址，所以是一对多的关系

下面是users 文档的结构

{
   "_id" : ObjectId("59ee8457a0f7c7d445f864aa"),
   "name" : "penglei",
   "tel" : "13866668888",
   "birthday" : "11-11"

下面是address 文档的结构

{
   "_id" : ObjectId("59ee861ba0f7c7d445f864ac"),
   "pincode" : 100007,
   "user" : "penglei",
   "city" : "Pek",
   "state" : "China",
   "building" : "东城区东四君临天下大酒店 220220"
   "_id" : ObjectId("59ee862aa0f7c7d445f864ad"),
   "pincode" : 100007,
   "city" : "Pek",
   "user" : "penglei",
   "state" : "China",
   "building" : "东城区雍和家园 1 号楼 4 单元 2303"

嵌入式关系

使用嵌入式方法，我们可以把用户地址嵌入到用户的文档中：

souyunku.user_address

{
   "_id" : ObjectId("59ee8457a0f7c7d445f864aa"),
   "name" : "penglei",
   "tel" : "13866668888",
   "birthday" : "11-11",
   "address":[
      {
         "_id" : ObjectId("59ee861ba0f7c7d445f864ac"),
         "pincode" : 100007,
         "user" : "penglei",
         "city" : "Pek",
         "state" : "China",
         "building" : "东城区东四君临天下大酒店 220220"
      }
      {
         "_id" : ObjectId("59ee862aa0f7c7d445f864ad"),
         "pincode" : 100007,
         "city" : "Pek",
         "user" : "penglei",
         "state" : "China",
         "building" : "东城区雍和家园 1 号楼 4 单元 2303"
      }
   ]

以上数据保存在单一的文档中，可以比较容易的获取和维护数据

可以这样查询用户的地址：

> db.user_address.findOne({"name":"penglei"},{"address":1})

这种数据结构的缺点是，如果用户和用户地址在不断增加，数据量不断变大，会影响读写性能

引用式关系

引用式关系是设计数据库时经常用到的方法，这种方法把用户数据文档和用户地址数据文档分开，通过引用文档的 id 字段来建立关系

souyunku.users

{
   "_id" : ObjectId("59ee8457a0f7c7d445f864aa"),
   "name" : "penglei",
   "tel" : "13866668888",
   "birthday" : "11-11",
   "address":[
      ObjectId("59ee861ba0f7c7d445f864ac"),
      ObjectId("59ee862aa0f7c7d445f864ad"),
   ]

以上实例中，用户文档的 address 字段包含用户地址的对象id（ObjectId）数组

我们可以读取这些用户地址的对象id（ObjectId）来获取用户的详细地址信息

这种方法需要两次查询，第一次查询用户地址的对象id（ObjectId），第二次通过查询的id获取用户的详细地址信息

> var result = db.users.findOne({"name":"penglei"},{"address":1})
> var addresses = db.address.find({"_id":{"$in":result["address"]}})