数据建模

嵌入式数据

嵌入式文档将相关数据存储在单个文档结构中。一个文档可以包含数组和相关数据的子文档。这些被称为非规范化的数据模型允许应用程序通过单个数据库操作检索相关数据。

在MongoDB的许多用例中，非规范化数据模型是最优的。

要了解嵌入式文档的优缺点，请参阅嵌入式数据模型。

参考

参考通过包含从一个文档到另一个文档的链接，称为参考，来存储数据之间的关系。例如，在orders集合中的customerId字段指示对customers集合中文档的引用。

应用程序可以解析这些参考以访问相关数据。从广义上讲，这些是规范化数据模型。

要了解使用参考的优缺点，请参阅参考。

数据重复和一致性

当您在一个文档中嵌入相关数据时，您可能会在两个集合之间重复数据。数据重复允许您的应用程序在单个查询中查询多个实体的相关信息，同时在模型中将实体逻辑上分离。

例如，一个products集合存储了产品文档中最近的五条评论。这些评论也存储在一个reviews集合中，该集合包含所有产品评论。当写一条新评论时，发生以下写操作

• 评论被插入到reviews集合中。

• 使用$pop和$push更新products集合中最近评论的数组。

如果重复数据更新不频繁，则保持两个集合一致性的额外工作量最小。但是，如果重复数据更新频繁，使用参考来链接相关数据可能是一个更好的方法。

在复制数据之前，请考虑以下因素

• 重复数据需要更新的频率。

• 数据重复时的读取性能优势。

要了解更多信息，请参阅处理重复数据。

索引

为了提高应用程序运行频繁的查询的性能，在常用查询字段上创建索引。随着应用程序的增长，监控您的部署的索引使用情况，以确保您的索引仍然支持相关的查询。

硬件限制

在设计您的模式时，请考虑您的部署的硬件，特别是可用的RAM量。较大的文档需要更多的RAM，这可能导致您的应用程序从磁盘读取并降低性能。在可能的情况下，设计您的模式以便查询只返回相关字段。这种做法确保您的应用程序的工作集不会无谓地变大。

单文档原子性

在MongoDB中，写入操作在单个文档级别是原子的，即使操作修改了单个文档内的多个嵌套文档。这意味着如果更新操作影响了多个子文档，要么所有这些子文档都会更新，要么整个操作失败且不发生任何更新。

非规范化数据模型与嵌套数据结合，在一个文档中而不是在多个文档和集合中规范化地组合所有相关数据。这种数据模型允许原子操作，与规范化模型不同，后者会影响多个文档。

有关更多信息，请参阅原子性。