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1 前言
MongoDB作為現今流行的非關系型文檔數據庫，已經有很多關於它的資料與介紹。
寫這篇文章時，MongoDB已經更新到4.0版本，支持事務型操作。還末在生產環境中使用事務型的MongoDB，因為功能還未完善。
好啦，說正題了。本文是總結本人使用MongoDB多年的經驗，有不同見解之處，請多多關照。
說明：
1）關系型SQL的表在MongoDB上稱為集合。為了好對比，這里MongoDB上說的表也是集合的意思。
2）這里mongodb與關系型SQL的對比之中設計上的，其它底層等對比這里不做任何的闡述。
2 對比
MongoDB與SQL的對比（對比的MongoDB都在使用WiredTiger存儲引擎為前提）
3 設計
從設計來說，相信很多人都是使用過SQL設計表。
題外話：在以前，甚至是現在，很多架構設計都是從設計表開始，設計完表再開始寫代碼。現在呢？推崇代碼優先方案，或者實體優先方案。先設計實體，然后實體導入到數據庫中。這是典型的DDD模式。
下文中，為了更好理解，首先從SQL方面是怎么設計的，然后再看看MongoDB是怎么設計的，有什么難點。
3.1 設計：一對一的情況
前提：兩張表的一對一。
場景：鍵盤與主機的關系。一台主機有一個鍵盤，一個鍵盤有一台主機。
主機字段：id、CPU核數、內存大小、顯卡大小。
鍵盤字段：id、主機的id、鍵盤類型（機械/非機械）、顏色、牌子。
3.1.1 關系型SQL
設計：會有兩張表，一張為主機表，一張為鍵盤表。當然你可以合成一張表，合成一張表就沒有討論的價值了。如下圖：
查詢時：
查詢主機與鍵盤數據時，即兩張表數據時，需要關聯兩張表查詢。性能比較慢。
查詢主機數據時，只需要單個表查詢。
更新時：
都是更新一張或兩張表數據。會鎖表行。
增加時：
增加一張或兩張表數據。
3.1.2 MongoDB
在MongoDB來說，是屬於文檔型數據庫，在一對一關系來說一般使用內嵌方式，因為性能體現在'以空間換取時間'。
拋棄設計，在一對一來說，可以使用內嵌，又可以使用關系型SQL的兩張表關聯。但是使用兩張表的關聯顯得累贅。
所以，如果使用關系型SQL的兩張表關聯，沒有什么對比性，並且MongoDB不推薦這樣的做法。這里只介紹內嵌。
設計：一對一，內嵌。
保存在MongoDB如下json：
{ "主機id":"1", "CPU核數":"2核", "內存大小":"16GB", "顯卡大小":"2GB", "鍵盤":{ "鍵盤類型":"機械", "顏色":"Black", "牌子":"雙飛燕" } }
可以看到，鍵盤去掉了自己的id，並且去掉了關聯主機的id。
查詢/更新/增加時，一張表查詢即可。
小結
所以在一對一來說，MongoDB與關系型SQL沒有什么對比性。
硬要說對比性，一對一場景來說，MongoDB更加面向對象。
建議：在MongoDB一對一場景下，建議使用內嵌，不應該使用兩張表關聯。
3.2 設計：一對多的情況
在一對多中，存在者4種不同的場景，需要都一一介紹。因為最終設計都根據業務需求來的，所以這里舉不同的業務場景來說明。
3.2.1 場景1，完整內嵌型一對多
場景：訂單與訂單項的關系。
網購過的同學都知道，用戶支付訂單時，有很多個子訂單項。比如某寶的下單時，包括不同商鋪的不同的訂單項。
在訂單與訂單項關系中，一般查詢都是查詢整個訂單，沒有對單個訂單項的查詢。
想象一下以下場景：
1）查看訂單的場景。進入某寶，查看訂單時，都是從訂單進入，然后查看所有的訂單項。
2）支付成功或失敗后，修改訂單時，都是修改訂單，沒有修改訂單項。
字段：
訂單字段：id、訂單號、運費、總價格、訂單狀態。
訂單項字段：名稱、單價、數量。
MongoDB設計
從上面2個場景，很容易的想到完整內嵌型的一對多非常適合這種需求。
看看如下JSON：
{ "id": "asdg184981651568956", "訂單號": "201809270012598323334", "運費": 0, "總價格": 41, "訂單狀態": "已經支付", "訂單項": [ { "名稱": "益達口香糖", "單價": 8, "數量": 2 }, { "名稱": "大大口香糖", "單價": 5, "數量": 1 }, { "名稱": "綠箭口香糖", "單價": 10, "數量": 2 } ] }
查詢訂單時：
查詢訂單一條語句即可，就能查詢出訂單以及訂單所有的訂單項。也不會需要查詢出單個訂單項。
修改訂單時：
只修改根內容，不會修改訂單項（內嵌的）內容。
小結
使用完整內嵌一對多設計時，前提有這幾點：
1）內嵌數組大小不宜過大。因為太大會導致整個實體內容大，從而導致網絡延遲問題。建議不超過20或30個。具體根據內嵌實體大小而定。
2）如果內嵌實體數組多（一般多於5個），查詢時，內嵌實體內容沒有作為單獨的實體查詢。例如不會有單個查詢訂單項的需求。
3）如果內嵌實體數組多（一般多於5個），修改/刪除/插入時，內嵌實體內容沒有作為單獨的實體修改/刪除/插入。
3.2.2 場景2，內嵌id型一對多
場景：公司與員工的關系。一個公司對應個員工，雇佣關系。假設這里的公司最多都是幾千位員工。
想象一下以下場景：
1）員工的屬性很多。
2）一個公司有很多員工，可能也有很少員工。
3）單獨查詢員工信息的場景。
4）修改員工信息的場景。
綜上場景，使用3.2.1內嵌設計型不符合我們的需求。所以我們可以考慮內嵌id型。
什么是內嵌id型，就是父級引用子級的id，子級作為單獨實體（表）存在。即這里的公司有員工id的引用。
實體
MongoDB設計
公司表
{ "id":"45465516654", "名稱":"千度科技有限公司", "注冊地址":"北京市朝陽區", "所有人":"張大大", "注冊日期":"2001-9-1", "員工":[ { "id":"員工id1" }, { "id":"員工id2" } ] }
員工表
{ "id":"員工id", "姓名":"alun", "入職時間":"2017-8-8", "身份證號":"441955876632155502", "職位":"架構師", "工資":8000, "入職年限":1, "頭像":"https://www.dr.cn/head/sdfjooc2143.jpg", "公資金百分比":5, "得獎數":1, "體重":"50KG", "住址":"廣東省廣州市天河區龍洞", "下屬人數":20, "年假剩余天數":0, "評價級別":10 }
在查詢時：
查詢公司下面有的員工信息，兩張表的關聯查詢。首先查詢公司表，然后關聯員工表查詢員工的信息。
查詢單個員工信息時，只需查詢員工表，就能取得員工實體信息。
在修改時：
修改單個員工信息時，修改員工的實體即可。
與SQL的對比:
如果是SQL的設計，員工表就多了一個公司表的id做關聯。公司表也不會有員工的ids。
在查詢公司下有哪些員工時，mongodb與關系型SQL各有秋千。因為mongodb首先查詢公司表，得到員工的id后，再關聯查詢。注意這里的關聯查詢員工的主鍵是id，默認加了索引。如果是關系型SQL，那么需要在員工表加入公司表的id做關聯，此種查詢只需通過查詢員工表的公司id即可得出員工的信息。
更深一層說，如果查詢公司名稱是“百度公司”時，mongodb與關系型SQL都需要聯表查詢，鑒於mongodb有id的內嵌並且是索引，理論上來說mongodb快很多。
小結
使用內嵌id型一對多設計時，前提有這幾點：
1）一對多的多那方數量要多，最好是幾十個到幾千個不等。
2）如果需要單獨把內嵌的實體取出。即單獨取出多那方的實體。
這種方案的缺點：
1）查詢員工屬於哪些公司時，需要跨表查詢。
2）內嵌方的數量不能過多。
3.2.3 場景3，內嵌id+查詢字段型一對多
繼續引用上面公司與員工的場景。
如果有個功能，查詢公司下面的員工名字。這個功能是占用查詢率70%以上的話，可以考慮使用內嵌id+查詢字段型。
即在公司內嵌員工id的同時，加上員工的姓名。如下：
{ "id":"45465516654", "名稱":"千度科技有限公司", "注冊地址":"北京市朝陽區", "所有人":"張大大", "注冊日期":"2001-9-1", "員工":[ { "id":"員工id1", "姓名":"alun" }, { "id":"員工id2", "姓名":"vivien" } ] }
在查詢時，不需要管理表，直接查詢公司表即可。查詢效率大大提升。
但是相應地，修改名字的時候需要修改公司表、員工表。需要一次都修改2張表成功。需要原子性的操作。
小結
使用內嵌id+查詢字段型一對多設計時，前提有這幾點：
1）一對多的多那方數量要多，最好是幾十個到幾千個不等。
2）內嵌方的屬性（字段）不宜過多。
3）查詢、修改比高。即查詢需求大大大於修改需求。
這種方案的缺點：
1）修改時需要原子性操作。
2）文檔內容加大了，即產生了多余字段。如上面的【姓名】。
3）需要特殊場景需求。
3.2.4 場景4，父級引用型一對多
列舉了上面的公司與員工的場景，如果有種需求，多那方是大量的話，那怎么辦呢？
場景：某寶/某東 與商鋪的關系。據不完全統計，某寶商鋪有幾萬到幾十萬，甚至幾百萬不等。
上面這么大量的數據，顯然使用內嵌型有些力不從心。因為文檔大小也有限制，如果太大的話，不禁mongodb報錯，還可能導致網絡延遲。因為一次查詢的數據量過大。
所以這里就使用父級引用。什么是父級引用，即子級引用父級id。如商鋪引用某寶id。
實體：
MongoDB設計
某寶/某東表
{ "id":"hijgio19089popik", "名稱":"某寶", "注冊地址":"杭州市", "所有人":"某某某", "注冊日期":"2005-1-1" }
商鋪表
{ "id":"84948654", "名稱":"alun的商鋪", "創建時間":"2018-2-1", "過期時間":"2019-2-1", "是否合法":true, "商品品質級別":"高", "是否個人商鋪":true, "營業執照":"https://yyzz.tb.cn/kg/145/84948654.jpg", "持有人身份證號":"441922365587444468", "持有人身份證圖片":"https://yyzz.tb.cn/kg/966/441922365587444468.jpg", "某寶/某東id":"hijgio19089popik" }
查詢時：
查詢屬於某寶的商鋪時，在商鋪表通過某寶/某東id查出所有的商鋪。幾萬商鋪以上。
修改時：
修改商鋪、修改某東/某寶表的屬性都是單個表修改。
從上面可以看出，一的那方不需要做關聯，只需要多的那方有一的那方的id即可。這種設計完全是套用關系型SQL的用法。很多關系型SQL都這樣使用。所以對比關系型SQL，這種用法在MongoDB來說沒有什么優點。
小結
使用父級引用型一對多設計時，前提有這幾點：
1）一對多的多那方數量很多，上萬以上。
2）對性能要求不高。
這種方案的缺點：
1）性能不高。
2）與關系型SQL相比，沒有什么優點。
3.2.5 場景5，內嵌id+父級引用混合型一對多
我們再針對某寶分析吧，比如一個商鋪，有很多個商品。
場景：商鋪與商品的關系。一個商鋪對應很多個商品（幾百、幾千、上萬個不等）。
想象一下以下場景：
1）商品的屬性很多。
2）一個商鋪下面的商品很多。
3）查詢時，查詢到商鋪按類別查詢、按銷量查詢的需求。
4）查詢時，查詢商鋪的所有商品。此查詢率比較高，進入商鋪就需要用到。
5）修改時，單獨修改商品的規格、價格等等。
6）修改商品信息較少發生。
綜上場景，使用3.2.1內嵌設計型不符合我們的需求。
3.2.2 內嵌id型，好像可以滿足我們的現在需求。但是目前有個需求的查詢率比較高，就是第4點。再加上商鋪是幾百到上萬不等，所以需要再考慮。
3.2.3 內嵌id+查詢字段型也不符合我們的需求，因為通過商鋪查詢某些商品屬性的場景不存在。
3.2.4 父級引用好像蠻合適的。但是效率有點低，暫時不考慮。不如使用關系型SQL。
總結一下上面的不同方案，好像內嵌id型與父級引用都蠻適合的，但是各有優劣，那么我們怎么辦呢？混合試試？
實體：
如果有上面的實體，想象一下自己怎么設計呢？對，使用內嵌id型一對多。
什么是內嵌id型一對多呢？父級只引用子級對象的id。我們看看下面的mongoDB的JSON格式。
首先是商鋪表：
{ "id":"3455-2dp4x-xderd0", "名稱":"alun的商鋪", "類型":"葯材專賣店", "所有人":"alun", "創建日期":"2018-9-1", "商品":[ { "id":"商品id1" }, { "id":"商品id2" } ] }
然后是商品表：
{ "id":"商品id1", "名稱":"枸杞", "類型":"中葯補血", "是否上架":"是", "創建日期":"2018-9-15", "商品詳情":"農民枸杞直銷，價格原廠，不經過加工。", "商品編碼":"878866554234", "規格":"1kg", "運費":0, "重量":11, "標簽":"中葯材枸杞", "銷售量":0, "銷售價":20, "原價":40, "商鋪id":"3455-2dp4x-xderd0" }
查詢時：
查詢到商鋪按類別查詢、按銷量查詢的需求。查詢商品表即可。
查詢商鋪的所有商品。查詢商鋪表的商品，再通過商品id查詢所有的商品表。所以要關聯查詢。
修改時：
如果要修改商品與商鋪的關系，需要原子性刪除，兩張表做操作。但是這種操作在需求上來很少見。上面需求也列明了，所以這方面性能暫時不考慮。
小結
使用內嵌id+父級引用混合型一對多設計時，前提有這幾點：
1）一對多的多方數量中等，最好是幾百到上萬即可。
2）一對多的多方數量存在嚴重的不確定性。
這種方案的缺點：
1）混合模式，折中方案，沒有太大的優勢。
總結
通過上面的內容，可以了解到，在項目設計時，mongodb需要考慮的方面實在太多了，相對的關系型SQL考慮的方面少很多。所以在設計mongodb之前，需要考慮數據的關系，使用的場景，對應業務的需求量。比如查詢與修改率、是否內嵌。
好的設計，都離不開對業務的整體、細致的理解。mongodb讓我們對數據更加細致的理解，更加面向對象。
所以，盡可能的去嘗試mongodb吧，大家有什么分享或者不同意見的請不含蓄地提出，共同學習才是最好的成長！
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