MongoDB是一種流行的數據庫，可以在不受任何表格schema模式的約束下工作。數據以類似JSON的格式存儲，並且可以包含不同類型的數據結構。例如，在同一集合collection 中，我們可以擁有以下兩個文檔document：
{
id: '4',
name: 'Mark',
age: '21',
addresses : [
{ street: '123 Church St', city: 'Miami', cc: 'USA' },
{ street: '123 Mary Av', city: 'Los Angeles', cc: 'USA' }
]
}
{
id: '15',
name: 'Robin',
department: 'New Business',
example: 'robin@example.com'
}
為了能夠充分利用MongoDB的優勢，您必須了解並遵循一些基本的數據庫設計原則。在講解設計方法之前，我們必須首先了解MongoDB存儲數據的結構。
一、 數據如何存儲在MongoDB中
與傳統的RDBMS關系型數據庫不同，MongoDB並沒有表Table，行row和列column的概念。它將數據存儲在集合collections，文檔documents和字段fields中。下圖說明了與RDBMS類比的結構之間的關系：
二、數據庫設計技巧和竅門
2.1.規范化存儲與非規范化存儲
因為MongoDB使用文檔來存儲數據，所以理解“規范化存儲“”和“非規范化存儲”的概念非常重要。
規范化存儲：-規范化意味着將數據存儲到多個集合collections中，並在它們之間設計關聯關系。數據保存之后，更新數據比較容易。但是在讀取數據的時候，規范化存儲的缺點就顯現出來。如果要從多個集合collections查找數據，則必須執行多個查詢，從而使讀取數據的速度變慢。 （比如：將網頁標題、作者、內容分別存儲到不同的collections中）
非規范化存儲：-這種方式將若干對象數據，以嵌套的方式存儲到單個文檔中。它在讀取數據的時候表現更好，但在寫入時會變慢。這種存儲數據的方式還將占用更多空間。 （比如：將網頁標題、作者、內容分別存儲到同一個collection中）
所以在兩種存儲數據方式之間進行選擇之前，先評估一下你的應用數據庫的使用方式。
-
如果您有一個不需要頻繁更新的數據，更新的即時一致性不是很重要，但是在讀取時需要良好的性能，那么非規范化可能是明智的選擇。（比如：我們博客的博文，作者一旦保存之后，幾乎就不在進行頻繁的修改，但是面臨着讀者頻繁的讀取閱讀操作）
-
如果數據庫中的文檔數據需要不斷的更新，並且您希望在寫入時具有良好的性能，那么您可能需要考慮規范化存儲。（比如：需要頻繁修改數據的業務類系統）
2.2. 一對多關系
與RDBMS相比，在MongoDB中對“一對多”關系建模需要進行更細粒度的設計。許多初學者陷入將文檔數組嵌入父文檔中的陷阱。正如我們在上文中介紹的，知道何時進行規范化存儲或非規范化存儲是非常重要的。因此設計者需要考慮關系的基數是“一個對少數幾個”還是“一個對多個”？每種關系將具有不同的建模方法。
例如：下面“一個對少數幾個”的建模示例。最好的建模方法是在父文檔（persopn）中嵌入幾個（address）：
> db.person.findOne()
{
name: 'Mark Kornfield',
ssn: '1223-234-75554',
addresses : [
{ street: '123 Church St', city: 'Miami', cc: 'USA' },
{ street: '123 Mary Av', city: 'Los Angeles', cc: 'USA' }
]
}
在“一個對多個”示例中，我們將考慮設計兩個集合，即產品products集合和零件parts集合。每個零件都有一個“ ObjectID”，該“ ObjectID”將出現在產品集合的引用中。這樣的設計可以讓讀寫性能更高效。
> db.parts.findOne()
{
_id : ObjectID('AAAA'),
partno : '1224-dsdf-2215',
name : 'bearing',
price: 2.63
> db.products.findOne()
{
name : 'car',
manufacturer : 'Ford',
catalog_number: 2234,
parts : [ // array of references to Part documents
ObjectID('AAAA'), // reference to the bearing above
ObjectID('F17C'), // reference to a different Part
ObjectID('D2AA'),
// etc
]
2.3.設計模式可視化
盡管MongoDB是schemaless“無模式的”，但仍然存在將集合collections可視化為圖表的方法。能夠查看設計圖，將對您理解和設計MongoDB的方式上產生重大影響。
DbSchema是可以很好地完成可視化設計工作的一個工具。如下圖所示，它將通過讀取集合和文檔來推導架構。此外，您只需單擊就可以修改圖中的對象。在DbSchema中，您還可以為MongoDB創建外鍵，當然僅在本地創建，只用於設計目的。
2.4.智能索引
為了保持數據庫的良好性能，有必要建立智能索引，這將簡化寫入和讀取操作。知道MongoDB的索引優勢和局限性非常重要，MongoDB保留用於排序操作的內存限制為32MB。如果你不使用索引，則排序時數據庫將被迫將所有排序文檔hold在內存里面，如果達到32M的限制，則數據庫將返回錯誤或空集。
結論
對MongoDB的透徹理解與對數據庫想要實現的目標的清晰了解是良好數據庫設計的秘訣。
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