MongoDB 数据模型
与传统关系型数据库不同,MongoDB 是一种非关系型数据库,它以灵活的文档结构存储数据,而不是像关系型数据库那样依赖固定的表结构。这种灵活性使得 MongoDB 在处理复杂数据时更加高效,尤其是在面对快速变化的应用场景时。接下来,就让我们一起深入探索 MongoDB 的数据模型设计。
数据模型设计
MongoDB 提供了两种主要的数据模型:嵌入式数据模型(Embedded Data Model)和规范化数据模型(Normalized Data Model)。你可以根据具体需求选择适合的模型来设计文档。
嵌入式数据模型
在嵌入式数据模型(Embedded Data Model)中,你可以将所有相关数据嵌入到一个文档中,这种模型也被称为去规范化数据模型(De-normalized Data Model)。例如,假设你需要存储员工的个人信息、联系方式和地址,你可以将这三个部分嵌入到一个文档中,如下所示:
{
_id: ,
Emp_ID: "20230426001",
Personal_details: {
First_Name: "张",
Last_Name: "三",
Date_Of_Birth: "1995-09-26"
},
Contact: {
e-mail: "zhangsan@example.com",
phone: "13800138000"
},
Address: {
city: "北京",
Area: "海淀区",
State: "北京市"
}
}
这种方式的优点是数据集中存储,查询时无需进行复杂的连接操作,读取效率高。
规范化数据模型
规范化数据模型(Normalized Data Model)则通过引用将子文档与主文档关联起来。例如,你可以将员工的个人信息、联系方式和地址分别存储为独立的文档,并通过引用关联它们,如下所示:
Employee 文档:
{
_id: <ObjectId101>,
Emp_ID: "20230426001"
}
Personal_details 文档:
{
_id: <ObjectId102>,
empDocID: "ObjectId101",
First_Name: "张",
Last_Name: "三",
Date_Of_Birth: "1995-09-26"
}
Contact 文档:
{
_id: <ObjectId103>,
empDocID: "ObjectId101",
e-mail: "zhangsan@example.com",
phone: "13800138000"
}
Address 文档:
{
_id: <ObjectId104>,
empDocID: "ObjectId101",
city: "北京",
Area: "海淀区",
State: "北京市"
}
在这个规范化数据模型中,员工的基本信息、个人信息、联系方式和地址被分别存储在不同的文档中,并通过 empDocID
进行关联。这种方式可以减少数据冗余,但查询时可能需要进行多次连接操作,适合数据更新频繁的场景。