MongoDB是一種流行的資料庫，可以在不受任何表格schema模式的約束下作業，資料以類似JSON的格式存盤，并且可以包含不同型別的資料結構，例如，在同一集合collection 中，我們可以擁有以下兩個檔案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: '[email protected]'
}
為了能夠充分利用MongoDB的優勢，您必須了解并遵循一些基本的資料庫設計原則，在講解設計方法之前，我們必須首先了解MongoDB存盤資料的結構，
一、 資料如何存盤在MongoDB中
與傳統的RDBMS關系型資料庫不同，MongoDB并沒有表Table，行row和列column的概念，它將資料存盤在集合collections，檔案documents和欄位fields中，下圖說明了與RDBMS類比的結構之間的關系：
二、資料庫設計技巧和竅門
2.1.規范化存盤與非規范化存盤
因為MongoDB使用檔案來存盤資料，所以理解“規范化存盤“”和“非規范化存盤”的概念非常重要，
規范化存盤：-規范化意味著將資料存盤到多個集合collections中，并在它們之間設計關聯關系，資料保存之后，更新資料比較容易，但是在讀取資料的時候，規范化存盤的缺點就顯現出來，如果要從多個集合collections查找資料，則必須執行多個查詢，從而使讀取資料的速度變慢， （比如：將網頁標題、作者、內容分別存盤到不同的collections中）
非規范化存盤：-這種方式將若干物件資料，以嵌套的方式存盤到單個檔案中，它在讀取資料的時候表現更好，但在寫入時會變慢，這種存盤資料的方式還將占用更多空間， （比如：將網頁標題、作者、內容分別存盤到同一個collection中）
所以在兩種存盤資料方式之間進行選擇之前，先評估一下你的應用資料庫的使用方式，
-
如果您有一個不需要頻繁更新的資料，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，但是面臨著讀者頻繁的讀取閱讀操作）
-
如果資料庫中的檔案資料需要不斷的更新，并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盤，（比如：需要頻繁修改資料的業務類系統）
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，許多初學者陷入將檔案陣列嵌入父檔案中的陷阱，正如我們在上文中介紹的，知道何時進行規范化存盤或非規范化存盤是非常重要的，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檔案（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參考中，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作業的一個工具，如下圖所示，它將通過讀取集合和檔案來推導架構，此外，您只需單擊就可以修改圖中的物件，在DbSchema中，您還可以為MongoDB創建外鍵，當然僅在本地創建，只用于設計目的，
2.4.智能索引
為了保持資料庫的良好性能，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保留用于排序操作的記憶體限制為32MB，如果你不使用索引，則排序時資料庫將被迫將所有排序檔案hold在記憶體里面，如果達到32M的限制，則資料庫將回傳錯誤或空集，
結論
對MongoDB的透徹理解與對資料庫想要實作的目標的清晰了解是良好資料庫設計的秘訣，
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標籤：Java
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