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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章浅谈MongoDB 关系由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
MongoDB 的关系表示多个文档之间在逻辑上的相互联系.
文档间可以通过嵌入和引用来建立联系.
MongoDB 中的关系可以是:
接下来我们来考虑下用户与用户地址的关系.
一个用户可以有多个地址，所以是一对多的关系.
以下是 user 文档的简单结构:
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{
"_id"
:ObjectId(
"52ffc33cd85242f436000001"
),
"name"
:
"Tom Hanks"
,
"contact"
:
"987654321"
,
"dob"
:
"01-01-1991"
}
|
以下是 address 文档的简单结构:
|
1
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5
6
7
|
{
"_id"
:ObjectId(
"52ffc4a5d85242602e000000"
),
"building"
:
"22 A, Indiana Apt"
,
"pincode"
: 123456,
"city"
:
"Los Angeles"
,
"state"
:
"California"
}
|
嵌入式关系 。
使用嵌入式方法，我们可以把用户地址嵌入到用户的文档中:
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|
{
"_id"
:ObjectId(
"52ffc33cd85242f436000001"
),
"contact"
:
"987654321"
,
"dob"
:
"01-01-1991"
,
"name"
:
"Tom Benzamin"
,
"address"
: [
{
"building"
:
"22 A, Indiana Apt"
,
"pincode"
: 123456,
"city"
:
"Los Angeles"
,
"state"
:
"California"
},
{
"building"
:
"170 A, Acropolis Apt"
,
"pincode"
: 456789,
"city"
:
"Chicago"
,
"state"
:
"Illinois"
}]
}
|
以上数据保存在单一的文档中，可以比较容易的获取和维护数据。 你可以这样查询用户的地址:
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1
|
>db.users.findOne({
"name"
:
"Tom Benzamin"
},{
"address"
:1})
|
注意：以上查询中 db 和 users 表示数据库和集合.
这种数据结构的缺点是，如果用户和用户地址在不断增加，数据量不断变大，会影响读写性能.
引用式关系 。
引用式关系是设计数据库时经常用到的方法，这种方法把用户数据文档和用户地址数据文档分开，通过引用文档的 id 字段来建立关系.
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{
"_id"
:ObjectId(
"52ffc33cd85242f436000001"
),
"contact"
:
"987654321"
,
"dob"
:
"01-01-1991"
,
"name"
:
"Tom Benzamin"
,
"address_ids"
: [
ObjectId(
"52ffc4a5d85242602e000000"
),
ObjectId(
"52ffc4a5d85242602e000001"
)
]
}
|
以上实例中，用户文档的 address_ids 字段包含用户地址的对象id（ObjectId）数组.
我们可以读取这些用户地址的对象id（ObjectId）来获取用户的详细地址信息.
这种方法需要两次查询，第一次查询用户地址的对象id（ObjectId），第二次通过查询的id获取用户的详细地址信息.
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2
|
>var result = db.users.findOne({
"name"
:
"Tom Benzamin"
},{
"address_ids"
:1})
>var addresses = db.address.find({
"_id"
:{
"$in"
:result[
"address_ids"
]}})
|
以上就是浅谈MongoDB 关系的详细内容，更多关于MongoDB 关系的资料请关注我其它相关文章！ 。
原文链接：https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-relationships.html 。
最后此篇关于浅谈MongoDB 关系的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于浅谈MongoDB 关系的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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