注意事項

模式設計，即在文檔中表示數(shù)據(jù)的方式，對于數(shù)據(jù)表示來說時非常關鍵的。

為 MongoDB 做模式設計時，在性能、可伸縮性和簡單性方面是重中之重，也需要考慮一些特別的注意事項。

限制條件

與常見的 SQL 相比而言，MongoDB 有自己的限制條件：

• 文檔最大限制為 16M 大小
• 從磁盤讀寫完整文檔
• 更新會重寫整個文檔
• 在文檔級別進行原子更新

訪問模式

設計模式時最需要關注的就是數(shù)據(jù)庫的讀操作，在數(shù)據(jù)庫運行過程中，應盡量減少查詢的數(shù)量，這就需要在設計時確保一起查詢的數(shù)據(jù)存儲在同一個文檔中。

其實，就是考慮是否是否可以將動態(tài)（讀/寫）數(shù)據(jù)和靜態(tài)（主要是讀）數(shù)據(jù)分離開，如未經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)應該移到不同的集合中。

在進行模式設計時，提高最常見查詢的優(yōu)先級會獲得最佳的性能。

關系類型

數(shù)據(jù)之間的關系影響著文檔之間應該是內(nèi)嵌還是引用。

比如說，需要弄清楚如何在不執(zhí)行其他查詢的情況下引用文檔，以及當關系發(fā)生變化時需要更新多少文檔。

關系基數(shù)對于文檔之間的關系非常重要，如一對一、一對多、多對多、一對百萬、多對百萬等等關系基礎，影響的程度差距非常大，應選取最佳格式去做建模。

在關系基數(shù)的基礎上，還需關注訪問的情況、重要數(shù)據(jù)更新與讀取的比例，這些充分考慮之后，將有助于確定應采用內(nèi)嵌文檔還是引用文檔。

范式化和反范式化

基本概念

通常來說，多文檔之間的關系可以使用反范式化（內(nèi)嵌）或范式化（引用）。

范式化是指在文檔中引用外部數(shù)據(jù)的標識，同一份數(shù)據(jù)只存在一個地方。

在查詢時，查詢完整的數(shù)據(jù)需要做 JOIN 的操作，需要查詢多次才可能獲取到所需內(nèi)容；但是在更改時僅需修改一處地方，不需要擔心破壞數(shù)據(jù)的完整性。

反范式化是指將外部數(shù)據(jù)復制一份存儲在文檔中，也就是說同一份數(shù)據(jù)存在多處地方。

在查詢時，只需查詢一次即可得到所需內(nèi)容，查詢效率比較可觀；而在更改時，需要更新多處地方，可能會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的情況，不能保證完整性。

范式化選擇

決定何時采用范式化以及何時采用反范式化是比較困難的：通常，范式化的寫入速度更快，而反范式化的讀取速度更快。

通過判斷以下因素可決策選擇使用范式化還是反范式化：

模型設計小技巧

指導原則

通常來說，具有類似模式的文檔應該保存在同一個集合中。

對于集合來說，需要考慮的一個大問題是鎖機制（每個文檔都有一個讀/寫鎖）和存儲。

當使用 --directoryperdb 選項時，每個數(shù)據(jù)庫都可以保留在自己的目錄中，這允許你將不同的數(shù)據(jù)庫掛載到不同的卷中。

同一個應用程序連接的數(shù)據(jù)庫可以根據(jù)業(yè)務進行劃分，也許可以將高價值的業(yè)務數(shù)據(jù)存儲在 SSD 上，或者是使用 RAID10 進行存儲，而低價值的數(shù)據(jù)可以存儲在 RAID0 上。

刪除舊數(shù)據(jù)

有些數(shù)據(jù)只在短時間內(nèi)比較重要，過了這段時間，保存這些數(shù)據(jù)只是再浪費存儲空間。

刪除舊數(shù)據(jù)有 3 種常見的方式：使用固定集合、使用 TTL 索引、使用多個集合。

最簡單的方式是使用固定集合：將集合大小設置成一個較大的值，并讓舊數(shù)據(jù)從固定集合的末尾被“刪除”。

第二種方式是使用 TTL 集合：TTL 集合可以更精確地控制刪除文檔的時間，但其在寫入量過大的集合中操作速度不夠快。

最后一種方式是使用多個集合：例如每個月的文檔都單獨使用一個集合。

一致性管理

MongoDB 支持多種一致性級別，從總是能夠讀取自己所寫的數(shù)據(jù)到讀取不確定的舊數(shù)據(jù)。

其內(nèi)部實現(xiàn)是服務器端為每一個數(shù)據(jù)庫連接都維護了請求隊列，同一個連接發(fā)來的請求都會被添加到隊列的末尾，連接中的任何后續(xù)請求都將依次得到處理。

這個管理方式涉及到多個客戶端連接會出現(xiàn)并發(fā)問題，在一個連接中插入文檔后，在另一個連接的后續(xù)查詢卻不一定會返回這個文檔（實際上已經(jīng)插入成功）。

同樣的一致性問題在 MongoDB 擁有副本集時也會出現(xiàn)，副本節(jié)點的數(shù)據(jù)與主節(jié)點的數(shù)據(jù)總是會有時間差，高并發(fā)的請求同樣存在讀取到舊數(shù)據(jù)的風險。

MongoDB 提供了 readConcern 選項來控制被讀取數(shù)據(jù)的一致性和隔離性。它通常與 writerConcern 組合使用，以控制為應用程序提供的一致性和可用性保證：

如果 readConcern=local，從當前實例查詢并返回結(jié)果，不能保證數(shù)據(jù)已經(jīng)寫入大多數(shù)副本集成員。默認在主庫讀，如果本次讀取使用了 causally consistent 則在從庫讀。

如果 readConcern=available，從當前實例查詢并返回結(jié)果，不能保證數(shù)據(jù)已經(jīng)寫入大多數(shù)副本集成員。默認在從庫讀，并且此選項與 causally consistent 不能同時使用。

如果 readConcern=majority，查詢結(jié)果返回被副本集的大多數(shù)成員確認的數(shù)據(jù)，讀操作返回的文檔是持久化的。前提是 MongoDB 必須是 WiredTiger 存儲引擎。

如果 readConcern=linearizable，查詢可能會等待并發(fā)執(zhí)行的寫操作傳播到大多數(shù)副本集成員，然后再返回結(jié)果。

如果 readConcern=snapshot，這是適用于多文檔事務中的操作，通常情況下使用較少。

模式遷移

隨著應用程序的增長和需求的變化，數(shù)據(jù)庫模式也可能需要隨之增長和改變。理想情況下，如果可以的話，應該考慮使用文檔版本控制模式。

最簡單的方式是根據(jù)應用程序的需要改進數(shù)據(jù)庫模式，以確保應用程序支持所有的舊版模式。但是這種方式可能會導致混亂，特別是當不同版本的模式存在沖突時。

為了以一種更結(jié)構(gòu)化的方式處理不斷變化的需求，可以在每個文檔中包含一個 version 字段，并使用它來確定應用程序?qū)⒔邮艿奈臋n結(jié)構(gòu)。

最后一種方式是在模式變更時遷移所有數(shù)據(jù)。但這通常不是一個好主意：會給系統(tǒng)帶來壓力，還必須確保所有文檔都被更新成功。

模式管理

MongoDB 3.2 引入了模式驗證，其可以在更新和插入操作期間對數(shù)據(jù)進行驗證。

MongoDB 3.6 又通過 $jsonSchema 運算符添加了 JSON 模式驗證，現(xiàn)在這是 MongoDB 中所有模式驗證的推薦方法。

只有當文檔被更改時，驗證功能才會檢查這些文檔，并且此功能是每個集合都需要單獨配置的。

要向現(xiàn)有集合添加驗證功能，可以在 collMod 命令中使用 validator 選項。在使用 db.createCollection() 時，可以通過指定 validator 選項將驗證添加到新集合中。

MongoDB 還提供了兩個額外的選項：

• validationLevel: 決定了在更新過程中驗證規(guī)則對現(xiàn)有文檔檢查的嚴格程度
• validationAction: 決定了是應該在發(fā)生錯誤時拒絕請求，還是允許請求并發(fā)出警告

當然，更詳細的相關內(nèi)容可以查看 官方文檔。

編寫代碼來處理數(shù)據(jù)完整性問題

為保證 MongoDB 數(shù)據(jù)的完整性，有可能需要在應用程序中增加必要的邏輯代碼進行處理，也需要增加定時任務來保持數(shù)據(jù)的一致性。

有可能需要有以下的任務：

• 一致性修復程序：檢查計算和重復數(shù)據(jù)以確保每個人都具有一致的值
• 預填充器：創(chuàng)建將來需要的文檔
• 聚合：保持內(nèi)聯(lián)聚合為最新
• 架構(gòu)檢查器：確保當前使用的文檔集都具有一組字段，可以自動更正它們
• 定時備份：定期鎖定和轉(zhuǎn)儲數(shù)據(jù)庫

到此這篇關于MongoDB 模式設計詳解的文章就介紹到這了,更多相關MongoDB模式設計內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！