- Chuyên mục khác :
- Git cơ bản và nâng cao
- ·
- MySQL cơ bản và nâng cao
- ·
- MongoDB cơ bản và nâng cao
- ·
- SQL cơ bản và nâng cao
- ·
- Linux cơ bản và nâng cao
- Cơ bản về MongoDB
- Học MongoDB cơ bản và nâng cao
- Tổng quan về MongoDB
- Lợi thế của MongoDB
- Cài đặt MongoDB
- Mô hình hóa dữ liệu trong MongoDB
- Tạo Database trong MongoDB
- Xóa Database trong MongoDB
- Tạo Collection trong MongoDB
- Xóa Collection trong MongoDB
- Kiểu dữ liệu trong MongoDB
- Chèn Document trong MongoDB
- Truy vấn Document trong MongoDB
- Cập nhật Document trong MongoDB
- Xóa Document trong MongoDB
- Projection trong MongoDB
- Giới hạn bản ghi trong MongoDB
- Sắp xếp bản ghi trong MongoDB
- Chỉ mục (Index) trong MongoDB
- Aggregation trong MongoDB
- Replica Set trong MongoDB
- Shard trong MongoDB
- Tạo Backup trong MongoDB
- MongoDB Deployment
- Hoạt động MongoDB nâng cao
- Relationship trong MongoDB
- Tham chiếu Database trong MongoDB
- Covered Query trong MongoDB
- Phân tích truy vấn trong MongoDB
- Hoạt động nguyên tử (Atomic Operation) trong MongoDB
- Hoạt động chỉ mục nâng cao trong MongoDB
- Hạn chế của chỉ mục trong MongoDB
- ObjectId trong MongoDB
- Map Reduce trong MongoDB
- Text Search trong MongoDB
- Regular Expression trong MongoDB
- Làm việc với Rockmongo
- GridFS trong MongoDB
- Capped Collection trong MongoDB
- Auto-Increment Sequence trong MongoDB
Relationship trong MongoDB tượng trưng cho cách các Document có mối liên quan với nhau. Relationship có thể được mô hình hóa thông qua phương thức Embeded và Referenced. Những Relationship này có thể là 1:1, 1:N, N:1, hoặc N:N.
Chúng ta cùng xem xét trường hợp lưu giữ địa chỉ của người dùng. Một người dùng có thể có nhiều địa chỉ, điều này tạo ra một 1:N Relationship.
Dưới đây là cấu trúc giả dụ cho user document:
{ "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "name": "Tom Hanks", "contact": "987654321", "dob": "01-01-1991" }
Còn đây là cấu trúc giả dụ cho address document:
{ "_id":ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"), "building": "22 A, Indiana Apt", "pincode": 123456, "city": "Los Angeles", "state": "California" }
Mô hình hóa Embeded Relationships
Trong phương pháp Embeded, chúng ta nhúng address document vào trong user document.
{ "_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" }] }
Phương pháp này duy trì tất cả dữ liệu có liên quan trong một Document đơn, điều này giúp cho việc lấy và duy trì dữ liệu dễ dàng. Toàn bộ Document có thể được lấy trong một truy vấn đơn, giống như:
>db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address":1})
Ghi chú rằng, trong truy vấn trên, db và users tương ứng là Database và Collection.
Điểm hạn chế ở đây là, nếu Document được nhúng tiếp tục tăng kích cỡ quá nhiều, nó sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất đọc/ghi.
Mô hình hóa Referenced Relationship
Đây là phương pháp thiết kế Relationship tiêu chuẩn hóa. Trong phương pháp này, cả user và address document sẽ vẫn được duy trì một cách riêng rẽ, nhưng user document sẽ chứa một trường mà sẽ tham chiếu đến trường id của address document.
{ "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "contact": "987654321", "dob": "01-01-1991", "name": "Tom Benzamin", "address_ids": [ ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"), ObjectId("52ffc4a5d85242602e000001") ] }
Như trên, user document chứa trường address_ids, mà chứa ObjectIds của địa chỉ tương ứng. Sử dụng các ObjectIds này, chúng ta có thể truy vấn address document và lấy chi tiết địa chỉ từ đó. Với hướng tiếp cận này, chúng ta sẽ cần hai truy vấn: đầu tiên lấy các trường address_ids từ user document và sau đó là lấy các địa chỉ này từ address collection.
>var result = db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address_ids":1}) >var addresses = db.address.find({"_id":{"$in":result["address_ids"]}})
Các bài học lập trình MongoDB phổ biến khác tại s2sontech:
Bình luận (0)