第3期 MongoDB与SQL存储

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
简介: 第3期 MongoDB与SQL存储

一、 前言

MongoDB是一种流行的数据库,可以在不受任何表格Schema模式的约束下工作。数据以类似JSON的格式存储,并且可以包含不同类型的数据结构。但为了能够充分利用MongoDB的优势,您必须了解并遵循一些基本的数据库设计原则。在讲解设计方法之前,我们必须首先了解MongoDB存储数据的结构。

二、SQL概念与MongoDB概念对比

数据结构对于一个软件来说是至关重要的,MongoDB 在概念模型上参考了 SQL数据库,但并非完全相同。

2.1 数据如何存储在MongoDB中

与传统的RDBMS关系型数据库不同,MongoDB并没有表Table,行row和列column的概念。它将数据存储在集合collections,文档documents和字段fields中。下图说明了与RDBMS类比的结构之间的关系:

SQL概念 MongoDB概念 说明
database database database 数据库,与SQL的数据库(database)概念相同,一个数据库包含多个集合(表)
table collection collection 集合,相当于SQL中的表(table),一个集合可以存放多个文档(行)。不同之处就在于集合的结构- (schema)是动态的,不需要预先声明一个严格的表结构。更重要的是,默认情况下 MongoDB 并不会对写入的数据做任何schema的校验。
row document document 文档,相当于SQL中的行(row),一个文档由多个字段(列)组成,并采用bson(json)格式表示。
column field field 字段,相当于SQL中的列(column),相比普通column的差别在于field的类型可以更加灵活,比如支持嵌套的文档、数组。

此外,MongoDB中字段的类型是固定的、区分大小写、并且文档中的字段也是有序的。

2.2 SQL对应关系

SQL概念 MongoDB概念 说明
primary key _id _id 主键,MongoDB 默认使用一个_id 字段来保证文档的唯一性。
foreign key reference 引用,勉强可以对应于 外键(foreign key) 的概念,之所以是勉强是因为 reference 并没有实现任何外键的约束,而只是由客户端(driver)自动进行关联查询、转换的一个特殊类型。
view view view 视图,MongoDB 3.4 开始支持视图,和 SQL 的视图没有什么差异,视图是基于表/集合之上进行动态查询的一层对象,可以是虚拟的,也可以是物理的(物化视图)。
index index index 索引,与SQL 的索引相同。
join $lookup $lookup,这是一个聚合操作符,可以用于实现类似 SQL-join 连接的功能
transaction transaction transaction 事务,从 MongoDB 4.0 版本开始,提供了对于事务的支持
group by aggregation aggregation 聚合,MongoDB 提供了强大的聚合计算框架,group by 是其中的一类聚合操作。

三、BSON 数据类型

MongoDB 文档可以使用 Javascript 对象表示,从格式上讲,是基于 JSON 的。但是 JSON 也有自己的短板,比如无法支持像日期这样的特定数据类型,因此 MongoDB 实际上使用的是一种扩展式的JSON,叫 BSON(Binary JSON)。

BSON 所支持的数据类型包括:

四、 数据库设计技巧和窍门

4.1 规范化存储与非规范化存储

因为MongoDB使用文档来存储数据,所以理解“规范化存储“”和“非规范化存储”的概念非常重要。

规范化存储:-规范化意味着将数据存储到多个集合collections中,并在它们之间设计关联关系。数据保存之后,更新数据比较容易。但是在读取数据的时候,规范化存储的缺点就显现出来。如果要从多个集合collections查找数据,则必须执行多个查询,从而使读取数据的速度变慢。(比如:将网页标题、作者、内容分别存储到不同的collections中)

非规范化存储:-这种方式将若干对象数据,以嵌套的方式存储到单个文档中。它在读取数据的时候表现更好,但在写入时会变慢。这种存储数据的方式还将占用更多空间。(比如:将网页标题、作者、内容分别存储到同一个collection中)

所以在两种存储数据方式之间进行选择之前,先评估一下你的应用数据库的使用方式。如果您有一个不需要频繁更新的数据,更新的即时一致性不是很重要,但是在读取时需要良好的性能,那么非规范化可能是明智的选择。(比如:我们博客的博文,作者一旦保存之后,几乎就不在进行频繁的修改,但是面临着读者频繁的读取阅读操作)

如果数据库中的文档数据需要不断的更新,并且您希望在写入时具有良好的性能,那么您可能需要考虑规范化存储。(比如:需要频繁修改数据的业务类系统)

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