Mongoose:Schema之路
说明:本文在个人博客地址为edwardesire.com,欢迎前来品尝。
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Mongoose学习
这里的Mongoose当然不是图片上的萌物,它是一个MongoDB对象建模工具(object modeling tool),以前在sails上用的Waterline是ORM (Object Relational Mapper)。当使用Mongoose时,我们不在需要在数据库中创建好结构(Schema)之后,再与后端代码中创建的对象或类进行映射这样繁琐的操作。在Mongoose的封装下,我们只需定义好JSON类型的数据结构即可。当然我没有在Nodejs直接使用过MongoDB,不过想想一定也是很麻烦的。
Mongoose的优点还有很多,我比较笼统地说一下。它实用性在于与数据库的交互是一种结构化以及可重复的方式,有助于进行一些很普遍的数据库任务,也减少了嵌套回调的复杂性。还有的是它不像MongoDB直接返回一个JSON的字符串,而是返回JSON对象。当然,目前Mongoose对于Schema-less data、Random documents、Pure Key-Value pairs是无解的。
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1.1 connection
第一步当然是连接数据库了。如图,连接数据库的配置文大致分为三步。第一步是进行连接,连接字符串
mongodb://<db_user>:<db_password>@<hostname>:<port>/<dbname>
中间必须填写的部分为server和hostname,我们可以使用两种方法来打开数据库连接(mongoose.connect和createConnection):我一般就使用mongoose.connect(db);
,当我们需要使用多数据库连接时,我们就需要使用第二种方法了var connectName = mongoose.createConnection(db#)
;第二步就是输出运行日志信息,在成功连接、断开连接或者报错时,监听相应的事件并在console输出运行信息;第三步是断开连接,一般的最佳实践是在程序运行时就打开连接,而程序停止或重启时就需要手动断开数据库连接。 -
1.2 Schema Model
Schema是一个文档的数据结构,正如我前面提到的,它在Mongoose是一个JSON对象。它最大的特点就是无需确定字段的大小,这特别适用于需要改变对象大小的情况。它支持8种数据类型(String、Number、Date、Boolean和Buffer、ObjectId、Mixed、ObjectId、Mixed、Array)。Buffer是用来存储2进制数据,ObjectId是不同于_id的特定的识别符。Mixed可以指定任意类型,不过Mongoose不会自动识别。Array用来存放基本数据类型,也可以是子文档。比如
var childrenSchema = new Schema({ //some structure }); var fatherSchema = new Schema({ //some structure children: [childrenSchema] });
Model是对应Schema的编译版本,一个model的实例直接映射为数据库中的一个文档。基于这种关系,model处理所有的文档交互(也就是下文的CRUD)。我们通过
mongoose.model(modelname, schemaName)
来构建model。这样一来我们就可以一鼓作气地将数据存入数据了。var mongoose = require('mongoose'); var Schema = mongoose.Schema; //声明Schema var nodeSchema = new Schema({ name: String, age: Number }); //构建model mongoose.model('Node', nodeSchema); //简单的数据交互 //创建两个实例 var node = new Node({name: 'Edward', age: '23'}); node.save(function(err){ if(err){ console.log(err); }else{ console.log('The new node is saved'); } });
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1.3 CRUD
我们把Create、Read、Update、Delete操作一起称呼为CRUD,这4个操作是持久性存储的基本操作。在Mongoose中的模型方法(Model methods)对应的就有有Model.create(),Model.find(),Model.update(),Model.remove()方法,实例方法也是一样的,不过他作用于特定的实例罢了。-
1.3.1 Create Data
首先是创建数据的模型方法
Model.create()
,此方法直接将数据存入数据库。Node.create({name: 'Edward', age: '23'}, function(err, node, numAffected){ if(err){ res.send({'success':false,'err':err}); }else{ res.send({'success':true}); console.log("node created and saved: " + node); res.redirect('/'); } });
而实例方法就是在创建实例就将数据以JSON对象传递给实例(如上一节的例子),当然我们也可以在实例创造之后再添加数据。
var node = new Node(); node.age = 23;
但是这都只是保存在了应用,我们需要使用instance.save()保存。一步到位的写法如下。
var node = new Node({name: 'Edward', age: '23'}).save(function(err){ if(err){ console.log(err); }else{ console.log('The new node is saved'); } });
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1.3.2 Read Data
读取数据,模型方法有3种:Model.find()---找到所有符合添加的文档并返回一个表单, Model.findOne()---返回首先找到的单个文档,Model.findById()---通过ID(唯一)来查找。这3属于静态方法,我们也可以创建自己的静态方法。比如通过文档中的某个键来查找数据。
Dtree.findByName(req.params.name, function(err, dtree){ if(!err){ //do something }else{ console.log('Somthing wrong: ' + err); } });
这些方法的完整参数为
Model.find(conditions, [fields], [options], [callback])
,可选项fields为指定返回的值,options为指定序列等。具体的细节可以看文档MongooseAPI。需要注意的是,如果不定义回调函数的话,需要使用.exec()来显性调用更新函数。 -
1.3.3 Update Data
更新数据同样有3个静态模型方法:Model.update(),Model.findOneAndUpdate(),Model.findByIdAndUpdate()。他们的参数都有4个(conditions, update, ooptions,callback)。同样在文档MongooseAPI中可以查询到。
但是这3种方法都无法使用一些自定义的运行机制。而这有一套标准做法:find-edit-save方法。我们来看看例子。
//1.查找记录 Dtree.findByName(req.params.name, function(err, dtree){ if(!err){ //成功读取dtree //读取JSON文件,获得需要添加的内容 var json; fs.readFile('./public/javascripts/update.json', 'utf8', function (err, data) { if(err) throw err; json = JSON.parse(data); //2.修改dtree记录,将json插入到structure dtree.structure.push(json); //3.保存记录到数据库 dtree.save(function(err, tree){ if(err){ console.log('Somthing wrong: ' + err); }else{ console.log('Add a new node', tree); res.redirect('/dtree/json/Type00'); } }); }); }else{ console.log('Somthing wrong: ' + err); } });
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1.3.4 Delete Data
删除数据同样需要查找到数据再删除:Model.remove(),Model.findOneAndRemove(),Model.findByIdAndRemove()。.remvoe()的参数就是可选择的callback,后面两个还多了一个option参数,具体可查询Mongoose API。而.remove()方法可以作为模型方法调用,也可以作为实例方法调用。
//Model method Node.remove({name: 'Edward'} function(err){ if(!err){ //成功删除所有name为Edward的文档 } }); //Instance method Node.findOne({name: 'Edward'}, function(err, node){ if(!err){ node.remove(function(err){ //成功删除首位name为Edward的文档 }); } });
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好了,Mongoose的学习就暂时告一段落,接下来说说项目遇到的问题。
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项目实战
前端传到后台的内容为一个json结构的决策树,大致的结构如下。分为三大部分:config,parameter,structure。
前面两部分相对比较容易解决,最大的问题是structure中有个children子节点,而子节点还会增加新的子节点,具体层级也是随着问题变化的。在我的第一版Schema中很天真地这样定义。
var dtreeSchema = new Schema{ //其他数据结构 structure: [chilldrenSchema] }; var chilldrenSchema = new Schema{ //其他数据结构 children: [chilldrenSchema] };
程序的控制是这样写的
//params req.params.name exports.createDtreeChildren = function(req, res){ //Find dtree by name Dtree.findByName(req.params.name, function(err, dtree){ if(!err){ //成功读取tree //读取新增结点 var json; fs.readFile('./public/javascripts/update.json', 'utf8', function (err, data) { if(err)throw err; json = JSON.parse(data); //structure parse //structure 为一个数组 //structure[i] 为首个结点 //structure[i].children 为其子节点 var newchildren = dtree.structure[0].children; //2.插入structure dtree.structure[0].children.push(json); console.log(dtree.structure[0].children); dtree.markModified(dtree.structure[0].children); //3.save to mongodb dtree.save(function(err, tree){ if(err){ console.log('Somthing wrong: ' + err); }else{ console.log('Add a new node: '+ dtree.structure[0].children); res.redirect('/dtree/json/Type00'); } }); }); }else{ console.log('Somthing wrong: ' + err); } }); };
这样会出现一个问题,那就是输出(dtree.structure[0].children)的是正确修改后的数据,而却没有正确存入数据库。其中的原因是Mogoose对于结构的声明是有严格顺序的(Order of schema declarations)。同样的,我在第二次修改后,chilldrenSchema写到了dtreeSchema的前面,chilldrenSchema自己的children的[chilldrenSchema]类型如期望一样无法存入数据库,Mongoose把undefined(具体是[undefined]还是undefined我不确定)。我想到了一个十分丑陋的解决方法就是手动地添加足够大的层数。
var ninethChilldrenSchema = new Schema{ //其他数据结构 //children: [nextLaryerChilldrenSchema] }; var eighthChilldrenSchema = new Schema{ //其他数据结构 children: [ninethChilldrenSchema] }; //中间依次类推到底 var chilldrenSchema = new Schema{ //其他数据结构 children: [secondChilldrenSchema] }; var dtreeSchema = new Schema{ //其他数据结构 structure: [chilldrenSchema] };
这种类似于俄罗斯套娃结构的方法能解决一部分问题,但是无法适应真实应用环境。因为决策树的层数是可大可小的,也无法预估一个合适的最大值,况且代码也不美观。这个问题也一直悬在这里,希望有大神能够留下联系方式和解决方法,予人玫瑰,手留余香。而项目因为时间关系,估计就只能修改结构来逃避这个问题了。
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选择的替代方案是将这种树状结构变成简单的数组结构,然后在后端与前端交互时进行树结构的拼接和拆散。这种方法涉及到树与二叉树的转化以及二叉树的序列化两方面知识。好好学习