MongoDB 设计模式集锦 - 解决具体问题。

• 一个好的设计模式可以显著地 提升数据读写的效率，降低资源的需求。

• 更多MongoDB的设计模式：

  表现形式类	数据访问类	组织结构类
  列转行	子集	分桶
  文档版本	近似处理	预聚合

下面开始具体的问题

问题1：大文档，很多字段，很多索引

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• 索引虽然提高了查询性能，但是在写入时 索引过多 会严重影响性能。

# 记录电影的各地区的上映日期
{
	title: "Dunkirk",
	...
	release_HK: "2017/07/20",
	release_USA: "2017/07/21",
	release_RUS: "2017/07/20",
	release_CHN: "2017/09/01",
	...
}
# 需要很多索引
{release_HK: 1}
{release_USA: 1}
{release_RUS: 1}
{release_CHN: 1}
...

• 解决方案：列转行

{
	title: "Dunkirk",
	...
	releases: [
		{country: "HK", date: "2017/07/20"},
		{country: "USA", date: "2017/07/21"},
		{country: "RUS", date: "2017/07/20"},
		{country: "CHN", date: "2017/09/01"}
		...
	]
}
# 索引只需一个组合索引。
db.movies.createIndex({"releases.country":1,"releases.date":1})

• 列转行 总结：

  场景	痛点	设计模式方案及优点
  产品属性'color', 'size', 'dimensions',... 多语言(多国家)属性;	文档中有很多同类型的类似字段; 会用于组合查询搜索，需要建立很多索引;	转化为数组，一个索引解决所有的查询问题。

问题2：Mongo中的灵活模型，如何管理文档的不同版本？

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• Mongo的模型虽然灵活了支持任意的属性增减，但是带来的问题就是数据的不确定性。
• 解决方案：版本字段

# 2019.01 版本1.0
{
	"_id": ObjectId("5de26f197edd62c5d388babb"),
	"name": "TJ",
	"company": "Tapdata",
}

# 2019.03 版本2.0
{
	"_id": ObjectId("5de26f197edd62c5d388babb"),
	"name": "Tom",
	"company": "Tapdata",
	"wechat": "tom23333", # 新增了字段
	"schema_version": "2.0" # 版本号
}

• 版本字段 总结：

  场景	痛点	设计模式方案及优点
  任何有版本衍变的数据库。	文档模型格式多，无法知道其合理性； 升级时需要更新太多文档；	增加一个版本号字段； 快速过滤掉不需要升级的文档； 升级时候对不同版本的文档做不同的处理；

问题3：统计网页点击流量

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• 每访问一个网页都会产生一次数据库计数更新操作，统计数字准确性并不十分重要。

• 解决方案：近似计算

  # 每次 +1， 加10次。
  for i in range(0,10)
  	{$inc:{views:1}}
  
  # 使用近似计算，十次访问每次随机，随机数触发一次 + 10。
  # 近似地每隔 10次（或n次）写一次。
  for i in range(0,10)
    if random(0,9) == 0
      increment by 10
  

• 近似计算 总结：

  场景	痛点	设计模式方案及优点
  网页计数 各种结果不需要准确的排名。	写入太频繁，消耗系统资源。	间隔写入，每隔 10次或100次，大量减少写入需求。

问题4：业绩排名，游戏排名，商品统计等精确排名

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• 解决方案：预聚合字段 $inc

  {
  	id: 1003,
  	product: "Bike",
  	quantitiy:200394,  # 库存
  	daily_sales:40,    # 日销量
  	weekly_sales:302,  # 周销量
  	monthly_sales:1420,# 月销量
  }
  
  db.invertory.update(
  	{id: 1003},
  	{$inc:{
  		quantity:-1,
  		daily_sales:1,
  		weekly_sales:1,
  		monthly_sales:1
  	}}
  )
  

• 预聚合 总结：

  场景	痛点	设计模式方案及优点
  准确排名 排行榜 商品热销榜，某商品的日销量/周销量/月销量 电影排行，观影人次场次统计	聚合计算消耗资源多，计算时间长。	模型中直接增加统计字段，每次更新数据时候同时更新统计值。