Azure Lei Zhang的博客

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  Azure Cosmos DB兼容MongoDB的API,下表将帮助我们更容易理解MongoDB中的一些概念:

SQL概念 MongoDB概念 说明
Database Database 数据库
Table Collection 数据表/集合
Row Document 数据记录行/文档
Column Field 数字字段
Index Index 索引
Table Join   表连接,MongoDB不支持
Primary Key Primary Key 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

  通过下图实例,我们也可以更直观的了解Mongo中的一些概念:

  

 

  文档Document

  文档是一组键值(key-value)对(即 BSON)。MongoDB 的文档不需要设置相同的字段,并且相同的字段不需要相同的数据类型,这与关系型数据库有很大的区别,也是 MongoDB 非常突出的特点。

  一个简单的文档例子如下:

  {"site":"http://www.cnblogs.com/threestone", "name":"我的博客"}

 

  需要注意的是:

  1. 文档中的键/值对是有序的。
  2. 文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串,还可以是其他几种数据类型(甚至可以是整个嵌入的文档)。
  3. MongoDB区分类型和大小写。
  4. MongoDB的文档不能有重复的键。
  5. 文档的键是字符串。除了少数例外情况,键可以使用任意UTF-8字符。

 

  集合Collection

  集合就是 MongoDB 文档组,类似于 RDBMS (关系数据库管理系统:Relational Database Management System)中的Table。

  集合存在于数据库中,集合没有固定的结构,这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据,但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。

   比如,我们可以将以下不同数据结构的文档插入到集合中:

  {"site":"www.baidu.com"}

  {"site":"www.google.com","name":"Google"}

  {"site":"http://www.cnblogs.com/threestone", "name":"我的博客"}

 

 

  MongoDB Relationship关系

  MongoDB的关系,表示多个Document之间在逻辑上的相互联系。

  文档间可以通过嵌入和引用来建议联系。

  MongoDB中的关系可以是:

  1. 1:1
  2. 1:N
  3. N:1
  4. N:N

  接下来,我们来考虑下用户与用户地址的关系。一个用户可以有多个地址,所以是一对多的关系。

  以下是user文档的简单结构:

{
"_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
"name": "Tom Hanks",
"contact": "987654321",
"dob": "01-01-1991"
}

 

以下是address文档的简单结构

{
   "_id":ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
   "building": "22 A, Indiana Apt",
   "pincode": 123456,
   "city": "Los Angeles",
   "state": "California"
} 

 

  嵌入式方法

  使用嵌入式方法,我们可以把用户地址嵌入到用户的文档中

复制代码
{
   "_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"
      }]
} 
复制代码

 

  以上数据保存在单一的文档中,可以比较容易的获取和维护数据。 你可以这样查询用户的地址:

>db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address":1})

 

 

  引用式关系

  引用式关系是设计数据库时经常用到的方法,这种方法把用户数据文档和用户地址数据文档分开,通过引用文档的 id 字段来建立关系。

复制代码
{
   "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
   "contact": "987654321",
   "dob": "01-01-1991",
   "name": "Tom Benzamin",
   "address_ids": [
      ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
      ObjectId("52ffc4a5d85242602e000001")
   ]
}
复制代码

  

  以上实例中,用户文档的 address_ids 字段包含用户地址的对象id(ObjectId)数组。

  我们可以读取这些用户地址的对象id(ObjectId)来获取用户的详细地址信息。

  这种方法需要两次查询,第一次查询用户地址的对象id(ObjectId),第二次通过查询的id获取用户的详细地址信息。

>var result = db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address_ids":1})
>var addresses = db.address.find({"_id":{"$in":result["address_ids"]}})

 

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