文章插图
| 总结/Edison Zhou
前面我们学习了模型设计中的内嵌模式与引用模式的使用，本篇我们来看看在模型设计中如何套用常见的设计模式来降低设计难度，提高查询效率 。
1 MongoDB也有设计模式？
在使用C#/Java等开发语言的时候，我们通常会学习面向对象和设计模式来提高设计水平，使得开发的应用程序具有较高的可扩展性 和 可读性 。
在MongoDB的模型设计中，我们都了解到文档模型是一个无范式和无思维定式的模型，那么，有没有一些设计的套路可以像23种设计模式一样我们可以快速套用呢？
答案是：有的 。
基于前人的学习和经验，我们可以适时套用，从而优化我们的文档模型设计 。

文章插图
一个好的设计模式可以显著地：
（1）提升数据读写的效率；
（2）降低资源的需求；
2 组织结构类模式
预聚合
适用场景：
（1）热销榜：某个商品今天卖了多少，这个星期又卖了多少？...
（2）电影排行：观影者、场次统计...
（3）传统解决方案：通过聚合计算...
痛点总结：
消耗资源多，聚合（统计）时间较长 。
解决方案：
一句话概括：使用预聚合字段！
即 在模型中直接增加统计字段，每次更新数据时同事更新统计值 。这是一种典型的以空间换时间的设计，特别适合需要较长聚合（统计）操作的场景 。
示例模型：
{  product: "Bike",  sku: "abc123456",quantitiy: 20394,daily_sales: 40,weekly_sales: 302,monthly_sales: 1419}db.inventory.update({ _id : 123 },{ $inc: {quantity: -1,daily_sales: 1,weekly_sales: 1，monthly_sales: 1，}})分桶
适用场景：
物联网场景下的海量监控数据、时序数据
比如：智慧城市、智慧交通场景下的监控数据
痛点总结：
数据点采集频繁，数据量太多，索引也很大！
解决方案：
一句话概括：分桶！
即 利用文档内嵌数组，将一个时间段的数据聚合到一个文档里 。
示例模型：
// 分桶前：每分钟一条{"_id" : "20160101050000:CA2790","icao" : "CA2790","callsign" : "CA2790","ts" : ISODate("2016-01-01T05:00:00.000+0000"),"events" : {"a" : 31418,"b" : 173,"p" : [115, -134],"s" : 91,"v" : 80}}// 分桶后：一小时一条{"_id" : "20160101050000:WG9943","icao" : "WG9943","ts" : ISODate("2016-01-01T05:00:00.000+0000"),"events" : [{"a" : 24293, "b" : 319, "p" : [41, 70], "s" : 56,"t" : ISODate("2016-01-01T05:00:00.000+0000“)},{"a" : 33663, "b" : 134, "p" : [-38, -30], "s" : 385,"t" : ISODate("2016-01-01T05:00:01.000+0000“)},...]}3 表现形式类模式
列转行
适用场景：
（1）产品（如sku）有很多属性，如 color、size、dimensions等
（2）多语言（多国家）属性等
痛点总结：
文档中有很多类似的字段，且会用于组合查询，需要建立很多的索引 。
解决方案：
一句话概括：列转行！
即 将列 转化为 数组，一个索引解决所有查询问题 。
示例模型：
{title: "Dunkirk",...  release_USA: "2017/07/23", // 需要建立索引release_UK: "2017/08/01", // 需要建立索引release_France: "2017/08/01", // 需要建立索引  release_Festival_San_Jose: "2017/07/22" // 需要建立索引}// 列转行后{title: "Dunkirk",...releases: [    { country: "USA", date:"2017/07/23"},    { country: "UK", date:"2017/08/01"}]}// 只需要建两个索引即可db.movies.createIndex({“releases.country”:1, “releases.date”:1})

• 上一页
• 1
• 2
• 下一页

以上关于本文的内容，仅作参考！温馨提示：如遇健康、疾病相关的问题，请您及时就医或请专业人士给予相关指导!

「四川龙网」www.sichuanlong.com小编还为您精选了以下内容，希望对您有所帮助：

• mongodb是nosql数据库吗 9 NoSQL | MongoDB入门实战教程
• mongodb是nosql数据库吗 11 NoSQL | MongoDB入门实战教程
• mongodb是nosql数据库吗 12 NoSQL | MongoDB入门实战教程
• mongodb是nosql数据库吗 13 NoSQL | MongoDB入门实战教程
• mongodb是nosql数据库吗 14 NoSQL | MongoDB入门实战教程
• 做双眼皮有几种方法
• 最有激情的健身运动是什么
• 终端净水，只为能饮用健康好水
• it翻译 IT是什么意思？
• 阿西吧是什么意思 阿西吧为什么在韩国是骂人话 韩语骂人的话中文读法