mongodb是nosql数据库吗 7 NoSQL | MongoDB入门实战教程

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| 总结/Edison Zhou
前面我们学习了聚合查询，本篇我们来看看在模型设计中如何应用引用模式来提高查询效率。
1 内嵌模式
在进行MongoDB的模型设计中，基于JSON文档模型，我们很容易就可以设计出一个内嵌模式的文档模型出来。
可以不夸张地说， 80%~90%的场景下，我们优先都会使用内嵌对象或内嵌数组的方式来设计文档模型的所谓的1-1、1-N、N-N的关系。
例如下面这个Contacts的文档模型，它描述了一个联系人的关系建模：

Contacts{name: "Edison Zhou",company: "CSCEC YZW",title: ".NET Engineer",portraits: {mimetype: xxx,data: xxxx},addresses: [{ type: home, … },{ type: work, … }],groups: [    {name: "YZW Football Assocation" },    {name: "YZW .NET Assocation" }]}

可以看到，所谓的内嵌类其实类似于预先聚合（关联），这样的操作（引用+冗余）其实对读操作更有性能优势。
但是，内嵌设计有一个大前提限制：即内嵌后文档大小不能超过16MB 。
此外，如果内嵌的数组（通常是数组）的长度太大，比如数万或更多的时候，也是不适合采用内嵌模式的。
那么，此时我们应该怎么设计呢？
2 引用模式
万级长度的内嵌数组
这里我们仍然适用上面提到的Contacts模型，假设其中的groups是一个内嵌数组，这个groups的数据可能有百万级的长度，且每个Contacts文档都需要冗余这么一份数据，而且groups数据还面临着频繁修改的需求。

Contacts{name: "Edison Zhou",company: "CSCEC YZW",title: ".NET Engineer",......  // 假设下面groups有百万级 ， 且一个group的信息改动会引发百万级的DB操作groups: [{name: "YZW Football Assocation" },{name: "YZW .NET Assocation" }]}

适当使用引用模式解决
解决方案很简单，就是针对groups使用单独的collection来存储，在Contancts模型中添加对group id的集合的引用。
Collection 1 - Contacts：

Contacts{name: "Edison Zhou",company: "CSCEC YZW",title: ".NET Engineer",......// 假设下面groups有百万级 ， 且一个group的信息改动会引发百万级的DB操作  group_ids: [1,2,3,4,5...]}

Collection 2 - Groups：
Groups{groups_id,name}这样的设计其实类似于关系型数据库模型的设计，用Id来关联，我们再熟悉不过了。
但是，在MQL中，我们就需要额外使用$lookup来实现类似SQL中的关联查询了，严格来说，应该算是LEFT OUTER JOIN查询。
嗯，这又是一种聚合操作：
db.Contacts.aggregate([{$lookup:{from: "groups",localField: "group_ids",foreignField: "group_id",as: "groups"}}]);这个查询会得到如下图所示的结果：

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.NET中的Lookup操作：
上面讲解了如何通过MQL进行操作，那么，在.NET中如何实现$lookup的效果呢？
好在MongoDB Driver已经帮我们提供了这样的一个LookUp ，且看下面的代码示例：

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