Relationship trong MongoDB



Relationship trong MongoDB tượng trưng cho cách các Document có mối liên quan với nhau. Relationship có thể được mô hình hóa thông qua phương thức EmbededReferenced. Những Relationship này có thể là 1:1, 1:N, N:1, hoặc N:N.

Chúng ta cùng xem xét trường hợp lưu giữ địa chỉ của người dùng. Một người dùng có thể có nhiều địa chỉ, điều này tạo ra một 1:N Relationship.

Dưới đây là cấu trúc giả dụ cho user document:

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

Còn đây là cấu trúc giả dụ cho address document:

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

Mô hình hóa Embeded Relationships

Trong phương pháp Embeded, chúng ta nhúng address document vào trong user document.

{
   "_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"
      }]
} 

Phương pháp này duy trì tất cả dữ liệu có liên quan trong một Document đơn, điều này giúp cho việc lấy và duy trì dữ liệu dễ dàng. Toàn bộ Document có thể được lấy trong một truy vấn đơn, giống như:

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

Ghi chú rằng, trong truy vấn trên, dbusers tương ứng là Database và Collection.

Điểm hạn chế ở đây là, nếu Document được nhúng tiếp tục tăng kích cỡ quá nhiều, nó sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất đọc/ghi.

Quảng cáo

Mô hình hóa Referenced Relationship

Đây là phương pháp thiết kế Relationship tiêu chuẩn hóa. Trong phương pháp này, cả user và address document sẽ vẫn được duy trì một cách riêng rẽ, nhưng user document sẽ chứa một trường mà sẽ tham chiếu đến trường id của address document.

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

Như trên, user document chứa trường address_ids, mà chứa ObjectIds của địa chỉ tương ứng. Sử dụng các ObjectIds này, chúng ta có thể truy vấn address document và lấy chi tiết địa chỉ từ đó. Với hướng tiếp cận này, chúng ta sẽ cần hai truy vấn: đầu tiên lấy các trường address_ids từ user document và sau đó là lấy các địa chỉ này từ address collection.

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

Đã có app VietJack trên điện thoại, giải bài tập SGK, SBT Soạn văn, Văn mẫu, Thi online, Bài giảng....miễn phí. Tải ngay ứng dụng trên Android và iOS.

Theo dõi chúng tôi miễn phí trên mạng xã hội facebook và youtube:

Follow fanpage của team https://www.facebook.com/vietjackteam/ hoặc facebook cá nhân Nguyễn Thanh Tuyền https://www.facebook.com/tuyen.vietjack để tiếp tục theo dõi các loạt bài mới nhất về Java,C,C++,Javascript,HTML,Python,Database,Mobile.... mới nhất của chúng tôi.

Các bài học lập trình MongoDB phổ biến khác tại VietJack:




Tài liệu giáo viên