MongoDB是一種流行的資料庫，可以在不受任何表格schema模式的限制下工作。資料以類似JSON的格式存儲，并且可以包含不同類型的資料結構。例如，在同一集合collection 中，我們可以擁有以下兩個文檔document：
{
id: '4',
name: 'Mark',
age: '21',
addresses : [
{ street: '123 Church St', city: 'Miami', cc: 'USA' },
{ street: '123 Mary Av', city: 'Los Angeles', cc: 'USA' }
]
}
{
id: '15',
name: 'Robin',
department: 'New Business',
example: '[email protected]'
} 複制
為了能夠充分利用MongoDB的優勢，您必須了解并遵循一些基本的資料庫設計原則。在講解設計方法之前，我們必須首先了解MongoDB存儲資料的結構。
一、 資料如何存儲在MongoDB中
與傳統的RDBMS關系型資料庫不同，MongoDB并沒有表Table，行row和列column的概念。它将資料存儲在集合collections，文檔documents和字段fields中。下圖說明了與RDBMS類比的結構之間的關系：
二、資料庫設計技巧和竅門
2.1.規範化存儲與非規範化存儲
因為MongoDB使用文檔來存儲資料，是以了解“規範化存儲“”和“非規範化存儲”的概念非常重要。
規範化存儲：-規範化意味着将資料存儲到多個集合collections中，并在它們之間設計關聯關系。資料儲存之後，更新資料比較容易。但是在讀取資料的時候，規範化存儲的缺點就顯現出來。如果要從多個集合collections查找資料，則必須執行多個查詢，進而使讀取資料的速度變慢。 （比如：将網頁标題、作者、内容分别存儲到不同的collections中）
非規範化存儲：-這種方式将若幹對象資料，以嵌套的方式存儲到單個文檔中。它在讀取資料的時候表現更好，但在寫入時會變慢。這種存儲資料的方式還将占用更多空間。 （比如：将網頁标題、作者、内容分别存儲到同一個collection中）
是以在兩種存儲資料方式之間進行選擇之前，先評估一下你的應用資料庫的使用方式。
- 如果您有一個不需要頻繁更新的資料，更新的即時一緻性不是很重要，但是在讀取時需要良好的性能，那麼非規範化可能是明智的選擇。（比如：我們部落格的博文，作者一旦儲存之後，幾乎就不在進行頻繁的修改，但是面臨着讀者頻繁的讀取閱讀操作）
- 如果資料庫中的文檔資料需要不斷的更新，并且您希望在寫入時具有良好的性能，那麼您可能需要考慮規範化存儲。（比如：需要頻繁修改資料的業務類系統）
2.2. 一對多關系
與RDBMS相比，在MongoDB中對“一對多”關系模組化需要進行更細粒度的設計。許多初學者陷入将文檔數組嵌入父文檔中的陷阱。正如我們在上文中介紹的，知道何時進行規範化存儲或非規範化存儲是非常重要的。是以設計者需要考慮關系的基數是“一個對少數幾個”還是“一個對多個”？每種關系将具有不同的模組化方法。
例如：下面“一個對少數幾個”的模組化示例。最好的模組化方法是在父文檔（persopn）中嵌入幾個（address）：
> db.person.findOne()
{
name: 'Mark Kornfield',
ssn: '1223-234-75554',
addresses : [
{ street: '123 Church St', city: 'Miami', cc: 'USA' },
{ street: '123 Mary Av', city: 'Los Angeles', cc: 'USA' }
]
} 複制
在“一個對多個”示例中，我們将考慮設計兩個集合，即産品products集合和零件parts集合。每個零件都有一個“ ObjectID”，該“ ObjectID”将出現在産品集合的引用中。這樣的設計可以讓讀寫性能更高效。
> db.parts.findOne()
{
_id : ObjectID('AAAA'),
partno : '1224-dsdf-2215',
name : 'bearing',
price: 2.63
> db.products.findOne()
{
name : 'car',
manufacturer : 'Ford',
catalog_number: 2234,
parts : [ // array of references to Part documents
ObjectID('AAAA'), // reference to the bearing above
ObjectID('F17C'), // reference to a different Part
ObjectID('D2AA'),
// etc
] 複制
2.3.設計模式可視化
盡管MongoDB是schemaless“無模式的”，但仍然存在将集合collections可視化為圖表的方法。能夠檢視設計圖，将對您了解和設計MongoDB的方式上産生重大影響。
DbSchema是可以很好地完成可視化設計工作的一個工具。如下圖所示，它将通過讀取集合和文檔來推導架構。此外，您隻需單擊就可以修改圖中的對象。在DbSchema中，您還可以為MongoDB建立外鍵，當然僅在本地建立，隻用于設計目的。
2.4.智能索引
為了保持資料庫的良好性能，有必要建立智能索引，這将簡化寫入和讀取操作。知道MongoDB的索引優勢和局限性非常重要，MongoDB保留用于排序操作的記憶體限制為32MB。如果你不使用索引，則排序時資料庫将被迫将所有排序文檔hold在記憶體裡面，如果達到32M的限制，則資料庫将傳回錯誤或空集。
結論
對MongoDB的透徹了解與對資料庫想要實作的目标的清晰了解是良好資料庫設計的秘訣。
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