mongodbデータテーブル設計の書き方

MongoDB データベース設計は、ネストされたドキュメントと配列の使用、主キーの回避、コレクション関係の重視、インデックスの考慮など、特定の原則に従っています。データ モデリング手法には、埋め込みドキュメント、参照ドキュメント、サブクエリ、パイプラインが含まれます。 MongoDB の柔軟性とスケーラビリティには、データの一貫性やクエリのパフォーマンスとのトレードオフが伴う場合があります。 MongoDB の機能を理解し、ニーズに応じて設計することが重要です。データのモデリングと視覚化には、MongoDB Compass などのツールを活用できます。

MongoDB データ テーブルの設計

はじめに
MongoDB は非リレーショナルです。従来のテーブルベースのデータベースとは異なり、データをドキュメントの形式で保存するデータベース。この違いのため、MongoDB データ テーブルの設計では、いくつかの特定の原則に注意する必要があります。

設計原則

• ネストされたドキュメントと配列を使用する: MongoDB では、データをネストされたドキュメントと配列に保存できるため、リレーショナル データベースでの接続の必要性。
• スパース ドキュメントの使用: MongoDB では、ドキュメントにさまざまなフィールドのセット (スパース ドキュメントと呼ばれます) を含めることができます。これにより、柔軟なデータ モデリングが可能になります。
• 主キーを避ける: MongoDB は、リレーショナル データベースで一般的な自動インクリメント主キーの代わりに、ドキュメントの一意の識別子として _id フィールドを使用します。
• セットの関係に焦点を当てる: MongoDB は、外部キー制約を使用する代わりに、セットの関係を通じてデータの関連付けを実装します。
• インデックスを考慮する: リレーショナル データベースと同様に、インデックスは MongoDB クエリのパフォーマンスを向上させるために重要です。

データ モデリング アプローチ

• 埋め込みドキュメント: 関連データをメイン ドキュメント内のネストされたドキュメントに保存します。
• ドキュメントの参照: 他のコレクション内のドキュメントを参照するには、_id フィールドを使用します。
• サブクエリ: クエリにサブクエリを埋め込んで、さまざまなコレクションからデータを取得します。
• パイプライン: パイプラインを使用してデータを集約し、新しいコレクションを生成します。

例
製品、注文、ユーザーに関する詳細情報を保存する必要がある電子商取引 Web サイトを考えてみましょう。

• 製品コレクション: 名前、価格、説明などの製品の詳細が含まれます。
• 注文コレクション: 注文日、ユーザー ID、製品リストなどの注文情報が含まれます。
• ユーザー コレクション: 名前、電子メール、アドレスなどのユーザー情報が含まれます。

MongoDB では、ネストされたドキュメントを通じて製品と注文のコレクションを関連付けることができます。

<code class="json">{
    "_id": "123",
    "name": "产品 1",
    "orders": [
        {
            "_id": "456",
            "order_date": "2023-03-08",
            "user_id": "789"
        }
    ]
}</code>

サブクエリまたはパイプラインを使用して、さまざまなコレクションからデータを抽出できます。たとえば、特定のユーザーの注文リストを取得するには、次のクエリを使用できます。

<code>db.orders.find({ user_id: "789" })</code>

Notes

• MongoDB データ テーブル設計の柔軟性スケーラビリティは、データの一貫性やクエリのパフォーマンスを犠牲にする可能性があります。
• MongoDB の独自の機能を理解し、特定のニーズに合わせて設計することが重要です。
• データのモデリングと視覚化には、MongoDB Compass またはその他の GUI ツールの使用を検討してください。

以上がmongodbデータテーブル設計の書き方の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。