1. Corak Polimorfik:
- Konsep: Menyimpan dokumen dengan struktur berbeza dalam koleksi yang sama. Medan biasa mengenal pasti jenis dokumen.
- Kes Penggunaan: Apabila anda mempunyai data berkaitan yang berkongsi beberapa medan biasa tetapi juga mempunyai medan berbeza berdasarkan jenisnya. Contohnya, menyimpan pelbagai jenis produk (buku, elektronik, pakaian) dalam satu koleksi "produk".
- Contoh:
{ "_id": 1, "type": "book", "title": "The Book", "author": "John Doe" } { "_id": 2, "type": "electronics", "name": "Laptop", "brand": "XYZ", "processor": "Intel" }
2. Corak Atribut:
- Konsep: Menggunakan pasangan nilai kunci untuk mewakili atribut yang mungkin berbeza dengan ketara antara dokumen.
- Kes Penggunaan: Apabila anda mempunyai sejumlah besar atribut pilihan atau dinamik yang tidak muat dengan kemas ke dalam medan tetap. Ini mengelakkan daripada mencipta banyak medan yang jarang penduduknya.
- Contoh:
{ "_id": 1, "name": "Product A", "attributes": { "color": "red", "size": "large", "material": "cotton" } } { "_id": 2, "name": "Product B", "attributes": { "weight": "2kg", "power": "100W" } }
3. Corak Baldi:
- Konsep: Mengumpulkan data berkaitan ke dalam satu dokumen ("baldi").
- Kes Penggunaan: Apabila anda mempunyai hubungan satu-dengan-banyak di mana bahagian "banyak" agak kecil dan kerap diakses bersama-sama dengan bahagian "satu". Ini mengurangkan bilangan bacaan yang diperlukan.
- Contoh: Menyimpan catatan blog dengan ulasan mereka dalam dokumen yang sama.
{ "_id": 1, "title": "My Blog Post", "content": "...", "comments": [ { "author": "User A", "text": "Great post!" }, { "author": "User B", "text": "I agree." } ]}
4. Corak Outlier:
- Konsep: Simpanan jarang diakses atau data yang sangat besar secara berasingan daripada dokumen utama.
- Kes Penggunaan: Apabila anda mempunyai beberapa data yang jarang digunakan atau akan meningkatkan saiz dokumen utama dengan ketara, menjejaskan prestasi. Contohnya, menyimpan imej besar atau penerangan produk terperinci secara berasingan.
- Pelaksanaan: Selalunya dilaksanakan menggunakan GridFS untuk fail yang sangat besar atau dengan menyimpan rujukan kepada dokumen yang berasingan.
5. Corak Dikira:
- Konsep: Menyimpan nilai prakiraan untuk mengelakkan pengiraan mahal semasa operasi baca.
- Kes Penggunaan: Apabila anda kerap mengakses data yang memerlukan pengiraan yang rumit. Menyimpan nilai yang dikira meningkatkan prestasi bacaan dengan kos peningkatan kerumitan penulisan (anda perlu mengemas kini nilai yang dikira apabila data sumber berubah).
- Contoh: Menyimpan jumlah harga pesanan, yang dikira daripada harga item individu.
6. Corak Subset:
- Konsep: Menyimpan subset medan yang kerap diakses dalam dokumen terbenam untuk mendapatkan semula pantas.
- Kes Penggunaan: Apabila anda mempunyai dokumen yang besar tetapi selalunya hanya memerlukan satu set medan yang kecil. Membenamkan subset ini mengurangkan jumlah data yang dibaca daripada cakera.
7. Corak Rujukan Lanjutan:
- Konsep: Menggabungkan rujukan dengan beberapa medan utama daripada dokumen yang dirujuk.
- Kes Penggunaan: Apabila anda kerap memerlukan beberapa maklumat daripada dokumen berkaitan tetapi tidak mahu melakukan carian berasingan setiap kali. Ini mengurangkan bilangan pertanyaan tetapi memperkenalkan beberapa pertindihan data.
8. Corak Anggaran:
- Konsep: Menyimpan nilai anggaran dan bukannya nilai yang tepat untuk meningkatkan prestasi.
- Kes Penggunaan: Apabila ketepatan mutlak tidak diperlukan dan prestasi adalah kritikal. Contohnya, menyimpan anggaran kiraan dan bukannya melakukan operasi kiraan yang mahal.
9. Corak Pokok:
- Konsep: Mewakili struktur data hierarki (seperti kategori atau carta organisasi) menggunakan dokumen atau rujukan bersarang.
- Kes Penggunaan: Apabila anda perlu memodelkan hubungan seperti pokok. Terdapat pendekatan yang berbeza, seperti rujukan ibu bapa, rujukan anak atau menggunakan pelbagai nenek moyang.
10. Corak Praperuntukan:
- Konsep: Memelihara ruang untuk pertumbuhan data masa hadapan dalam dokumen.
- Kes Penggunaan: Apabila anda mengetahui dokumen akan berkembang dari semasa ke semasa (cth., susunan acara) dan anda ingin mengelakkan saiz semula dokumen yang kerap, yang boleh menjejaskan prestasi.
11. Corak Versi Dokumen:
- Konsep: Menyimpan versi dokumen yang berbeza, membolehkan anda menjejaki perubahan dari semasa ke semasa.
- Kes Penggunaan: Apabila anda perlu mengekalkan sejarah perubahan pada data anda. Ini boleh dilaksanakan dengan mencipta dokumen baharu untuk setiap versi atau dengan menyimpan versi dalam tatasusunan dalam dokumen utama.
Memilih corak yang betul sangat bergantung pada keperluan aplikasi khusus anda, struktur data dan corak akses. Selalunya, anda akan menggunakan gabungan corak ini untuk mencapai prestasi optimum dan kebolehselenggaraan.
Atas ialah kandungan terperinci Corak Reka Bentuk Skema Untuk MongoDB. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python dan JavaScript masing -masing mempunyai kelebihan mereka sendiri, dan pilihan bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1. Python mudah dipelajari, dengan sintaks ringkas, sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end, tetapi mempunyai kelajuan pelaksanaan yang perlahan. 2. JavaScript berada di mana-mana dalam pembangunan front-end dan mempunyai keupayaan pengaturcaraan tak segerak yang kuat. Node.js menjadikannya sesuai untuk pembangunan penuh, tetapi sintaks mungkin rumit dan rawan kesilapan.

Javascriptisnotbuiltoncorc; it'saninterpretedlanguagethatrunsonenginesoftenwritteninc .1) javascriptwasdesignedasalightweight, interpratedlanguageforwebbrowsers.2)

JavaScript boleh digunakan untuk pembangunan front-end dan back-end. Bahagian depan meningkatkan pengalaman pengguna melalui operasi DOM, dan back-end mengendalikan tugas pelayan melalui Node.js. 1. Contoh front-end: Tukar kandungan teks laman web. 2. Contoh backend: Buat pelayan Node.js.

Memilih Python atau JavaScript harus berdasarkan perkembangan kerjaya, keluk pembelajaran dan ekosistem: 1) Pembangunan Kerjaya: Python sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end, sementara JavaScript sesuai untuk pembangunan depan dan penuh. 2) Kurva Pembelajaran: Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula; Sintaks JavaScript adalah fleksibel. 3) Ekosistem: Python mempunyai perpustakaan pengkomputeran saintifik yang kaya, dan JavaScript mempunyai rangka kerja front-end yang kuat.

Kuasa rangka kerja JavaScript terletak pada pembangunan yang memudahkan, meningkatkan pengalaman pengguna dan prestasi aplikasi. Apabila memilih rangka kerja, pertimbangkan: 1.

Pengenalan Saya tahu anda mungkin merasa pelik, apa sebenarnya yang perlu dilakukan oleh JavaScript, C dan penyemak imbas? Mereka seolah -olah tidak berkaitan, tetapi sebenarnya, mereka memainkan peranan yang sangat penting dalam pembangunan web moden. Hari ini kita akan membincangkan hubungan rapat antara ketiga -tiga ini. Melalui artikel ini, anda akan mempelajari bagaimana JavaScript berjalan dalam penyemak imbas, peranan C dalam enjin pelayar, dan bagaimana mereka bekerjasama untuk memacu rendering dan interaksi laman web. Kita semua tahu hubungan antara JavaScript dan penyemak imbas. JavaScript adalah bahasa utama pembangunan front-end. Ia berjalan secara langsung di penyemak imbas, menjadikan laman web jelas dan menarik. Adakah anda pernah tertanya -tanya mengapa Javascr

Node.js cemerlang pada I/O yang cekap, sebahagian besarnya terima kasih kepada aliran. Aliran memproses data secara berperingkat, mengelakkan beban memori-ideal untuk fail besar, tugas rangkaian, dan aplikasi masa nyata. Menggabungkan sungai dengan keselamatan jenis typescript mencipta powe

Perbezaan prestasi dan kecekapan antara Python dan JavaScript terutamanya dicerminkan dalam: 1) sebagai bahasa yang ditafsirkan, Python berjalan perlahan tetapi mempunyai kecekapan pembangunan yang tinggi dan sesuai untuk pembangunan prototaip pesat; 2) JavaScript adalah terhad kepada benang tunggal dalam penyemak imbas, tetapi I/O multi-threading dan asynchronous boleh digunakan untuk meningkatkan prestasi dalam node.js, dan kedua-duanya mempunyai kelebihan dalam projek sebenar.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.
