在 MongoDB 中設計高效率的資料模型：無模式、關係和效能最佳化

MongoDB 架構設計與進階資料模型

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71。 MongoDB 如何支援無模式資料？

MongoDB 是無模式，因為它以文件的形式儲存數據，通常使用 BSON（二進位 JSON）。集合中的每個文件都可以有自己的結構，這意味著不需要預先定義欄位及其資料類型。

範例：

• 一個文件可以包含姓名、年齡和地址字段，而另一個文件可能包含姓名、年齡和電子郵件。

這種靈活性使 MongoDB 能夠適應不斷變化的資料模型，而無需修改架構。

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72。嵌入資料和引用資料有什麼區別？

MongoDB 提供了兩種主要方法來建模文件之間的關係：嵌入 和 引用。

• 嵌入：在單一文件中儲存相關資料。

  • 何時使用：經常一起存取的資料或不足以影響文件大小限制的資料。
  • 範例：在客戶文件中儲存訂單清單：

  {
    "_id": 1,
    "name": "John Doe",
    "orders": [
      { "orderId": 101, "total": 50 },
      { "orderId": 102, "total": 75 }
    ]
  }
  

• 引用：將相關資料儲存在單獨的文件中並使用引用（即ObjectId）來連結它們。

  • 何時使用：當資料量較大、變更頻繁或需要在多個文件之間共用時。
  • 範例：將訂單儲存在單獨的集合中並透過 customerId 引用客戶文件：

  // Customer document
  { "_id": 1, "name": "John Doe" }
  // Order document
  { "orderId": 101, "customerId": 1, "total": 50 }
  

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73。如何處理 MongoDB 中的一對多關係？

一對多關係通常透過將「多」項嵌入「一個」文件或透過引用來建模。

• 嵌入：當「許多」項目很小並且經常一起查詢時最好。

  {
    "_id": 1,
    "name": "John",
    "addresses": [
      { "street": "123 Main St", "city": "City A" },
      { "street": "456 Elm St", "city": "City B" }
    ]
  }

• 參考文獻：最適合應單獨保存的大型或經常更新的項目。

  // Parent document
  { "_id": 1, "name": "John" }
  // Child document
  { "addressId": 1, "street": "123 Main St", "city": "City A" }

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74。解釋上限集合的概念。

上限集合 是一個固定大小的集合，當達到其大小限制時，它會自動覆蓋最舊的文件。上限集合非常適合最新資料最重要的場景，例如日誌或事件資料。

特徵：

• 文件依照收到的順序插入。
• 除非丟棄，否則無法調整大小或刪除。
• 為插入和讀取提供高效能。

範例：

建立一個大小限制為 1MB 且最多 1000 個文件的上限集合：

{
  "_id": 1,
  "name": "John Doe",
  "orders": [
    { "orderId": 101, "total": 50 },
    { "orderId": 102, "total": 75 }
  ]
}

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75。文檔大小對效能有什麼影響？

在 MongoDB 中，文件大小 可以直接影響效能。文件的最大大小為 16MB。接近此大小的文件可能：

• 減慢插入和更新操作。
• 如果傳輸大文檔會導致網路問題。
• 增加索引的複雜性，因為較大的文件可能需要更多的記憶體來處理。

為了提高效能，保持文件緊湊並避免過度成長非常重要，特別是在高寫入環境中。

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76。非規範化如何提高查詢效能？

反規範化涉及跨多個文件複製資料以減少連接的需要。透過嵌入相關數據，MongoDB 可以避免執行多個查詢或聯接，從而加快讀取速度。

範例：不要在訂單中引用產品，而是將產品詳細資訊直接嵌入訂單文件中：

// Customer document
{ "_id": 1, "name": "John Doe" }
// Order document
{ "orderId": 101, "customerId": 1, "total": 50 }

• 優點：讀取速度更快，查詢更簡單。
• 缺點：增加了文件大小和維護資料完整性的複雜性（例如，如果產品詳細資訊發生變化）。

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77。 MongoDB 中的 GridFS 是什麼？

GridFS 是用於在 MongoDB 中儲存和檢索大檔案（大於 16MB）的規格。它將大檔案分割成區塊（通常為 255KB），並將它們儲存為文件儲存在兩個集合中：fs.files 和 fs.chunks。

範例：儲存大影像檔案：

  {
    "_id": 1,
    "name": "John",
    "addresses": [
      { "street": "123 Main St", "city": "City A" },
      { "street": "456 Elm St", "city": "City B" }
    ]
  }

• 對於需要處理影像、影片或文件等大型資料檔案的應用程式很有用。

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78。如何設計分層資料的架構？

對於層次結構資料，您可以根據層次結構的深度和複雜性使用嵌入或引用。

• 嵌入：非常適合淺層次結構（例如類別/子類別結構），其中所有相關資料都一起存取。

{
  "_id": 1,
  "name": "John Doe",
  "orders": [
    { "orderId": 101, "total": 50 },
    { "orderId": 102, "total": 75 }
  ]
}

• 引用：更適合深層層次結構或層次結構的某些部分需要獨立更新時。

// Customer document
{ "_id": 1, "name": "John Doe" }
// Order document
{ "orderId": 101, "customerId": 1, "total": 50 }

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79。什麼是生存時間 (TTL) 索引？

TTL 索引會在指定時間段後自動從集合中刪除文檔，這對於會話資訊或日誌等過期資料非常有用。

文法:

  {
    "_id": 1,
    "name": "John",
    "addresses": [
      { "street": "123 Main St", "city": "City A" },
      { "street": "456 Elm St", "city": "City B" }
    ]
  }

• 在此範例中，文件將在createdAt欄位的時間戳記後1小時（3600秒）過期。

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80。如何在 MongoDB 中建模多對多關係？

多對多重關係可以透過在每個文件中嵌入引用數組或建立第三個集合來儲存關係來建模。

• 使用參考：

  // Parent document
  { "_id": 1, "name": "John" }
  // Child document
  { "addressId": 1, "street": "123 Main St", "city": "City A" }

• 使用第三個集合： 第三個集合可以儲存實體之間的關係。

db.createCollection("logs", { capped: true, size: 1048576, max: 1000 })

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MongoDB 提供靈活的模式設計功能，使其能夠適應各種用例，包括複雜的關係和資料建模策略。正確的架構設計選擇可以提高應用程式的效能和可擴展性。

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