MongoDB 关系

MongoDB 的关系表示多个文档之间在逻辑上的相互联系。

文档间可以通过嵌入和引用来建立联系。

MongoDB 中的关系可以是：

• 1:1 (1对1)
• 1: N (1对多)
• N: 1 (多对1)
• N: N (多对多)

接下来我们来考虑下用户与用户地址的关系。

一个用户可以有多个地址，所以是一对多的关系。

以下是 user 文档的简单结构：

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

以下是 address 文档的简单结构：

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

嵌入式关系

使用嵌入式方法，我们可以把用户地址嵌入到用户的文档中：

{
   \"_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\"
      }]
} 

以上数据保存在单一的文档中，可以比较容易的获取和维护数据。
你可以这样查询用户的地址：

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

注意：以上查询中 db 和 users 表示数据库和集合。

这种数据结构的缺点是，如果用户和用户地址在不断增加，数据量不断变大，会影响读写性能。

引用式关系

引用式关系是设计数据库时经常用到的方法，这种方法把用户数据文档和用户地址数据文档分开，通过引用文档的 id 字段来建立关系。

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

以上实例中，用户文档的 address_ids 字段包含用户地址的对象id（ObjectId）数组。

我们可以读取这些用户地址的对象id（ObjectId）来获取用户的详细地址信息。

这种方法需要两次查询，第一次查询用户地址的对象id（ObjectId），第二次通过查询的id获取用户的详细地址信息。

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