Azure CosmosDB (11) MongoDB概念 Windows Azure Platform 系列文章目錄

　　《Windows Azure Platform 系列文章目錄》

　　

　　Azure Cosmos DB兼容MongoDB的API，下表將幫助咱們更容易理解MongoDB中的一些概念：

SQL概念	MongoDB概念	說明
Database	Database	數據庫
Table	Collection	數據表/集合
Row	Document	數據記錄行/文檔
Column	Field	數字字段
Index	Index	索引
Table Join		錶鏈接，MongoDB不支持
Primary Key	Primary Key	主鍵，MongoDB自動將_id字段設置爲主鍵

　　經過下圖實例，咱們也能夠更直觀的瞭解Mongo中的一些概念：

　　

 

　　文檔Document

　　文檔是一組鍵值(key-value)對(即 BSON)。MongoDB 的文檔不須要設置相同的字段，而且相同的字段不須要相同的數據類型，這與關係型數據庫有很大的區別，也是 MongoDB 很是突出的特色。

　　一個簡單的文檔例子以下：

　　{"site":"http://www.cnblogs.com/threestone", "name":"個人博客"}

 

　　須要注意的是：

1. 文檔中的鍵/值對是有序的。
2. 文檔中的值不只能夠是在雙引號裏面的字符串，還能夠是其餘幾種數據類型（甚至能夠是整個嵌入的文檔)。
3. MongoDB區分類型和大小寫。
4. MongoDB的文檔不能有重複的鍵。
5. 文檔的鍵是字符串。除了少數例外狀況，鍵可使用任意UTF-8字符。

 

　　集合Collection

　　集合就是 MongoDB 文檔組，相似於 RDBMS （關係數據庫管理系統：Relational Database Management System)中的Table。

　　集合存在於數據庫中，集合沒有固定的結構，這意味着你在對集合能夠插入不一樣格式和類型的數據，但一般狀況下咱們插入集合的數據都會有必定的關聯性。

 　　好比，咱們能夠將如下不一樣數據結構的文檔插入到集合中：

　　{"site":"www.baidu.com"}

　　{"site":"www.google.com","name":"Google"}

　　{"site":"http://www.cnblogs.com/threestone", "name":"個人博客"}

 

 

　　MongoDB Relationship關係

　　MongoDB的關係，表示多個Document之間在邏輯上的相互聯繫。

　　文檔間能夠經過嵌入和引用來建議聯繫。

　　MongoDB中的關係能夠是：

1. 1:1
2. 1:N
3. N:1
4. N:N

　　接下來，咱們來考慮下用戶與用戶地址的關係。一個用戶能夠有多個地址，因此是一對多的關係。

　　如下是user文檔的簡單結構：

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

 

如下是address文檔的簡單結構

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

 

　　嵌入式方法

　　使用嵌入式方法，咱們能夠把用戶地址嵌入到用戶的文檔中

{
   "_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"
      }]
} 

 

　　以上數據保存在單一的文檔中，能夠比較容易的獲取和維護數據。 你能夠這樣查詢用戶的地址：

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

 

 

　　引用式關係

　　引用式關係是設計數據庫時常常用到的方法，這種方法把用戶數據文檔和用戶地址數據文檔分開，經過引用文檔的 id 字段來創建關係。

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

　　

　　以上實例中，用戶文檔的 address_ids 字段包含用戶地址的對象id（ObjectId）數組。

　　咱們能夠讀取這些用戶地址的對象id（ObjectId）來獲取用戶的詳細地址信息。

　　這種方法須要兩次查詢，第一次查詢用戶地址的對象id（ObjectId），第二次經過查詢的id獲取用戶的詳細地址信息。

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