Mongodb 关系：帖子和评论（参考 v 子文档）

Question

我知道有很多类似的问题，但它们太老了，因为 Mongodb 在过去 5-6 年里已经发展了很多，我正在寻找一个好的模式设计。

目标：我希望有一个用户与 cmets 的帖子。

到目前为止我的设计是：

• 单独的post模型：

const projectSchema = new mongoose.Schema({
    user: { type: mongoose.Schema.Types.ObjectId, required: true, ref: 'User' },
    title: { type: String, required: true },
    image: { type: String, default: undefined },
    description: { type: String, required: true, minLength: 200, maxlength: 500 },
    comments: [{
        type: mongoose.Schema.Types.ObjectId, ref: 'Comment'
    }],
    state: { type: Boolean, default: true },
    collaborators: { type: Array, default: [] },
    likes: { type: Array, default: [] }
})

• 还有一个单独的 cmets 模型：

const commentSchema = new mongoose.Schema({
    comment: { type: String, required: true },
    project: { type: String, required: true, ref: 'Project' },
    user: { type: String, required: true, ref: 'User' }
})

我选择关系方法的原因是，如果 cmets 的数量增加到 10,000 个，它将大大增加模式的大小。

这样，无论我们可以使用它们的 ID 填充多少个 cmets，我们自己也会有不同的 cmets 集合。

参考：one-to-many

这对我的项目来说是个好方法吗？

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我从一篇文章中查询 cmets 的方式：

const project = await Project.findById(
        new mongoose.Types.ObjectId(req.params.projectId)
    ).populate({
        path: 'comments',
        populate: { path: 'user' }
    }).lean()

Answer 1

这是否是一个好的设计取决于您期望每个帖子有多少 cmets，以及将在您的应用上执行什么查询。

mongodb.com 有一篇关于如何设计数据库架构的好博客

常见的设计是：

• 一对多（使用嵌入）
• 一对多（使用嵌入参考）
• 一对 squillions（通常的关系数据库一对多方法）

总结是：

因此，即使在这个基本级别上，在设计 MongoDB 架构时也需要考虑比在设计类似的关系架构时更多的考虑。您需要考虑两个因素：

• One-to-N 中“N”侧的实体是否需要独立存在？
• 关系的基数是什么：是一对多吗？一对多；还是一对一？

基于这些因素，您可以选择三种基本的一对 N 架构设计之一：

• 如果基数是一对多并且不需要在父对象的上下文之外访问嵌入的对象，则嵌入 N 端
• 如果基数是一对多或者 N 端对象出于任何原因应该独立存在，则使用对 N 端对象的引用数组
• 如果基数是一对 squillions，则在 N 侧对象中使用对 One-side 的引用

还有关于高级模式设计的a blog，值得一读。

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您似乎正在使用two-way referencing 方法。

你和one-to-squillions 的区别在于你不仅将post id 引用存储在评论文档中，还将评论id 作为引用存储在post 文档中，而one-to-squillions 只会将项目id 引用存储在评论文件。

如果您需要获取帖子的评论 ID，使用您的方法会更好。但缺点是您在删除或创建评论时需要运行两个查询，一个用于从帖子中删除/创建评论 ID，另一个用于删除/创建它自己的评论文档。查找“哪个帖子属于给定的评论 id”也会更慢。

虽然在执行查询以通过 post id 获取 cmets 时，使用 one-to-squillions 会降低性能。但是您可以通过正确索引您的评论集合来缓解这种情况。