MongoDB进阶设计模式

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使用了mongodb这么长时间，似乎遇到了瓶颈。本文通过几篇博客再次学习mongo，希望有新的认识。温故而知新~

MongoDB的主体认识：

  • 高可用
  • 分布式
  • 灵活模式
  • 文档数据库

传统关系模型（SQL）和文档模型的区别

文档模型的优点

  • 读写效率高：Data Locality
  • 可扩展能力强: 无关联易分库
  • 动态模式：灵活应付不同的数据模式
  • 模型自然：最接近于对象模型

MongoDB文档模式设计的基本策略

优先考虑内嵌，再去考虑引用

MongoDB设计模式原则

  • 为应用程序服务，而不是为了存储优化
  • 为实现最佳性能而设计

经典的模式设计案例

电商（ECommerce）

设计考量

  • 一个购物车数据项不会太大，一般项数少于100
  • 数据自动过期（15-30分钟无交互）
  • 用冗余的方式来提供读取性能

参考数据模型

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{
    "_id": ObjectId("*")
    "userid": 1234,
    "last_activity": ISODate(...), // 使用TTL来自动删除未付款的购物车
    "status": "active",
    "items":[
        {
            "itemid": 1234,
            "title": "Milk",
            "price": 5.00,
            "quantity": 1,
            "img_url": "milk,jpg"
        },
        {
            "itemid": 4567,
            "title": "Eggs",
            "price": 3.00,
            "quantity": 1,
            "img_url": "eggs.jpg"
        }
    ]
}

对模型的操作

  • 添加商品到购物车

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    db.cart.update({
        "_id": ObjectId("*")
    }, {
        $push:{
            "items":{
                "itemid": 2345,
                "title": "Bread",
                "price": 2.00,
                "quantity": 1,
                "img_url": "bread.jpg"
            }
        },
        $set:{
            "last_activity": ISODate()
        }
    })

  • 更新某个商品的数量

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    db.carts.update({
        "id": ObjectId("*")
        "items.itemid": 4567
    },{
        $set:{
            "item.$.quantity": 5,
            "last_activity": ISODate()
        }
    }
    )

  • 统计商品总数（聚合运算）

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    db.cart.createIndex({"items.itemid": 1})
    db.cart.aggregate(
        { $match: {"items.itemid": 8910}}, # 筛选出购物车里id为8910的商品
        { $unwind: "$items" }, #　展开items数组，每个数组的元素变成一个文档
        { $group: {
            "_id": "$items.itemid",
            "amount": { "$sum" : "$items.quantity" }
            }
        }#使用聚合运算$sum吧每一件商品的数量求和
    )

社交（Social）

设计考量

  • 维护朋友关系-关注、被关注
  • 朋友圈设计、名人效应

经典文档设计的问题

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{
    "id": "Yuan",
    "fullname": "Zhu Zheng Yuan",
    "followers": ["Oscar", "Mandy"],
    "following": ["Mandy", "Bert"]
}

　如果TJ我是一个明星，他们关注我的人可能有千万。一个千万级的数组会有两个问题：
1.有可能超出一个文档最大16M的硬性限制； 2. MongoDB数组太大会严重影响性能。
　解决方案是建立一个专门的集合来描述关注关系。

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> db.follower.find()
{"_id": ObjectId(), "user": "Yuan", "following": "Mandy"}
{"_id": ObjectId(), "user": "Yuan", "following": "Bert"}
{"_id": ObjectId(), "user": "Oscar", "following" : "Yuan"}
{"_id": ObjectId(), "user": "Mandy", "following": "Yuan"}

微博墙的实现

微博墙：列表显示所有关注用户的最新状态

解决方案：

  • 扇出读（常规玩法）：当你需要去获得所有你关注用户的最新更新的时候，你就去到每一个你关注用户的数据区，把最新的一些数据取回来。[最慢服务器响应时间决定了总体的响应时间]
  • 扇出写（土豪玩法）：当被关注用户发布微博的时候，一条数据会写多次：直接写到每一个关注你的粉丝的墙上。[写入需求会被放大]

参考资料：

  1. MongoDB 进阶模式设计：http://www.mongoing.com/mongodb-advanced-pattern-design
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