科技猎聊聊 MongoDB 数据库的设计
作者: 敖天羽
自从正式使用了 MongoDB 之后，不止一次吐槽过 MongoDB 的各种垃圾设定，包括但不仅限于：
- 没有事务
- 没有表连接（新版支持了，但估摸着性能堪忧）
也就是说，同样的操作，在 SQL 下通过 JOIN 控制原子性的，通过 MongoDB 可能就不得不去查个两次，而且原子性不可保证——MongoDB 官方也是非常实诚，人家在选型的时候就说了，如果贵系统对并发性（Concurrency）有强要求，那么 MongoDB 可能就不是你的菜了。
在 MongoDB 初窥 中我们也简单的介绍了锁机制，如有需要可以阅读。
前两天无聊接着看《MongoDB 权威指南》的时候看到一些观点，觉得给 MongoDB 数据库的设计起到了一定指导和参考作用，故作此文（笔记）：
首先我们了解两个概念：
- 范式化：将数据分散到不同的集合，多个集合之间可以相互引用，这样要修改这部分数据，只要修改这部分数据所在的文档，其他区域与数据内容无关。
- 反范式化：每个文档所需的数据都存储在文档内部，每个文档都拥有自己的数据副本。如果要修改这部分数据，需要修改这块数据对应的每一个文档。
对于我们前文所说的，由于没有「连接」，范式化意味着我们要取出完整所需的数据可能要进行多次查询，而反范式化则只要一次查询即可。从写入的角度，我们可以看到，范式化写入的消耗更少，配合锁机制，对于拥有
subdocument
概念的 MongoDB，我们需要根据自己的实际需求去权衡。
在 SQL 中，我们经常会提起：一对一，一对多，多对多，而在 MongoDB 这样的数据库中，我们可以分为新的类型：少和多，之后我们会根据少和多进行一些数据库设计的详细分析，先来简单根据之前的介绍引用一下《MongoDB 权威指南》中的表格：
| 更适合内嵌 | 更适合引用 |
|---|---|
| 子文档较小 | 子文档较大 |
| 数据不会定期改变 | 数据经常改变 |
| 最终数据一致即可 | 中间阶段的数据必须一致 |
| 文档数据小幅增加 | 文档数据大幅增加 |
| 数据通常需要执行二次查询才能获得 | 数据通常不包含在结果中 |
| 快速读取 | 快速写入 |
通常来说，「少」的关系对于内嵌更为合适，「多」则对于引用更加合适：比如文章和标签的关系可能是多对少，文章和评论的关系可能是一（少）对多。
所以我们的 Tags 可以内嵌，而评论则使用引用更好。
由于 MongoDB 的文档会自动扩充大小，如果太过频繁的让 MongoDB 产生文档移动，将会造成性能问题，在设计阶段，可以预留足够的空间，提高写入速度。
根据这一设计原理，结合 MongoDB 的一些限制，可以在一定程度上解决以下问题，而不是看心情靠玄学去进行设计：
- 我该不该用 MongoDB？
- 我该用引用还是 SubDocument？
End.
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