一文教你MongoDB设计方法及技巧，看不懂还不来学？

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转载最新推荐文章于 2026-02-09 01:34:26 发布 440 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

MongoDB表的设计 1、Collection Sharding是否靠谱 Sharding key的一些烦恼；单一key可能导致分布不均匀；使用符合Sharding KEY复合sharding key也不是万能的； Count计算性不准确；Balancer不够智能，时间不确定；禁用Auto-Sharding功能不可靠（尤其是2.X版本）；线上禁用Auto-Sharding开启库级Sharding；固阅读详情

#前言

MongoDB是一种流行的数据库，可以在不受任何表格schema模式的约束下工作。数据以类似JSON的格式存储，并且可以包含不同类型的数据结构。例如，在同一集合collection 中，我们可以拥有以下两个文档document：

{
    id: '4',
    name: 'Mark',
    age: '21',
    addresses : [
        { street: '123 Church St', city: 'Miami', cc: 'USA' },
        { street: '123 Mary Av', city: 'Los Angeles', cc: 'USA' }
    ]
}

{
    id: '15',
    name: 'Robin',
    department: 'New Business',
    example: 'robin@example.com'
}

为了能够充分利用MongoDB的优势，您必须了解并遵循一些基本的数据库设计原则。在讲解设计方法之前，我们必须首先了解MongoDB存储数据的结构。

一、数据如何存储在MongoDB中

与传统的RDBMS关系型数据库不同，MongoDB并没有表Table，行row和列column的概念。它将数据存储在集合collections，文档documents和字段fields中。下图说明了与RDBMS类比的结构之间的关系：

二、数据库设计技巧和窍门

2.1.规范化存储与非规范化存储

因为MongoDB使用文档来存储数据，所以理解“规范化存储“”和“非规范化存储”的概念非常重要。

规范化存储：-规范化意味着将数据存储到多个集合collections中，并在它们之间设计关联关系。数据保存之后，更新数据比较容易。但是在读取数据的时候，规范化存储的缺点就显现出来。如果要从多个集合collections查找数据，则必须执行多个查询，从而使读取数据的速度变慢。（比如：将网页标题、作者、内容分别存储到不同的collections中）

非规范化存储：-这种方式将若干对象数据，以嵌套的方式存储到单个文档中。它在读取数据的时候表现更好，但在写入时会变慢。这种存储数据的方式还将占用更多空间。（比如：将网页标题、作者、内容分别存储到同一个collection中）

所以在两种存储数据方式之间进行选择之前，先评估一下你的应用数据库的使用方式。

如果您有一个不需要频繁更新的数据，更新的即时一致性不是很重要，但是在读取时需要良好的性能，那么非规范化可能是明智的选择。（比如：我们博客的博文，作者一旦保存之后，几乎就不在进行频繁的修改，但是面临着读者频繁的读取阅读操作）
如果数据库中的文档数据需要不断的更新，并且您希望在写入时具有良好的性能，那么您可能需要考虑规范化存储。（比如：需要频繁修改数据的业务类系统）

2.2. 一对多关系

与RDBMS相比，在MongoDB中对“一对多”关系建模需要进行更细粒度的设计。许多初学者陷入将文档数组嵌入父文档中的陷阱。正如我们在上文中介绍的，知道何时进行规范化存储或非规范化存储是非常重要的。因此设计者需要考虑关系的基数是“一个对少数几个”还是“一个对多个”？每种关系将具有不同的建模方法。

例如：下面“一个对少数几个”的建模示例。最好的建模方法是在父文档（persopn）中嵌入几个（address）：

> db.person.findOne()
{
  name: 'Mark Kornfield',
  ssn: '1223-234-75554',
  addresses : [
     { street: '123 Church St', city: 'Miami', cc: 'USA' },
     { street: '123 Mary Av', city: 'Los Angeles', cc: 'USA' }
  ]
}

在“一个对多个”示例中，我们将考虑设计两个集合，即产品products集合和零件parts集合。每个零件都有一个“ ObjectID”，该“ ObjectID”将出现在产品集合的引用中。这样的设计可以让读写性能更高效。

> db.parts.findOne()
{
    _id : ObjectID('AAAA'),
    partno : '1224-dsdf-2215',
    name : 'bearing',
    price: 2.63

> db.products.findOne()
{
    name : 'car',
    manufacturer : 'Ford',
    catalog_number: 2234,
    parts : [     // array of references to Part documents
        ObjectID('AAAA'),    // reference to the bearing above
        ObjectID('F17C'),    // reference to a different Part
        ObjectID('D2AA'),
        // etc
]