MongoDB 对于层次类型查询的适用性

Question

我有一个特定的数据操作要求，我已经研究出了如何在 SQL Server 和 PostgreSQL 中实现。然而，我对速度不太满意，所以我正在研究 MongoDB。

描述查询的最佳方式如下。想象一下美国的分层数据：国家、州、县、城市。假设某个特定供应商可以为整个加利福尼亚州提供服务。另一个也许只能为洛杉矶提供服务。可能有数十万个供应商，他们都可以从该层次结构中的某个点提供服务。我不会将其与 Geo 混淆 - 我用它来说明需求。

使用递归查询，可以非常简单地获取可以为特定用户提供服务的所有供应商的列表。如果他位于加利福尼亚州洛杉矶的帕萨迪纳，我们将沿着层次结构向上查找适用的 ID，然后向下查询以查找供应商。

我知道这可以优化。再次强调，这只是一个简单的查询示例。

我知道 MongoDB 是一个文档存储。这非常适合我的其他需求。问题是它有多适合我描述的查询类型？ （我知道它没有连接 - 这些是模拟的）。

我知道这是一个“一根绳子有多长”的问题。我只是想知道是否有人有 MongoDB 做此类事情的经验。从 0 到测试可能需要相当长的时间，如果 MongoDB 不适合这样做，我希望节省时间。

示例

当地一家电影商店“A”可以在斯普林菲尔德提供蓝光光盘。一家在全州范围内分销的连锁店“B”可以向整个伊利诺伊州提供蓝光光盘。按需下载商店“C”可以向全美国供应。

如果我们想要获取伊利诺伊州斯普林菲尔德的所有适用电影供应商，答案将是 [A、B、C]。

换句话说，有许多供应商附加在层次结构的不同级别上。

Answer 1

我意识到这个问题是大约一年前提出的，但从那时起 MongoDB 就有了针对这个问题的官方支持的解决方案，我只是使用了他们的解决方案。请参阅此处的文档： https://docs .mongodb.com/manual/tutorial/model-tree-structs-with-materialized-paths/

与您的问题最接近的概念称为“部分路径”。

虽然嵌入祖先数据可能会感觉有点繁重；这种方法是解决 MongoDB 问题的最合适方法。到目前为止，我遇到的唯一陷阱是，如果您将所有这些内容存储在一个文档中，那么在处理足够的数据时，截至目前，您可能会达到 16MB 文档大小限制（尽管，只有当您使用此结构来跟踪用户推荐（可能达到数百万）而不是美国城市（根据最新的美国人口普查，超过 26,000 人）时，我才能看到这种情况发生。

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参考文献：

http://www.mongodb.org/display /DOCS/Schema+Design

http://www.census。 gov/geo/www/gazetteer/places2k.html

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修改：

替换链接：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Trees+in+MongoDB

Answer 2

请注意，这个问题也在 google group 上被问到。请参阅 http://groups.google.com/group/mongodb-user/ browser_thread/thread/5cd5edd549813148 进行讨论。

一种选择是使用数组键。您可以将层次结构存储为
值数组（例如 ['US','CA','Los Angeles']）。那么你可以
根据该数组键中的各个元素查询记录
例如：
首先，存储一些文档，其中的数组值代表
确保

> db.hierarchical.save({ location: ['US','CA','LA'], name: 'foo'} ) 
> db.hierarchical.save({ location: ['US','CA','SF'], name: 'bar'} ) 
> db.hierarchical.save({ location: ['US','MA','BOS'], name: 'baz'} ) 

我们在位置字段上有一个索引，以便我们可以执行
针对其值的快速查询

> db.hierarchical.ensureIndex({'location':1}) 

查找加利福尼亚州的所有记录

> db.hierarchical.find({location: 'CA'}) 
{ "_id" : ObjectId("4d9f69cbf88aea89d1492c55"), "location" : [ "US", "CA", "LA" ], "name" : "foo" } 
{ "_id" : ObjectId("4d9f69dcf88aea89d1492c56"), "location" : [ "US", "CA", "SF" ], "name" : "bar" } 

查找马萨诸塞州的所有记录

> db.hierarchical.find({location: 'MA'}) 
{ "_id" : ObjectId("4d9f6a21f88aea89d1492c5a"), "location" : [ "US", "MA", "BOS" ], "name" : "baz" } 

查找美国的所有记录

> db.hierarchical.find({location: 'US'}) 
{ "_id" : ObjectId("4d9f69cbf88aea89d1492c55"), "location" : [ "US", "CA", "LA" ], "name" : "foo" } 
{ "_id" : ObjectId("4d9f69dcf88aea89d1492c56"), "location" : [ "US", "CA", "SF" ], "name" : "bar" } 
{ "_id" : ObjectId("4d9f6a21f88aea89d1492c5a"), "location" : [ "US", "MA", "BOS" ], "name" : "baz" } 

请注意，在此模型中，数组中的值需要是
独特的。举例来说，如果您在不同的州有“斯普林菲尔德”，
那么你需要做一些额外的工作来区分。

> db.hierarchical.save({location:['US','MA','Springfield'], name: 'one' }) 
> db.hierarchical.save({location:['US','IL','Springfield'], name: 'two' }) 
> db.hierarchical.find({location: 'Springfield'}) 
{ "_id" : ObjectId("4d9f6b7cf88aea89d1492c5b"), "location" : [ "US", "MA", "Springfield"], "name" : "one" } 
{ "_id" : ObjectId("4d9f6b86f88aea89d1492c5c"), "location" : [ "US", "IL", "Springfield"], "name" : "two" } 

您可以通过使用 $all 运算符并指定更多来克服这个问题
层次结构的级别。例如：

> db.hierarchical.find({location: { $all : ['US','MA','Springfield']} }) 
{ "_id" : ObjectId("4d9f6b7cf88aea89d1492c5b"), "location" : [ "US", "MA", "Springfield"], "name" : "one" } 
> db.hierarchical.find({location: { $all : ['US','IL','Springfield']} }) 
{ "_id" : ObjectId("4d9f6b86f88aea89d1492c5c"), "location" : [ "US", "IL", "Springfield"], "name" : "two" }