具有实体化路径的模型树结构

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MongoDB 中的数据具有弹性模式。 Collections不强制执行document结构。影响数据建模方式的决策会影响应用程序性能和数据库容量。请参阅数据建模概念，以获取有关 MongoDB 中数据建模的完整概述。

本文档介绍了一种数据模型，该数据模型通过存储文档之间的完整关系路径来描述 MongoDB 文档中的树状结构。

Pattern

“路径化”模式将每个树节点存储在文档中；除树节点外，文档还以字符串的形式存储节点祖先或路径的 ID。尽管路径化模式需要使用字符串和正则表达式的其他步骤，但该模式还提供了更大的灵 Active，例如通过部分路径查找节点。

考虑以下类别层次结构：

下面的示例使用* Materialized Paths *对树进行建模，并将路径存储在字段path中；路径字符串使用逗号,作为分隔符：

db.categories.insertMany( [
   { _id: "Books", path: null },
   { _id: "Programming", path: ",Books," },
   { _id: "Databases", path: ",Books,Programming," },
   { _id: "Languages", path: ",Books,Programming," },
   { _id: "MongoDB", path: ",Books,Programming,Databases," },
   { _id: "dbm", path: ",Books,Programming,Databases," }
] )

• 您可以查询以检索整个树，并按字段path进行排序：

db.categories.find().sort( { path: 1 } )

• 您可以在path字段上使用正则表达式来查找Programming的后代：

db.categories.find( { path: /,Programming,/ } )

• 您还可以检索Books的后代，其中Books也在层次结构的最高级别：

db.categories.find( { path: /^,Books,/ } )

• 要在字段path上创建索引，请使用以下调用：

db.categories.createIndex( { path: 1 } )

此索引可能会提高性能，具体取决于查询：

• 对于来自根Books子树(例如/^,Books,/或/^,Books,Programming,/)的查询，path字段上的索引显着提高了查询性能。

  • 对于在查询中未提供从根路径开始的子树查询(例如/,Databases,/)，或者对于子树的类似查询(节点可能位于索引字符串的中间)，查询必须检查整个指数。

对于这些查询，索引可能会提供一些性能改进*，如果*索引显着小于整个集合。