与NoSQL数据库的多对多关系

Question

我想为我的带有NoSQL数据库的node.js应用程序实现分类结构（地理术语）。 我有一个与MySQL类似的分类结构，但现在是时候向前推进并学习新东西，所以我决定尝试不同的方法并使用NoSQL（面向文档）来测试我的测试应用程序。 分类结构很简单 - 有五个不同的级别：国家（ 即英国）→地区（英格兰）→县（默西塞德郡）→城市/城镇/村庄（利物浦）→城市的一部分（Toxteth）。

显而易见的选择是使用树木结构，但魔鬼在细节 - 历史上一些城市和城镇属于其他县。 这个想法是用那些术语来标记出生在某些城市或城镇的人，然后用地理标记过滤它们，所以我必须尊重利物浦或曼彻斯特（以及其他人）在某些人出生时属于兰开夏郡的事实。 。 否则，任何用户使用我的地理过滤器获得的结果都将是错误的。

例如：约翰·多伊于1957年出生于布莱克本（兰开夏郡）。保罗·布朗1960年出生于利物浦（兰开夏郡，现为默西塞德郡）。 Georgia Doe（nee Jones）5年后出生在威勒尔（柴郡，现在的默西塞德郡）。 他们的儿子林戈于1982年出生于利物浦（默西塞德郡）。

约翰是兰开斯特出生的，保罗是兰开斯特和梅西大学，格鲁吉亚同时来自柴郡和默西塞德郡，林戈来自默西塞德郡。 所以当我按县搜索时，应该对它们进行相应的分类。 但是，随着国家现代结构的简单一对多结构，他们永远不会被过滤掉。

如何使用NoSQL（首先是面向文档的）解决方案来实现集合的复杂性？ 我用Google搜索并对堆栈进行了一些研究*但仍然不知道下一步该做什么。 在我看来，有几种可能的解决方法：

1. 使用类似SQL的数据结构：

    { {'name': 'United Kingdom', 'unique_id': 1}, {'name': 'England', 'unique_id': 2, 'parents': [1]}, {'name': 'Merseyside', 'unique_id': 3, 'parents': [2]}, {'name': 'Lancashire', 'unique_id': 4, 'parents': [2]}, {'name': 'Liverpool', 'unique_id': 5, 'parents': [3, 4]}, } 

2. 使用树结构和一些引用：

    { {'name': 'United Kingdom', 'unique_id': 1 {'name': 'England', 'unique_id': 2] {'name': 'Merseyside', 'unique_id': 3] {'name': 'Liverpool', 'unique_id': 5, 'alternate_parents': [4]}, }, {'name': 'Lancashire', 'unique_id': 4}, }, }, } 

3. 使用没有引用的树结构（一对多）并手动将“alternate parent”标记添加到文档中：

    { {'name': 'United Kingdom', 'unique_id': 1 {'name': 'England', 'unique_id': 2] {'name': 'Merseyside', 'unique_id': 3] {'name': 'Liverpool', 'unique_id': 5}, }, {'name': 'Lancashire', 'unique_id': 4}, }, }, } 

4. 坚持使用SQL。

5. 尝试实现无数据库分类。

请告诉我这方面的建议。 我是任何NoSQL的新手（目前我没有设计过这样的数据库），所以对我来说有一个真正的设计问题。

我是新手堆叠*所以如果我对这篇文章做错了，请随时纠正我:)谢谢！

编辑我选择@Jonathan答案作为解决方案。 我认为它更适合我的需求（我的数据库中会存储其他文档并使用这些术语标记它们），尤其是@Valentyn建议的mapReduce功能。

但是，如果您的应用程序不需要文档集合，则@Philipp建议的图形数据库（基于关系而非文档）可能是最佳解决方案。

Answer 1

由于您所做的评论，我认为当您说“NoSQL”时，您的意思是“MongoDB”。 有许多其他数据库技术通常被称为NoSQL，它们完全不同，但这个技术似乎就是你的意思。

1. 这不是一个好主意，因为要获得整个分类链，您需要进行多个数据库查询，这通常应该避免。

2. 3.单个文档是一棵巨大的树也不是一个好主意，因为MongoDB每个文档的限制为16MB。 当您创建巨大的单片文档时，您可能会达到该限制。

我认为MongoDB可能不是您用例的最佳解决方案。 你考虑使用图形数据库吗？ MongoDB针对独立的文档进行了优化，这些文档独立存在。 但是图形数据库的重点是数据集，在这些数据集中，你有很多实体，这些实体是由它们与其他实体的关系定义的。 这看起来很像你的用例。

Answer 2

首先，如果您不熟悉基本原则，那么在NoSQL和SQL数据库之间进行选择是很困难的。 如果这是您存储的唯一数据，请使用关系（SQL）。 如果有更多的数据（我假设）并且它需要更多的交织模式，那么坚持使用NoSQL。

我会采取关于此的关系路线，以防止它变得太复杂...开始几个集合; 一个国家，地区等。 不要气馁在NoSQL数据库中执行关系（SQL）类型模式; 大多数时候，他们是最好的解决方案。

然后，在每个子组中，具有命名父节点的字段。

例如：

{
    {'name': 'United Kingdom'},
    {'name': 'United States'}
}

{
    {'name': 'England', 'parent': 'United Kingdom'},
    {'name': 'California', 'parent': 'United States'}
}

这样，您的数据集不会嵌套到返回的数据无法管理。 然后你可以轻松地抓住国家和相应的地区......等等。

祝你好运！

编辑：回答OP的问题：

（首先，我推荐MongoDB - 它是一个很好的解决方案。）

1. 因为当你开始使用MongoDB时，你会发现它将数据并排存储在硬盘上。 如果您编辑这样一个巨大的记录，它很可能被推到磁盘的后面，使您的硬盘类似于瑞士奶酪。 一旦达到这一点，你将不得不进行修复以再次压缩它。 此外，通过这种方式，数据在应用程序中更容易分离，这样，如果您需要对数据执行某些操作，则不必将其应用于整个对象。 我假设您将拥有一个大型数据集，因为世界上有许多不同的位置。

2. 不要太担心这种事情。 如果您计划大量更改名称，则可以将ID用于父级，并将子级与ID匹配。 我只是这样做，因为我假设你不需要更改位置数据库。

3. 我会使用嵌套文档来存储多个父项，而不是数组。 这样，可以更容易地查询和索引。 我会使用以下方法：

    { { 'name': 'England, 'parent': { 1: 1, 568: 1 } } } 

这样你就可以使用你的索引想法并找到db.region.$.568 = 1