Mongodb Mongo树数据模型设计

我的目标是设计一个可伸缩的递归树数据模型，该模型与垂直大小、水平大小、树不平衡和总体大小无关

在Mongo的网站上，他们在这里讨论树结构数据：

有趣的是，它们呈现的每个数据模型都表示一个集合中的新条目；即使对于子元素也是如此

让我们从mongodb.org调用以下示例A：

db.categories.insert( { _id: "MongoDB", parent: "Databases" } )
db.categories.insert( { _id: "dbm", parent: "Databases" } )
db.categories.insert( { _id: "Databases", parent: "Programming" } )
db.categories.insert( { _id: "Languages", parent: "Programming" } )
db.categories.insert( { _id: "Programming", parent: "Books" } )
db.categories.insert( { _id: "Books", parent: null } )

现在，让我们把这个例子称为B：

singleEntry =
{
    _id: "Books",
    children:
    [
        {
            _id: "Programming",
            parent: "Books",
            children:
            [
                {
                    _id: "Languages",
                    parent: "Programming"
                },
                {
                    _id: "Databases",
                    parent: "Programming",
                    children:
                    [
                        {
                            _id: "MongoDB",
                            parent: "Databases"
                        },
                        {
                            _id: "dbm",
                            parent: "Databases"
                        }
                    ]
                }
            ]
        }
    ]
}

db.categories.insert(singleEntry)

我真的很喜欢例子B；尽管双重引用父子关系是令人不安的冗余，但在实际使用中我无法找到避免这种情况的方法。此外，查询更为复杂：

db.categories.find(
    {
        'children.children.children._id' : 'MongoDB'
    }
)

但我不介意，只要示例A中的所有内容在示例B中都是可能的

我感觉可能不是这样。我担心的其他问题包括：

最大入口大小

最大堆栈大小

插入到高度嵌套的集合项中会对引擎造成严重破坏，从而重新排列内存中的内容

我对Mongodb的最初理解是，它用于这样的模式设计。然而，当我查看文档、示例，甚至shell方法时，看起来他们真的希望它像示例A一样

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关于例子A的某些东西似乎太过相关；这正是我想要摆脱的。如果我使用示例A，为什么不使用SQL呢？如果我使用示例B，我会遇到什么问题？

您将遇到的一个问题是。对于示例B中的方法来说，除了非常小的数据库之外，这是一个绝对的杀手

NoSQL和MongoDB的数据建模工作原理与SQL数据库的数据建模工作原理有根本不同。下面的内容稍微简化了一点，但你可以理解

使用SQL数据库，您可以根据实体对数据进行建模，并确定它们之间的关系。在下一步中，您将尝试确定如何回答用例中出现的问题

在MongoDB数据建模中，首先确定用例中出现的问题，然后对数据进行相应建模，以最有效的方式回答问题

此外，在一些用例中，NoSQL数据库通常或MongoDB都不是理想的。然而，在SQL数据库中建模树结构通常也是一件棘手的事情。使用像Neo4J这样的树数据库可能更适合于高度结构化的树。然而，商店系统或某物的类别结构几乎可以用任何数据库构建。我会根据项目的几乎任何其他功能性和非功能性需求来选择数据库