什么样的MongoDB文档结构可以最有效地查询用户关注者/关注者？

我一直在想，在各种情况下，如何使用理想的文档结构来实现最大的查询效率，我想问一个问题。事实证明，在这种特殊情况下，我并不知道MongoDB在内存中的行为。让我给你一个假设的情景

想象一个Twitter风格的追随者和追随者系统。经过公认的粗略一瞥，主要的选择似乎是：

在每个用户文档中，都有一个“followers”数组，其中包含对他们关注的其他用户的所有文档的引用。Followees是通过在其他用户的“user.followers”数组中查找我们的当前用户来找到的。主要的缺点似乎是Followee搜索的潜在查询开销。另外，对于专门针对“user.followers”内容的查询，MongoDB是否只访问用户文档中的必填字段，或者是找到了整个用户文档，然后从中查找所需的字段值，并且这种缓存/存储方式是否会导致对大量用户的查询需要更多的内存

在每个用户文档中，同时存储“followers”和“followeres”，以便更快地访问每个文档。这显然有重复数据的缺点，即在相应字段的两个用户文档中都存在用户A和用户B的条目，从中删除需要在另一个字段中进行匹配的删除。从技术上讲，这可能是考虑将简单删除的潜在故障点增加一倍。MongoDB是否仍然遭受着我所听到的在删除时内存存储数据的“瑞士干酪化”的痛苦，因此从2个字段而不是1个字段中删除会使内存漏洞问题的影响加倍

一个单独的集合，用于存储用户的关注者，以与1中的用户文档类似的方式查询-除了访问的唯一数据显然是关注者之外，因此如果用户文档包含与每个用户相关的大量其他数据，我们将避免访问该数据。这似乎给人一种关系数据库的感觉，虽然我知道从原则上讲，这并不总是一种糟糕的方法，但显然，如果提到的其他方法（或我没有考虑过的方法）中的一种在Mongo的体系结构下更好，我很想学习

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如果有人对此有任何想法，或者想告诉我我错过了某个非常相关和明显的文档页面，或者甚至想告诉我我只是太傻了（请解释一下原因），我很乐意听到你的消息

考虑到这是一种多对多的关系，我觉得选项（2）不错。至于匹配的删除，这通常不是问题，只要两个文档之间有某种协调机制

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碎片通常取决于应用程序的访问模式，并且通常是大多数数据系统的一个问题。mongo已经做了一些重大更改，以避免内部碎片化。此外，如果出现碎片，还可以使用脱机压缩替代方法来修复碎片。

这是一个典型的followee问题，没有人能解答。请查看此链接：



实际上，如果MongoDB和SQL server是您唯一的选择，那么这种情况非常适合关系模式。但这是一种特殊类型的关系问题，其中存在双向关系。图形数据库可能可以更好地处理这一问题：



问题是，您可以在用户文档中保留followers或followers，但不能同时保留二者，以避免双重删除问题。因此，如果您必须坚持MongoDB，一个出路可能是……（假设人们不经常跟随/不跟随任何人），

在文档中只保留以下内容，因为当我查看我的个人资料时，我会对我关注的人感兴趣。。（这就是我首先遵循它们的原因，对吗？）。然后执行类似于：

db.Users.find（{user\u id:{$in:followees}）

这将告诉谁都在跟踪我（假设我的id是“user\u id”）。

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我不建议另一种方法的另一个原因是..一个人最多可以跟随30-40人，因此存储30-40个followees的用户文档与存储数千个followee的用户文档相比应该没问题！使用followee-in-document方法，在follower-in-document应用程序中，您可以获得大小大致相同的用户文档roach，你会有一些非常小但非常庞大的文档。这取决于你输入的追随者数据量（如果有，除了追随者id），您可能需要注意文档大小限制。

您将使用什么编程语言？取决于底层驱动程序可能支持或不支持某些功能。我特别要说的是DBRefs。这是一个很好的观点，谢谢。我们最终可能会使用PHP和Node.js.Ni的混合CE！你已经涵盖了我必须说的所有要点！选项2绝对是“不”。存储你正在跟随的用户的ID是行进的方式。得到一个跟随你的用户的列表只是一个查询，并且可以被索引。参考：这也是我要考虑的方式，但是，我有点担心Mo中的“无界字段”性能问题。ngo，这可能会使这成为一个糟糕的选择。请看：你对此有什么想法？@UpTheCreek无界字段这是我遵循的ppl列表。假设这不会超过30-40个用户，与包含数千个追随者的无界字段相比，这将不是一个问题。同样，这个论点对于这种使用非常具体案例（twitter风格的followee）。我已经为几个应用程序实施了同样的策略。你从中得到的唯一主要缺点是让客户知道他们是否喜欢/