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分类： 数据库开发技术
2011-10-25 13:44:33
决定因素
要考虑的因素主要有三个：
•如果该数据是很少修改的话，那么非范式化的设计将获得更好的性能，否则的话将面对每次修改产生的大量资源消耗。您可能阅读10000次的产品，每一次它的细节变化。不要要支付10,000的罚款读，写一个位更快或保证一致？大多数应用程序都读重得多比写的重型：弄清楚你的比例是。多久你的引用的数据，实际上改变呢？越少它的变化，非规范化的参数越强。这几乎是从来没有价值引用很少变化的数据，如姓名，出生日期，股票符号，地址。
•一致性有多重要？如果一致性是很重要的，你应该范式化。例如，假设有多个文件需要以原子看到改变。如果我们设计一个交易应用，其中某些证券可能只有在特定的时间进行交易，我们会想即刻“锁定”他们所有当他们被untradable。然后，我们可以使用一个锁文件作为参考有关集团的证券文件。这种事情可能会更好做应用水平，不过，作为应用程序需要知道何时规则反正锁定和解锁。
另一个时间的一致性是很重要的是不一致的应用难以调和。在订单的例子，我们有一个严格的等级制度：订单得到他们从产品的信息，产品永远不会得到他们的信息从订单。如果有多个“源”文件，这将是困难的决定应该赢。然而，在这个（有点做作）为了应用，一致性可以ACtually是不利的。假设我们希望把20％的产品销售关。我们不想改变任何现有的订单信息，我们只是要更新产品说明。因此，在这种情况下，我们真正想要一个什么样的快照
看起来像在某个时间点的数据（见“提示＃5：嵌入”时间点“第7页上的数据“）。
不要读取需要的要快？如果读取需要尽可能快，你应该去正常化。在此应用中，他们没有，所以这是没有真正的一个因素。实时应用程序通常应该尽可能地非规范化。
有一个很好的例子：非规范化的顺序文件的信息不会改变得多，甚至当它，我们不希望订单，以反映更改。规范化并没有给我们任何特别的优势。在这种情况下，最好的选择是，非规范化的订单模式。
提示＃2：如果这些数据未来将在很多业务中使用你需要将结构设计范式化
范式化未来的会在不同业务中使用的数据资料：你应该能够使用规范化的数据针对不同的应用，将在未来不同的方式查询数据。这是假设你有申请后，应用程序设置的一些数据，多年来年内，将不得不使用。有这样的数据集，但大多数人的数据不断发展变化，旧的数据更新或下降的手下败将。大多数人希望自己的数据库，他们现在正在做的查询执行尽可能快，如果他们在未来改变这些查询，他们会为优化自己的数据库新的查询。
此外，如果申请成功，其数据集往往变得非常特定应用。这并不是说不能使用，一个应用程序，往往你至少不想做就可以了荟萃分析。但是，这是很难作为“未来校对”它相同站起来，无论查询人要在10年运行。
提示＃4：嵌入相关的字段
在考虑是否要嵌入或引用的文档时，问自己是否你会在此字段中的信息查询本身，或仅在较大的框架文档。例如，您可能希望查询在标记上，而只是链接到不是为自己的标记，该标记的职位。您可以使用注释同样有一个列表的最近的评论，但人感兴趣去后，（除非评论是一流的公民，在应用程序中），激发了注释。如果您一直使用关系数据库，并且正在迁移到现有的架构MongoDB，联接表的用途嵌入了优秀的候选人。表的基本上都是键和值 — — 例如标签、 权限或地址 — — 几乎总是更好地工作嵌入在 MongoDB。最后，如果只有一个文档关心的某些信息，嵌入信息在这份文件。
提示＃5：嵌入“时间点”数据
订单的示例中所述"技巧 # 1： 重复数据的速度，参考数据完整性"第 1 页，你其实不希望在该命令信息如果一种产品，说上市或获取新的缩略图更改。任何种类的信息像这样的地方要在特定时间的快照数据，应将嵌入时间点数据。从订单文档的另一个例子： 地址字段也属于"点-时间"类别的数据。您不希望用户更改如果他更新过去的订单他的配置文件。
提示＃6：不要嵌入未确定长度增长的域
由于 MongoDB 存储数据的方式，它是相当低效不断被追加到数组的末尾的信息。您希望数组和对象在正常使用过程中是相当恒定的大小。因此，天气好嵌入 20 子文档，或者 100，即 1,000,000，但这样做了前面。让成长了很多，它是用一个文档可能是要比你想的要慢。评论往往是怪异的边缘的案件，该应用程序的不同而不同。评论应该，对于大多数应用程序，将存储在其父文档中嵌入。然而，凡评论是他们自己的实体或常有数以百计的应用程序或更多，应作为单独的文件存储。另一个例子，假设我们要创建专为目的的应用程序发表评论。中的示例图像板"技巧 # 3： 尝试获取在单个数据第 5 页上的"查询是这样 ；主要内容是评论。在这种情况下，我们有想要单独的文档去存放评论。
提示＃7：预填充任何你能（预填充之后update将获得更好的性能）
如果你知道你的文件是将需要在未来的某些领域，它是更有效的来填充他们当您第一次插入比创建的字段，当您去。例如，假设你正在创建一个网站分析应用程序，看看有多少用户访问不同的网页，每天每分钟。我们将有一个网页的集合，其中每个文件代表一个页片在时间6小时。我们希望每分钟，每小时存储的信息：我们这里有一个巨大的优势：我们知道这些文件是想从现在看，直到结束的时候。将会有一个的现在与未来六个小时的入口每分钟的启动时间。然后会有另一个像这样的文件，而另一个。因此，我们可以有一个批处理作业，无论是在非繁忙时间或在一天的过程中不断滴在插入这些“模板”文件。这个脚本可以插入文件看起来像这样，更换的某个时候与任何未来6个小时的时间间隔应该是：现在，当你增加或设置这些计数器，MongoDB中并不需要为他们找到空间。它只是更新你已经输入的值，这是快得多。例如，在小时开始，你的程序可能不喜欢的东西：> db.pages.update（{“_id”：的pageid，“开始”：thisHour}，... {“$ INC”：{“访问.0.0“：3}）这个想法可以扩展到其他类型的数据集合和数据库本身。如果您使用一个新的集合的每一天，你还不如事先创建它们。
提示＃10：设计文件，以自给自足
mongodb只提供了存储数据和存入取出数据的功能，不要让数据库做他能力之外的事情
提示＃12：计算你去的聚合
对于每次累计统计数值，建议使用$inc函数在每次的运算中进行累加，这样能提高性能
提示＃13：编写计划任务来处理数据的完整性问题
