NoSql笔记
数据库结构设计:
用户信息表,书籍信息表,用户为书籍打分信息表,评论表。
现在假想要做一个显示评论内容的页面,上面会有用户信息和相关书籍的信息,想必大家脑子里已经出现各种select和join了吧。
如果用NoSql还是同样的设计的话,那你会惊喜的发现NoSql数据库的性能简直差到爆。性子火爆的估计当场就要掀桌。
先从最基本的设计元素说起,几乎所有的NoSql数据库都没有表(table)的概念,取而代之的是文档(document)。文档是个什么东西?Mongodb的解释,文档是一个使用JSON格式以key-value方式存储数据的结构,比如:
{ "item": "pencil", "qty": 500, "type": "no.2" }
看起来和表没什么不同嘛?咳咳,JSON是支持嵌套结构的,比如可以把书籍信息和用户打分的信息存到一起:
{
"id": "123zxcrweq2",
"title": "雪中悍刀行",
"author": "烽火戏诸侯",
"scores": [
{
"userid": "454zxcfwer1",
"nickname": "Allen",
"score": 3,
},
{
"userid": "678zxkiou1",
"nickname": "Judy",
"score": 4,
}
],
}
一堆document存储到一起就叫做collection,而同一个collection里面的document可以不一样。注意,这里也是重点概念。如果切换到关系型数据库的话,相当于一张表里每一行数据的列都可以不一样。这不是乱套了吗?用不好确实会乱套的。
概念说完了,来看看面对下面这种产品要求的时候应该怎么办。产品经理说了,要在书籍信息页面看到所有评论,评论人的信息和打的分也要出现。
如果是关系数据库,获取数据的思路是这样的:
1. 根据书籍Id取到书籍信息。
2. 根据书籍Id取到所有评论信息。
3. 根据评论信息中的用户Id取到相关用户的信息。
4. 根据书籍Id和用户Id取到打分信息。
那在NoSql数据库中如果我们用如下结构存储数据的话……
{
"id": "123zxcrweq2",
"title": "雪中悍刀行",
"author": "烽火戏诸侯",
"comments": [
{
"author": {
"id": "454zxcfwer1",
"nickname": "Allen",
"avatarurl": "头像1.png",
},
"score": 3,
"title": "书评1",
"content": "书评内容1",
},
{
"author": {
"id": "454zxcfwer1",
"nickname": "Judy",
"avatarurl": "头像2.png",
},
"score": 4,
"title": "书评2",
"content": "书评内容2"
}
],
}
似乎只要根据书籍Id查询一次就能得到结果了吧……明白为什么说NoSql数据库效率高了吗?一边是从四个集合中查找数据,一边是从一个集合中查找数据,这运行效率肉眼就能看出来差别了吧。
所以到这里我得到了一条设计心得,尽可能把一次展示所需的必要数据都存储到一起。这是典型的空间换时间。所幸现在的科技条件下空间的价格非常低廉,所以很划算。
根据这个设计结构,似乎也不需要事务的支持了,用户为一本书籍打分只需要在一个document里面添加数据就够了。
好,document特性的用处明白了,现在就来研究下NoSql数据库另外一条原则的用途了,还记得是什么吗?同一个collection里面的document可以不一样。
还是从实际应用中来看,某日,产品经理说,书籍详细信息页面上还要显示书评的创建时间。
如果使用关系数据库该怎么办?
1. 创建一个为Review表增加”creationtime“列的sql脚本。
2. 到数据库中运行。
3. 修改相关代码和存储过程。
NoSql呢?
1. 在Comment结构实体中增加CreationTime,增加赋值代码。
没了,不需要去修改历史数据,因为?同一个collection里面的document可以不一样。那如果取到历史数据怎么办?Comment的CreationTime会被置为空。挺合理的,也不会产生什么危害。
大家都知道,互联网产品的更新速度是非常快的,经常根据用户反馈和市场情况调整产品形态,而数据结构也会经常发生变化。为了适应这种环境,如何处理历史数据就成了老大难。还记得当年看到一个DBA在设计表的时候会留出几个字段叫做”Reserved1,Reserved2……“,感觉好无厘头,浪费空间,后来随着产品功能的增加才明白这其实是经验丰富的表现。如果用NoSql就不用这么纠结了。
总结一下,就我浅薄的使用经验来看,NoSql的优点是:1. 在精心的设计下查询性能巨好。2. 数据结构弹性十足,特别适合快速发展中的产品。
另外需要提醒一下,Mongodb不支持事务,所以务必在设计的时候考虑到这一点。核心业务数据尽可能通过结构设计做到数据插入的一致性。如果实在无法达成,请立即转回去用关系数据库,否则或早或晚你一定会后悔的。
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