$ref：集合名称；$id：引用的id；$db:数据库名称，可选参数。
可以看到DBRef的结构比Manual References的复杂，占用的空间大，但是功能也强大，如果要跨数据库连接，上面讲的评论集合的例子，都得需要使用DBRef，MongoDB提供了函数来解析DBRef，不用像Manual References需要自己手动写两次查询。mongodb众所周知不支持事务，所以需要强事务的业务根本不能考虑mongodb。
mongodb的优势就是文档存储:
1 业务经常变动，需要不时的添加字段，那么mongodb比较适合，关系型数据库添加字段的复杂度也还好
2 嵌套文档，业务数据比较复杂，适合嵌套文档式存储，那么mongodb非常合适，这个关系型数据库比较难搞，虽然MySQL和pg也有文档存储，但MySQL的不成熟，pg毕竟现在生产中使用还是偏少，个人也不了解，这里不谈。但这不仅仅这一点优势，具体下面会细说。
3 upsert支持，查询速度也不慢
4 高可用的副本集支持
5 查询语法非常丰富，嵌套文档查询功能非常强大，不是重度用户可能不能理解
下面说说一个具体的使用事例:
项目的一条数据在10kb左右，如果使用关系型数据库那么需要将这条数据拆分成大概几百条左右，建造多个表，设计较复杂，这种数据大概在一百万条左右，想想拆分后在十几亿的数据量就可怕。打平后的数据什么DB也都可以拿下，只是一百万变十几亿比较恐怖而已。
如果采用MySQL存储，每次查询需要使用外键查询多个表，从这些表中拉取数据，性能肯定要下降很多，比不上只在一个表查询，而且只拉取少两个数量级的数据。查询也还好，业务允许可以对结果做缓存，放到redis里去。
但是重点来了，需求要增量更新部分数据，这时候需要更新多个表，根本没法做到原子性（注意事务不是原子 *** 作），当然也可以使用cas等技术补偿，达到最终一致性。但使用mongodb存储只需要update一条数据，对相应的嵌套文档中内容更新，可以做到原子性，是不是很方便？
推荐学习《python教程》
具体说说该项目的难点，查询无法使用缓存，可能会很吃惊，但是业务决定了确实做不了，而且增量更新的量达到上万的QPS，如果不能保证原子性想想多么可怕！
所以mongodb在这里帮了大忙，关系型数据库解决不了这个难题。
有人可能要问，mongodb没有事务，上游数据写入也会有问题，你不可能所有数据都存一个表吧？
当然不是的，我们mongodb里的数据是从MySQL中清洗出来存到mongodb中的，mongodb只做单点的业务需求，综合的数据还是在MySQL中。
此项目我们用了上百个副本集，保证系统的高可用，这些副本集配置只要一条shell就搞定，如果用MySQL的主从不知道怎么配（我自己不懂），估计DBA得忙死，而该项目完全不需要也没用到DBA。
说了这么多mongo的优点，也说说他的缺点:
1 查询优化器和MySQL没法比
2 不支持reload，只能冷重启，初始化配置的时候比较麻烦
3 没有事务，不敢存储第一手数据，多用来做备份数据的存储
mongodb可以做很多事情，取决于你脑洞，性能不差，存一些相对不重要的数据，mongodb嵌套文档功能强大，多看看官方文档挖掘挖掘有用信息，每次都能发现惊喜。
《深入学习MongoDB》（Kristina Chodorow）电子书网盘下载免费在线阅读
资源链接：
1d6g
书名：深入学习MongoDB
作者：Kristina Chodorow
译者：巨成
豆瓣评分：73
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2012-3
页数：121
内容简介：
《深入学习MongoDB》分两部分，分别对应O'Reilly公司出版的Scaling MongoDB 50Tips and Tricks for Mongo DB Developers两《深入学习MongoDB》的内容。第一部分全面讲解了有关建立和使用集群的内容，不仅从应用开发人员的角度讲解了MongoDB的使用，而且从运维方面介绍了集群的管理。其中内容包括通过分片设置MongoDB集群，分片的工作原理，查询和更新数据， *** 作、监控和备份集群，错误处理。第二部分依次从应用设计、实现、优化、数据安全和管理方面介绍了使用MongoDB构建应用的技巧，内容包括范式化与反范式化的利弊权衡，复制组的故障恢复等。
作者简介：
Kristina Chodorow 10gen公司的软件工程师，MongoDB项目的核心成员，从事与数据库服务器、PHP驱动、Perl驱动等相关的工作。她常在世界级技术大会上作报告，包括OSCON、LinuxCon、FOSDEM和Latinoware。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）