mongodb
本文转载自火丁笔记，文章举了一个数据库设计的例子，对mysql和mongodb两种存储工具，分别进行了数据库结构设计，在mongodb的设计上，利用了mongodb的 schema-free的特性。
虽然文中的例子不一定是最优的选择。但分享此文，希望提醒大家，换个存储，不仅是换一个存储，更重要的是换一套思维。
mysql是关系型数据库中的明星，mongodb是文档型数据库中的翘楚。下面通过一个设计实例对比一下二者：假设我们正在维护一个手机产品库，里面除了包含手机的名称，品牌等基本信息，还包含了待机时间，外观设计等参数信息，应该如何存取数据呢？
如果使用mysql的话，应该如何存取数据呢？ 如果使用mysql话，手机的基本信息单独是一个表，另外由于不同手机的参数信息差异很大，所以还需要一个参数表来单独保存。
create table if not exists `mobiles` ( `id` int(10) unsigned not null auto_increment, `name` varchar(100) not null, `brand` varchar(100) not null, primary key (`id`)); create table if not exists `mobile_params` ( `id` int(10) unsigned not null auto_increment, `mobile_id` int(10) unsigned not null, `name` varchar(100) not null, `value` varchar(100) not null, primary key (`id`)); insert into `mobiles` (`id`, `name`, `brand`) values(1, 'me525', '摩托罗拉'),(2, 'e7' , '诺基亚'); insert into `mobile_params` (`id`, `mobile_id`, `name`, `value`) values(1, 1, '待机时间', '200'),(2, 1, '外观设计', '直板'),(3, 2, '待机时间', '500'),(4, 2, '外观设计', '滑盖');
注：为了演示方便，没有严格遵守关系型数据库的范式设计。
如果想查询待机时间大于100小时，并且外观设计是直板的手机，需按照如下方式查询：
select * from `mobile_params` where name = '待机时间' and value > 100;select * from `mobile_params` where name = '外观设计' and value = '直板';
注：参数表为了方便，把数值和字符串统一保存成字符串，实际使用时，mysql允许在字符串类型的字段上进行数值类型的查询，只是需要进行类型转换，多少会影响一点性能。
两条sql的结果取交集得到想要的mobile_ids，再到mobiles表查询即可：
select * from `mobiles` where mobile_id in (mobile_ids)
如果使用mongodb的话，应该如何存取数据呢？ 如果使用mongodb的话，虽然理论上可以采用和mysql一样的设计方案，但那样的话就显得无趣了，没有发挥出mongodb作为文档型数据库的优点，实际上使用mongodb的话，和mysql相比，形象一点来说，可以合二为一：
db.getcollection(mobiles).ensureindex({ params.name: 1, params.value: 1}); db.getcollection(mobiles).insert({ _id: 1, name: me525, brand: 摩托罗拉, params: [ {name: 待机时间, value: 200}, {name: 外观设计, value: 直板} ]}); db.getcollection(mobiles).insert({ _id: 2, name: e7, brand: 诺基亚, params: [ {name: 待机时间, value: 500}, {name: 外观设计, value: 滑盖} ]});
如果想查询待机时间大于100小时，并且外观设计是直板的手机，需按照如下方式查询：
db.getcollection(mobiles).find({ params: { $all: [ {$elemmatch: {name: 待机时间, value: {$gt: 100}}}, {$elemmatch: {name: 外观设计, value: 直板}} ] }});
注：查询中用到的$all，$elemmatch等高级用法的详细介绍请参考官方文档中相关说明。
mysql需要多个表，多次查询才能搞定的问题，mongodb只需要一个表，一次查询就能搞定，对比完成，相对mysql而言，mongodb显得更胜一筹，至少本例如此。