使用模式构建:属性模式(The Attribute Pattern)

欢迎回到MongoDB模式设计系列。上一次我们研究了多态模式,它涵盖了集合中所有文档具有相似但不相同结构的情况。在本文中,我们将了解一下属性模式。属性模式特别适用于以下情况:

  • 我们有一些大文档,它们有很多相似的字段,而这些字段的一个子集具有共同的特征,我们希望对该子集字段进行排序或查询,
  • 我们需要排序的字段只能在一小部分文档中找到,
  • 上述两个条件均满足。

出于性能原因考虑,为了优化搜索我们可能需要许多索引以照顾到所有子集。创建所有这些索引可能会降低性能。属性模式为这种情况提供了一个很好的解决方案。

属性模式

假设现在有一个关于电影的集合。其中所有文档中可能都有类似的字段:标题、导演、制片人、演员等等。假如我们希望在上映日期这个字段进行搜索,这时面临的挑战是“哪个上映日期”?在不同的国家,电影通常在不同的日期上映。

{
    title: "Star Wars",
    director: "George Lucas",
    ...
    release_US: ISODate("1977-05-20T01:00:00+01:00"),
    release_France: ISODate("1977-10-19T01:00:00+01:00"),
    release_Italy: ISODate("1977-10-20T01:00:00+01:00"),
    release_UK: ISODate("1977-12-27T01:00:00+01:00"),
    ...
}

搜索上映日期需要同时查看多个字段。为了快速进行搜索,我们需要在电影集合中使用多个索引:

{release_US: 1}
{release_France: 1}
{release_Italy: 1}
...

使用属性模式,我们可以将此信息移至数组中并减少对索引需求。我们将这些信息转换成一个包含键值对的数组:

{
    title: "Star Wars",
    director: "George Lucas",
    …
    releases: [
        {
        location: "USA",
        date: ISODate("1977-05-20T01:00:00+01:00")
        },
        {
        location: "France",
        date: ISODate("1977-10-19T01:00:00+01:00")
        },
        {
        location: "Italy",
        date: ISODate("1977-10-20T01:00:00+01:00")
        },
        {
        location: "UK",
        date: ISODate("1977-12-27T01:00:00+01:00")
        },
        … 
    ],
    … 
}

通过在数组中的元素上创建一个这样的索引,索引变得更易于管理:{ “releases.location”: 1, “releases.date”: 1}

使用属性模式,我们可以将组织信息添加到文档中,在获取通用特征的同时以应对罕见的/不可预测的字段,比如在一个新节日或小节日里上映的电影。此外,使用键/值约定允许非确定性命名(non-deterministic naming)并且可以很容易地添加限定符(qualifiers)。假如我们有一个关于瓶装水的数据集合,那么它们的属性可能看起来是这样:

"specs": [
    { k: "volume", v: "500", u: "ml" },
    { k: "volume", v: "12", u: "ounces" }
]

这里我们将信息分为键和值“k”和“v”,并添加第三个字段“u”,允许度量单位单独存储。

示例用例

属性模式非常适合具有相同值类型的字段集(如日期列表)。它在处理产品特性时也能很好地工作。有些产品,如服装,可能具有以小、中、大来表示的尺码,同一集合中的其他产品可以用体积表示,其它的可以用实际尺寸或重量来表示。

一个资产管理领域的客户最近使用属性模式部署了他们的解决方案。客户使用该模式存储给定资产的所有特征。这些特征在资产中很少常见,或者在设计时很难预见到。关系模型通常使用复杂的设计过程以用户定义字段的形式表达这样的思想。

虽然产品目录中的许多字段类似,例如名称、供应商、制造商、原产地等,但产品的规格或属性可能有所不同。如果应用程序和数据访问模式依赖于需要同时搜索这些不同字段,那么属性模式为数据提供了一个良好的结构。

结论

属性模式针对每个文档中许多类似字段提供了更简单的文档索引。通过将这个数据子集移动到一个键值子文档中,我们可以使用不确定的字段名,为信息添加额外的限定符,并更清楚地说明原始字段和值的关系。当我们使用属性模式时,由于需要的索引更少,查询变得更简单更快。

我们将讨论的下一个模式是桶模式(Bucket Pattern)

如果你有任何问题,请在下面留言。

本文译自:Building with Patterns: The Attribute Pattern

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