摘要：此文已由作者溫正湖授權網易云社區(qū)發(fā)布。這是一篇官網上的一篇文章，分析了使用存儲商品分類信息相比其他數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢，并講述了如何將其保存到中。

此文已由作者溫正湖授權網易云社區(qū)發(fā)布。

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這是一篇MongoDB官網上的一篇文章，分析了使用MongoDB存儲商品分類信息相比其他數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢，并講述了如何將其保存到MongoDB中。原址點擊：User case – Product Catalog。MongoDB中文社區(qū)有大神已將其翻譯成中文。在此不重復造車，直接轉載。歡迎一起探討。

關系型數(shù)據(jù)庫解決方案
上述問題使用傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫也可以解決，比如以下幾種方案

針對不同商品，創(chuàng)建不同的表
比如音樂專輯、電影這2種商品，有一部分共同的屬性，但也有很多自身特有的屬性，可以創(chuàng)建2個不同的表，擁有不同的schema。

CREATE TABLE product_audio_album (

`sku` char(8) NOT NULL,
...
`artist` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_0` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_1` varchar(255) DEFAULT NULL,
...,
PRIMARY KEY(`sku`))

...
CREATE TABLE product_film (

`sku` char(8) NOT NULL,
...
`title` varchar(255) DEFAULT NULL,
`rating` char(8) DEFAULT NULL,
...,
PRIMARY KEY(`sku`))

...
這種做法的主要問題在于

針對每個新的商品分類，都需要創(chuàng)建新的表

應用程序開發(fā)者必須顯式的將請求分發(fā)到對應的表上來查詢，一次查詢多種商品實現(xiàn)起來比較麻煩

所有商品存儲到單張表
CREATE TABLE product (

`sku` char(8) NOT NULL,
...
`artist` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_0` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_1` varchar(255) DEFAULT NULL,
...
`title` varchar(255) DEFAULT NULL,
`rating` char(8) DEFAULT NULL,
...,    PRIMARY KEY(`sku`))

將所有的商品存儲到一張表，這張表包含所有商品需要的屬性，不同的商品根據(jù)需要設置不同的屬性，這種方法使得商品查詢比較簡單，并且允許一個查詢跨多種商品，但缺點是浪費的空間比較多。

提取公共屬性，多表繼承
CREATE TABLE product (

`sku` char(8) NOT NULL,
`title` varchar(255) DEFAULT NULL,
`description` varchar(255) DEFAULT NULL,
`price`, ...
PRIMARY KEY(`sku`))

CREATE TABLE product_audio_album (

`sku` char(8) NOT NULL,
...
`artist` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_0` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_1` varchar(255) DEFAULT NULL,
...,
PRIMARY KEY(`sku`),
FOREIGN KEY(`sku`) REFERENCES `product`(`sku`))

...
CREATE TABLE product_film (

`sku` char(8) NOT NULL,
...
`title` varchar(255) DEFAULT NULL,
`rating` char(8) DEFAULT NULL,
...,
PRIMARY KEY(`sku`),
FOREIGN KEY(`sku`) REFERENCES `product`(`sku`))

...
上述方案將所有商品公共的屬性提取出來，將公共屬性存儲到一張表里，每種商品根據(jù)自身的需要創(chuàng)建新的表，新表里只存儲該商品特有的信息。

Entity Attribute Values 形式存儲
所有的數(shù)據(jù)按照 的3元組的形式存儲，這個方案實際上是把關系型數(shù)據(jù)庫當KV存儲使用，模型簡單，但應對復雜的查詢不是很方便。

ENTITY ATTRIBUTE VALUES
sku_00e8da9b type Audio Album
sku_00e8da9b title A Love Supreme
sku_00e8da9b … …
sku_00e8da9b artist John Coltrane
sku_00e8da9b genre Jazz
sku_00e8da9b genre General
… … …
MongoDB 解決方案
MognoDB 與關系型數(shù)據(jù)庫不同，其無schema，文檔內容可以非常靈活的定制，能很好的使用上述商品分類存儲的需求; 將商品信息存儲在一個集合里，集合里不同的商品可以自定義文檔內容。

比如一個音樂專輯可以類似如下的文檔結構

{
sku: "00e8da9b",
type: "Audio Album",
title: "A Love Supreme",
description: "by John Coltrane",
asin: "B0000A118M",

shipping: {

weight: 6,
dimensions: {
  width: 10,
  height: 10,
  depth: 1
},

},

pricing: {

list: 1200,
retail: 1100,
savings: 100,
pct_savings: 8

},

details: {

title: "A Love Supreme [Original Recording Reissued]",
artist: "John Coltrane",
genre: [ "Jazz", "General" ],
    ...
tracks: [
  "A Love Supreme Part I: Acknowledgement",
  "A Love Supreme Part II - Resolution",
  "A Love Supreme, Part III: Pursuance",
  "A Love Supreme, Part IV-Psalm"
],

},
}
而一部電影則可以存儲為

{
sku: "00e8da9d",
type: "Film",
...,
asin: "B000P0J0AQ",

shipping: { ... },

pricing: { ... },

details: {

title: "The Matrix",
director: [ "Andy Wachowski", "Larry Wachowski" ],
writer: [ "Andy Wachowski", "Larry Wachowski" ],
...,
aspect_ratio: "1.66:1"

},
}
所有商品都擁有一些共同的基本信息，特定的商品可以根據(jù)需要擴展獨有的內容，非常方便； 基于上述模型，MongoDB 也能很好的服務各類查詢。

查詢某個演員參演的所有電影，并按發(fā)型日志排序
db.products.find({"type": "Film", "details.actor": "Keanu Reeves"}).sort({"details.issue_date", -1})
上述查詢也可以通過建立索引來加速

db.products.createIndex({ type: 1, "details.actor": 1, "details.issue_date": -1 })
查詢標題里包含特定信息的所有電影
db.products.find({

"type": "Film",
"title": {"$regex": ".*hacker.*", "$options":"i"}}).sort({"details.issue_date", -1})

可建立如下索引來加速查詢

db.products.createIndex({ type: 1, details.issue_date: -1, title: 1 })
擴展
當單個節(jié)點無法滿足海量商品信息存儲的需求時，就需要使用MongoDB sharding來擴展，假定大量的查詢都是都會基于商品類型，那么就可以使用商品類型字段來進行分片。

db.shardCollection("products", { key: {type: 1} })
分片時，盡量使用復合的索引字段，這樣能滿足更多的查詢需求，比如基于商品類型之后，還會經常根據(jù)商品的風格標簽來查詢，則可以把商品的標簽字段作為第二分片key。

db.shardCollection("products", { key: {type: 1, "details.genre": 1} })
如果某種類型的商品，擁有相同標簽的特別多，則會出現(xiàn)jumbo chunk的問題，導致無法遷移，可以進一步的優(yōu)化分片key，以避免這種情況。

db.shardCollection("products", { key: {type: 1, "details.genre": 1, sku: 1} })
加入第3分片key之后，即使類型、風格標簽都相同，但其sku信息肯定不同，就肯定不會出現(xiàn)超大的chunk。

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文章來源： 網易云社區(qū)