Question

我在Stackoverflow中已经阅读了很多文档和示例，但我不确定我的结论，所以这就是我要求帮助的原因。

想象一下，我们有一个集合电影和一个集合用户和我们想知道，哪些用户看过一部电影，哪些电影见过用户。

在MongoDb中设计它的一种方法是：

用户：

{
"name":"User1",
"films":[filmId1, filmId2, filmId3, filmId4] //ObjectIds from Films
}

薄膜：

{
"name": "The incredible MongoDb Developer",
"watched_by": [userId1, userId2, userId3] //ObjectsIds from User
}

好吧，如果用户/电影的数量很少，这可能有用，但是例如，如果我们预计一部电影将拥有800k用户，那么阵列的大小将接近：800k * 12字节~9.5MB BSON文件的最大值接近16MB。

在这种情况下，还有其他方法，而不是典型的关系世界方式，为关系创建一个中间集合？

此外，我不知道读取和解析大约10MB的JSON与传统的关系方式相比是否会有更好的性能。

谢谢

Answer 1

对于电影，如果你包括观众，你最终可能会按照正确的说法点击16MB size limit of BSON documents。

根据您的使用情况，将用户看到的电影放入阵列是一种可行的方法。特别是如果你想与属性（比如日期和观看地点）建立关系，那么做更新和统计分析会降低性能（首先需要 $unwind 你的文档，后续 $matches 变得更加昂贵，等等。

如果您的关系具有或可能具有属性，我会使用您所描述的经典关系方式，因为它可以回答您最有可能的用例与嵌入一样好，并允许我的经验具有更高的性能： / p>

给定一个像

这样的结构的集合

 {
   _id: someObjectId,
   date: ISODate("2016-05-05T03:42:00Z"),
   movie: "nameOfMovie",
   user: "username"
 }

您可以随时轻松回答以下示例问题：

对于给定的用户，他在过去3个月内看过哪些电影，按日期降序排列？

db.views.aggregate([
  {$match:{user:userName, date:{$gte:threeMonthAgo}}},
  {$sort:{date:-1}},
  {$group:{_id:"$user",viewed:{$push:{movie:"$movie",date:"$date"}}}}
])

或者，如果您对迭代器没问题，可以更轻松地使用：

db.views.find({user:username, date:{$get:threeMonthAgo}}).sort({date:-1})

对于某部电影，有多少用户在今年5月30日看过它？

db.views.aggregate([
 {$match:{
   movie:movieName,
   date{
     $gte:ISODate("2016-05-30T00:00:00"),
     $lt:ISODate("2016-05-31T00:00:00")}
 }},
 {$group:{
   _id: "$movie",
   views: {$sum:1}
 }}
])

我在结果中使用聚合而不是.count（）的原因是SERVER-3645

对于给定的电影，请显示所有看过它的用户。
```
db.views.find({movie:movieName},{_id:0,user:1})
```

有一点需要注意：由于我们分别使用了用户名和电影名称，因此我们不需要JOIN（或类似的东西），这应该会给我们带来良好的性能。此外，添加条目时我们不必进行相当昂贵的更新操作。我们只是插入数据而不是更新。

MongoDb很多人与大关系

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