社交应用程序的多对多关系：像Neo4j这样的Mongodb或图形数据库

Question

我试图了解Mongodb中的嵌入但是找不到足够好的文档。不建议链接，因为写入在文档中不是原子的，并且还有两个查找。有人知道如何解决这个问题，或者你建议我去看看像neo4j这样的图表。

我正在尝试构建一个需要多对多关系的应用程序。为了解释，我将以图书馆为例。它可以根据他的朋友正在阅读的书籍以及用户正在阅读的邻居（像头脑一样）来向用户推荐书籍。

有用户和书籍。用户借书和拥有其他用户的朋友

1. 鉴于用户，我需要他正在阅读的所有书籍以及相互的数量 这本书的朋友
2. 鉴于一本书，我需要所有阅读它的人。可以给 一个用户A，这将返回人们阅读的书 和用户A的朋友。这是相互的友谊

  

用户= [

       { name: 'xyz', 'id':'000000', friend_ids:['949583','958694']}

       { name: 'abc', 'id':'000001', friend_ids:['949582','111111']}

      ]

     

书籍= [

      {'book':'da vinci code', 'author': 'dan brown', 'readers'=['949583', '000000']}

      {'book':'iCon', 'author': 'Young', 'readers'=['000000', '000001']}

      ]

如上所示，如果我采用mongo DB，我通常需要两个文件，因为我可以双向查找。将文档复制（嵌入）到另一个文档可能会导致大量的重复（这些模式可以存储比显示的信息更多的信息）。

我是否正确建模数据？这可以在mongodb中有效地完成，还是应该查看图dbs。

Answer 1

免责声明：我为Neo4j工作

从您的大纲，要求和数据类型看，您的应用程序似乎是图形数据库的甜点。

我建议你用图表数据库快速加速，看看它是怎么回事。

• 没有重复
• 您有原子操作的交易
• 以下链接是自然操作
• 本地查询（例如来自用户或书籍）便宜且快速
• 您可以使用最短路径等图形算法来查找有关数据的有趣信息
• 建议和类似操作对图数据库来说是很自然的

一些问题：

• 你为什么首先选择MongoDB？
• 您使用的是哪种实施语言？

Answer 2

上面的基本架构提案适用于MongoDB，并提出一些建议：

1. 将整数用于标识符，而不是字符串。 MongoDB通常会更紧凑地存储整数（它们总是8个字节，而字符串的存储大小将取决于字符串的长度）。您可以使用findAndModify来模拟唯一的序列生成器（如某些关系数据库中的auto_increment） - 有关如何完成此操作的示例，请参阅Mongoengine's SequenceField。您还可以使用始终为12个字节的ObjectIds，但实际上保证是唯一的，而无需在数据库中存储任何协调信息。
2. 您应该使用_id字段而不是id，因为此字段始终存在于MongoDB中，并且在其上创建了默认的唯一索引。这意味着您的_id始终是唯一的，_id的查询速度非常快。

你是对的，使用这种模式需要多个find()，并且每次都会产生网络往返开销。但是，对于上面建议的每个查询，您需要的查找次数不超过2次，并结合一些简单的应用程序代码：

1. “鉴于用户，我需要他正在阅读的所有书籍以及该书的共同朋友数量”
   
   一个。查找有问题的用户，然后b。使用db.books.find({_id: {$in: [list, of, books, for, the, user]}})查询图书集，然后是c。对于每本书，为该书的读者和用户的朋友计算一组联合
2. “鉴于一本书，我需要所有阅读它的人。”
   
   a。查阅有问题的书，然后b。再次使用$in
等db.users.find({_id: {$in: [list, of, users, reading, book]}})查找正在阅读该图书的所有用户
3. “可以给用户A，这将返回人们阅读书籍和用户A的朋友。”
   
   a。查找有问题的用户，然后b。查看有问题的书，然后是c。计算用户朋友和书籍读者的集合联盟

我应该注意，如果您有很长的列表，$in可能会很慢，因为它实际上相当于对N个项目列表进行N次查找。但是，服务器会为您执行此操作，因此它只需要一次网络往返而不是N.

作为对某些查询使用$in的替代方法，您可以在数组字段上创建索引，并在集合中查询数组中具有特定值的文档。例如，对于上面的查询＃1，您可以执行以下操作：

// create an index on the array field "readers"
db.books.ensureIndex({readers: 1})

// now find all books for user whose id is 1234
db.books.find({readers: 1234})

这称为multi-key index，在某些情况下效果可能优于$in。您的确切经验将根据文档数量和列表大小而有所不同。