如何在文档数据库模型中建模“参考数据”？

Question

我正在创建我的实体的文档模型以存储在文档数据库（RavenDB）中。我正在建模的域围绕Incidents。事件具有来源，优先级，类别，影响级别和许多其他分类属性。在RDBMS中，我有一个事件表，其中包含优先级表的外键，类别表，影响表等，但我不知道如何在文档数据库中处理它（这是我的第一个Doc BD）。

我有两种类型的参考数据：

1. 简单查找值：Countries，States，Sources，Languages。属性：它们只有一个名称，但这是一个多语言系统，因此每种语言都有名称。支持的操作：创建，删除，重命名，停用和合并。

2. 复杂参考数据：与简单查找相同：其中一些具有许多字段，并且具有自己的业务规则和验证规则。例如，两个Priorities不能具有相同的Rank值。有些具有更复杂的结构，例如Categories由Subcategories组成。

我应该如何将这些文档建模为（或作为其一部分）？

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PS：文档数据库建模指南的链接也将受到赞赏

Answer 1

文档数据库与SQL数据库的处理关系非常不同。 RavenDB文档讨论了这个here。对于很少（如果有的话）改变的事情，你应该使用denormalized refences。

此外，主要的RavenDB作者here对建模参考数据进行了很好的讨论。您可以展开此示例，以便非常轻松地包含每个区域设置的缩写/名称字典。例如，here。

回答您的具体问题：

1. 您可以为每个国家/州/等存储密钥，然后使用此密钥检索特定于语言环境的版本，方法是加载整个参考数据文档并执行内存中查找。
2. 非规范化引用将适合类别。如果必须显示名称和/或父类别，则可以包括它们。听起来实体本身很小，所以你也可以存储整个事物（并且不需要对它进行非规范化）。可以复制它 - 以这种方式处理更便宜并且它不会改变，或者至少不会改变（如果它可以，你可以使用修补来更新它）。这同样适用于您的其他实体。据我所知，业务规则与数据库无关，除了您必须能够运行适当的查询来强制执行它们。

更新：这是一篇介绍如何处理tree structure in Raven。

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