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

我试图了解嵌入Mongodb,但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,或者你建议我去像neo4j这样的图表dbs.

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)向用户推荐书籍.

有用户和书籍.用户借书并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该书的共同朋友数量
2. 鉴于一本书,我需要所有阅读它的人.可以给用户A,这将返回人们阅读书籍和用户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,通常我需要两个文件,如果我采用mongo DB,因为我可能双向查找.将文档复制(嵌入)到另一个文档可能导致大量的重复(这些模式可以存储比显示的更多的信息).

我是否正确建模数据？这可以在mongodb中有效地完成,还是应该查看图形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做一个快速的峰值,看看它是怎么回事.

• 没有重复
• 你有原子操作的交易
• 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
• 建议和类似操作对于图形数据库是很自然的

一些问题:

• 你为什么一开始选择MongoDB？
• 你使用什么实现语言？

Answer 2

上面的基本模式提议适用于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来模拟独特的序列生成器(如某些关系数据库中的auto_increment) - 请参阅Mongoengine的SequenceField以获取如何完成此操作的示例.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. 您应该使用该_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.这意味着你的_ids总是独一无二的,查找_id速度非常快.

你是对的,使用这种模式将需要多个find()s,并且每次都会产生网络往返开销.但是,对于您在上面建议的每个查询,您需要不超过2次查找,并结合一些简单的应用程序代码:

1. "鉴于一个用户,我需要他正在阅读的所有书籍以及这本书的共同朋友的数量"
   
   a.查找有问题的用户,然后
   b.使用查询书籍集合db.books.find({_id: {$in: [list, of, books, for, the, user]}}),然后
   c.对于每本书,计算该书的读者加上用户的朋友的集合
2. "鉴于一本书,我需要所有阅读它的人."
   
   一个.查看有问题的书,然后
   b.查找正在阅读该书的所有用户,再次使用$inlikedb.users.find({_id: {$in: [list, of, users, reading, book]}})
3. "可以给用户A,这将返回人们阅读书籍和用户A的朋友的交集."
   
   一个.查找有问题的用户,然后
   b.查看有问题的书,然后
   c.计算用户朋友和书籍读者的集合

我应该注意,$in如果你有很长的列表可能会很慢,因为它实际上相当于为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,因此它只需要一个网络往返而不是N.

作为使用$in其中一些查询的替代方法,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})

这称为多键索引,并且$in在某些情况下可以表现得更好.您的确切体验将根据文档数量和列表大小而有所不同.