Einbetten: Beziehungen von eins zu wenigen

Embedding bedeutet, zugehörige Daten direkt in einem übergeordneten Dokument zu speichern, statt sie in einer separaten Collection abzulegen. Anstatt zwei Collections mit einem Fremdschlüssel zu verknüpfen, betten Sie die zugehörigen Daten als Unterdokument oder als Array von Unterdokumenten ein. Dies ist MongoDBs leistungsfähigstes Entwurfswerkzeug, weil ein einziger Lesevorgang das übergeordnete Dokument und alle zugehörigen Daten auf einmal abrufen kann.

Eine One-to-Few-Beziehung liegt vor, wenn ein übergeordnetes Dokument eine kleine, begrenzte Anzahl untergeordneter Elemente enthält – typischerweise weniger als einige Dutzend. Klassische Beispiele sind ein Blogbeitrag mit seinen Kommentaren, ein Benutzer mit seinen Adressen oder eine Bestellung mit ihren Positionen. Wenn die Anzahl der untergeordneten Elemente vorhersehbar und klein ist, ist Embedding fast immer die richtige Wahl.

Betrachten Sie eine users-Collection, in der jeder Benutzer eine oder zwei Lieferadressen hat. Statt eine separate addresses-Collection zu verwenden, betten Sie die Adressen direkt ein. Dadurch lassen sich ein Benutzer und seine Adressen mit einer Abfrage und ohne Joins abrufen.

Wenn Daten eingebettet sind, rufen Sie das übergeordnete Dokument und alle untergeordneten Elemente mit einem einzigen findOne ab. Ein $lookup oder ein weiterer Roundtrip zur Datenbank ist nicht erforderlich. Dadurch werden Lesevorgänge schneller und der Anwendungscode einfacher, da der gesamte Objektgraph in einer Antwort eintrifft.

Um ein eingebettetes Unterdokument zu aktualisieren, verwenden Sie den Positionsoperator $ oder die Punktnotation. Wenn Sie beispielsweise die Postleitzahl von Alices Privatadresse ändern, wird gezielt das Array-Element angesprochen, das eine Filterbedingung erfüllt. Aktualisierungen eingebetteter Daten erfolgen atomar auf Dokumentebene – eine Transaktion ist nicht erforderlich.

MongoDB speichert Dokumente als zusammenhängende BSON-Blobs auf dem Datenträger. Wenn Sie zugehörige Daten einbetten, liest die Engine einen Speicherblock statt zwei separate Collections zu durchsuchen. Diese gemeinsame Speicherung zugehöriger Daten ist der Hauptgrund dafür, dass eingebettete Dokumente bei leseintensiven Workloads eine bessere Performance als Referenzen bieten, wenn übergeordnetes und untergeordnetes Dokument fast immer gemeinsam abgerufen werden.

In Mongoose definieren Sie Schemata für Unterdokumente und betten sie in das übergeordnete Schema ein. Mongoose behandelt eingebettete Arrays als Unterdokument-Arrays und stellt für jedes Element eine vollständige Typvalidierung sowie Lifecycle-Hooks bereit. Das übergeordnete Model speichert den gesamten Baum atomar.

Embedding eignet sich am besten, wenn: (1) die untergeordneten Daten immer zusammen mit dem übergeordneten Dokument abgerufen werden; (2) die Anzahl der untergeordneten Elemente klein und begrenzt ist; (3) die untergeordneten Elemente keinen eigenen unabhängigen Lebenszyklus benötigen (also beispielsweise nie isoliert abgefragt oder aktualisiert werden). Wenn alle drei Bedingungen erfüllt sind, ist Embedding fast sicher die optimale Wahl.

Jedes MongoDB-Dokument hat eine feste Größenbeschränkung von 16 MB. Bei One-to-Few-Beziehungen ist das selten ein Problem – ein Benutzer mit zehn Adressen oder eine Bestellung mit zwanzig Positionen liegt deutlich innerhalb des Limits. Sie sollten das Wachstum von Dokumenten im Laufe der Zeit jedoch überwachen, damit Embedding die Dokumente nicht an die Obergrenze heranführt.

Nutzen Sie diesen kurzen Vergleich als Entscheidungshilfe:

• Embedding: eine Abfrage, atomare Aktualisierungen, kleine begrenzte Anzahl untergeordneter Elemente
• Referenzierung: flexible Anzahl untergeordneter Elemente, gemeinsam verwendete untergeordnete Elemente, unabhängige Abfragen der untergeordneten Elemente

Bei One-to-Few-Beziehungen ist Embedding in fast jeder Hinsicht überlegen. Sie vermeiden zusätzliche Netzwerk-Roundtrips und halten Ihr Schema einfach.

Ein Blogbeitrag hat normalerweise eine kleine, feste Menge an Tags. Statt eine separate tags-Collection mit Referenzen zu verwalten, betten Sie die Tags als Array von Zeichenfolgen direkt in das Beitragsdokument ein. Das Abfragen von Beiträgen nach Tags ist mit einem Multikey-Index auf dem Feld tags effizient, und beim Lesen eines Beitrags werden seine Tags immer im selben Dokument zurückgegeben.

In dieser Lektion haben Sie gelernt: Embedding platziert zugehörige Daten im übergeordneten Dokument, One-to-Few-Beziehungen profitieren von Embedding, weil ein einziger Lesevorgang alle Daten abruft, und Mongoose unterstützt Unterdokument-Schemata für typsichere eingebettete Arrays. Als Nächstes untersuchen wir die Referenzierung – also wann Dokumente über Collections hinweg verknüpft werden sollten, anstatt sie zu verschachteln.