MongoDB Schema Design | Embedding or Referencing? MongoDB Tutorials

Neeraj Garg
2 May 202205:05

Summary

TLDRこのビデオスクリプトでは、組み込みデータモデルと正規化データモデルの概念について解説しています。組み込みデータモデルは、関連データを単一のドキュメントや構造に格納する方法で、1対1や1対多の関係を効率的に扱えることが特徴です。一方、正規化データモデルは、テーブル間の関係を参照によって表現し、より複雑な多対多の関係を管理するのに適しています。どちらのモデルを使用するかは、データの重複、クエリのパフォーマンス、アプリケーションレベルでのデータ整合性の管理など、複数の要因を考慮して決定されます。MongoDBの`$lookup`を用いたジョイン操作の例も紹介されており、データモデリングの選択肢について深く理解することができます。

Takeaways

  • 😀 Embedded data models store related data in a single document, called denormalized data
  • 😯 With normalized data models, references are used for relations between tables
  • 😀 Embedded models have better read performance and ability to retrieve related data in one operation
  • 🤔 Embedded models can lead to duplication of data
  • 😮 Normalized models allow more complex many-to-many relationships using $lookup
  • 😃 Embedded models are good for one-to-one and one-to-many relationships
  • 🤨 Application needs to handle joins and data integrity with normalized models
  • 😑 Embedded child documents in parent document for one-to-many relationships
  • 😐 Use embedded models for data that needs to be queried frequently
  • 🙂 Choose normalized models when embedding leads to high duplication

Q & A

  • 埋め込みデータモデルとは何ですか?

    -埋め込みデータモデルは、関連するデータを単一の構造またはドキュメント内に格納する方法です。これにより、複数のコレクションを作成または維持することなく、異なるエンティティ間の関係を管理できます。

  • 正規化データモデルとはどのようなものですか?

    -正規化データモデルは、テーブル間の関係を参照によって管理する方法です。NoSQLデータベースでは、コレクション間で参照整合性制約を適用することはできません。そのため、アプリケーション側で結合やデータの整合性を管理する必要があります。

  • 埋め込みデータモデルを使用するシナリオは?

    -一対一または一対多の関係がある場合に埋め込みデータモデルを使用します。例えば、ユーザーが1つの電話番号と1つのメールアドレスを持っている場合、これらはユーザードキュメント内に埋め込まれます。

  • 正規化データモデルを使用するシナリオは?

    -データの重複が発生するか、より複雑な多対多の関係を表現する必要がある場合に正規化データモデルを使用します。例えば、ユーザードキュメントと連絡先ドキュメントが別々にあり、それらが相互に参照される場合です。

  • 埋め込みデータモデルの利点は何ですか?

    -読み取り操作のパフォーマンス向上、関連データを単一のデータベース操作で要求・取得できること、複数のコレクションからデータを取得するための複数操作が不要になること、関連データを単一のアトミック書き込み操作で更新できることが利点です。

  • 参照を使用するデータモデルの利点は何ですか?

    -データの重複を避け、多対多の関係をより適切に表現できることが利点です。また、MongoDBの$lookupを使用して、正規化形式で設計されたコレクション間で結合を行うことができます。

  • なぜ顧客を中心にデータを埋め込むのですか?

    -顧客情報は頻繁にクエリされるため、顧客を中心にデータを埋め込むことで、クエリのパフォーマンスを向上させることができます。例えば、eコマースの顧客が複数の住所を持つ場合、これらの住所を顧客ドキュメントに埋め込むことが推奨されます。

  • どのような場合に$lookupを使用しますか?

    -MongoDBの$lookupは、異なるコレクション間で結合を行うために使用されます。これは、正規化データモデルを使用している場合に特に有効で、関連するデータを複数のコレクションから取得する必要がある場合に使用します。

  • アトミック書き込み操作の重要性は何ですか?

    -アトミック書き込み操作により、データベース内の関連データが一貫性を保ち、一度に更新されることを保証します。これにより、データの整合性が向上し、エラーの可能性が減少します。

  • データモデルを選択する際の主な考慮点は何ですか?

    -データの関係性、クエリのパフォーマンス、データの整合性、アプリケーションの複雑さ、およびデータの重複の有無が、データモデルを選択する際の主な考慮点です。

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