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下面展示了一個記錄用戶信息的文檔的結構：

{
    "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),
    "name": "bianchengbang",
    "phone": "15011226666",
    "birth": "01-01-1991"
}

以下是記錄用戶地址的文檔結構：

{
    "_id":ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"),
    "place": "22 A, Indiana Apt",
    "postcode": 123456,
    "city": "Los Angeles",
    "country": "California"
}

嵌入式關系

在嵌入式關系中，我們可以將記錄用戶地址的文檔嵌入到用戶文檔中，如下所示：

{
        "_id" : ObjectId("603c8471f2c28d0fdf74ae78"),
        "phone" : "15011226666",
        "pincode" : "01-01-1991",
        "name" : "bianchengbang",
        "address" : [
                {
                        "place" : "22 A, Indiana Apt",
                        "postcode" : 123456,
                        "city" : "Los Angeles",
                        "country" : "California"
                },
                {
                        "place" : "170 A, Acropolis Apt",
                        "postcode" : 456789,
                        "city" : "Chicago",
                        "country" : "Illinois"
                }
        ]
}

這種將所有相關數(shù)據(jù)都保存在一個文檔中的方式，可以使得文檔的檢索和維護變的更加容易，當我們要查詢用戶地址時，可以像下面這樣：

> db.users.findOne({"name":"bianchengbang"},{"address":1})
{
        "_id" : ObjectId("603c8471f2c28d0fdf74ae78"),
        "address" : [
                {
                        "place" : "22 A, Indiana Apt",
                        "postcode" : 123456,
                        "city" : "Los Angeles",
                        "country" : "California"
                },
                {
                        "place" : "170 A, Acropolis Apt",
                        "postcode" : 456789,
                        "city" : "Chicago",
                        "country" : "Illinois"
                }
        ]
}

雖然這樣的結構在讀取數(shù)據(jù)時很方便，但這種數(shù)據(jù)結構也是有缺點的，當用戶和用戶地址不斷增加，數(shù)據(jù)量不斷變大時，會大大影響數(shù)據(jù)庫的讀寫性能。

引用式關系

引用式關系是設計數(shù)據(jù)庫時經常用到的方法，在這種方法中，用戶文檔和用戶地址文檔是分開的，通過引用文檔的 id 字段來建立它們之間的關系。如下所示：

{
        "_id" : ObjectId("603c8471f2c28d0fdf74ae78"),
        "phone" : "15011226666",
        "pincode" : "01-01-1991",
        "name" : "bianchengbang",
        "address_ids" : [
                ObjectId("603c8471f2c28d0fdf74ae79"),
                ObjectId("603c8471f2c28d0fdf74ae80")
        ]
}

如上所示，在用戶文檔中包含一個 address_ids 字段，其中包含用戶地址文檔中相應的 ObjectId。使用這些 ObjectId，我們可以從用戶地址文檔中獲取地址的詳細信息。使用這種方法，我們將需要兩次查詢，第一次從用戶文檔中獲取 address_ids 字段，第二次從地址集合中獲取地址的詳細信息。

> var ids = db.users.findOne({"name":"bianchengbang"},{"address_ids":1})
> var addresses = db.address.find({"_id":{"$in":ids["address_ids"]}}).pretty()
> addresses
{
        "_id" : ObjectId("603c9355f2c28d0fdf74ae79"),
        "place" : "22 A, Indiana Apt",
        "postcode" : 123456,
        "city" : "Los Angeles",
        "country" : "California"
}
{
        "_id" : ObjectId("603c937bf2c28d0fdf74ae7a"),
        "place" : "170 A, Acropolis Apt",
        "postcode" : 456789,
        "city" : "Chicago",
        "country" : "Illinois"
}