MongoDB/CouchDB：自分自身にテーブルを結合する

Question

私はリレーショナルデータモデルを持っていますMongoDBやCouchDBに移行することを考えていますが、クエリの仕組みを理解しようとしています。 EmployeesとProjectsという2つのエンティティと、Assignmentsという多対多の結合テーブルがあるとします。私は、2人のユーザーが協力しているすべてのプロジェクトを照会したいと思います。

SELECT DISTINCT a1.project_id 
FROM assignments a1, assignments a2 
WHERE a1.project_id = a2.project_id 
AND a1.employee_id = ? 
AND a2.employee_id = ? 

私は従業員、プロジェクト、および割り当て「の文書を」持っていると仮定すると、NoSQLの中でこれを行うだろうか

：SQLで私はこのような何かをするだろうか？あるいは、ドキュメントの構造を変えて、クエリにどのような影響を与えるでしょうか？

私は、MongoのクエリAPIとCouchのmap/reduceアプローチの両方の答えを聞いてうれしいです。

Answer 1

私は、たまに、たまにリラックスして、ソファからの風景を共有することができます。まず、ドキュメントベースのシステムを扱う際には、ほとんどの場合、SQLを意図的に忘れる必要があります。

第2に、構造を変更し、結合を必要としないエンティティの量を最小限に減らすか、または異なるタイプのドキュメントを1つの結果セットに結合するビューを使用することができます。

正規化は必須条件ではないため、結合は基本的にnosqlの外部アプローチです。前者（再設計）が好ましい方法です。ドキュメントベースはリレーショナルではありません。

Answer 2

MongoDBでは、このようにすることができます。私は、インタラクティブJavaScriptシェルを使用します。

まず、いくつかのユーザーを作成します。

> db.so.employee.insert({name: "Joe"}) 
> db.so.employee.insert({name: "Moe"}) 
> db.so.employee.insert({name: "Bart"}) 
> db.so.employee.insert({name: "Homer"}) 
> db.so.employee.find() 
{ "_id" : ObjectId("4de35ccbcc0379536e1ac43b"), "name" : "Joe" } 
{ "_id" : ObjectId("4de35ccfcc0379536e1ac43c"), "name" : "Moe" } 
{ "_id" : ObjectId("4de35cd3cc0379536e1ac43d"), "name" : "Bart" } 
{ "_id" : ObjectId("4de35cd7cc0379536e1ac43e"), "name" : "Homer" } 

を今すぐ

> db.so.project.insert({name: "Web App A"}) 
> db.so.project.insert({name: "Web App B"}) 
> db.so.project.insert({name: "Web App C"}) 
> db.so.project.find(); 
{ "_id" : ObjectId("4de35d0fcc0379536e1ac43f"), "name" : "Web App A" } 
{ "_id" : ObjectId("4de35d13cc0379536e1ac440"), "name" : "Web App B" } 
{ "_id" : ObjectId("4de35d15cc0379536e1ac441"), "name" : "Web App C" } 

プロジェクトにユーザーを追加し、いくつかのプロジェクトを作成するには、今すぐにすべてのプロジェクトを検索したい場合は

> db.so.project.update({name: "Web App A"}, {$push: {employees: ObjectId('4de35ccbcc0379536e1ac43b') }}) 
> db.so.project.update({name: "Web App A"}, {$push: {employees: ObjectId('4de35ccfcc0379536e1ac43c') }}) 
> db.so.project.update({name: "Web App B"}, {$push: {employees: ObjectId('4de35ccfcc0379536e1ac43c') }}) 
> db.so.project.update({name: "Web App C"}, {$push: {employees: ObjectId('4de35ccfcc0379536e1ac43c') }}) 
> db.so.project.update({name: "Web App B"}, {$push: {employees: ObjectId('4de35cd3cc0379536e1ac43d') }}) 
> db.so.project.update({name: "Web App C"}, {$push: {employees: ObjectId('4de35cd3cc0379536e1ac43d') }}) 
> db.so.project.update({name: "Web App B"}, {$push: {employees: ObjectId('4de35cd7cc0379536e1ac43e') }}) 

> db.so.project.find() 
{ "_id" : ObjectId("4de35d0fcc0379536e1ac43f"), "employees" : [ 
    ObjectId("4de35ccbcc0379536e1ac43b"), 
    ObjectId("4de35ccfcc0379536e1ac43c") 
], "name" : "Web App A" } 
{ "_id" : ObjectId("4de35d15cc0379536e1ac441"), "employees" : [ 
    ObjectId("4de35ccfcc0379536e1ac43c"), 
    ObjectId("4de35cd3cc0379536e1ac43d") 
], "name" : "Web App C" } 
{ "_id" : ObjectId("4de35d13cc0379536e1ac440"), "employees" : [ 
    ObjectId("4de35cd3cc0379536e1ac43d"), 
    ObjectId("4de35cd7cc0379536e1ac43e") 
], "name" : "Web App B" } 

作品 "ジョー"

> db.so.project.find({employees: ObjectId('4de35ccbcc0379536e1ac43b') }, {name: 1}) 
{ "_id" : ObjectId("4de35d0fcc0379536e1ac43f"), "name" : "Web App A" } 

はジョーと萌えはあなたが2つのクエリを必要とする特定のプロジェクトのためのすべてのemployessを取得するには

> db.so.project.find({employees: {$all: [ObjectId('4de35ccbcc0379536e1ac43b'), ObjectId('4de35ccfcc0379536e1ac43c')] }}, {name: 1}) 
{ "_id" : ObjectId("4de35d0fcc0379536e1ac43f"), "name" : "Web App A" } 

を働く上ですべてのプロジェクトを検索ジョーOR萌え

> db.so.project.find({employees: {$in: [ObjectId('4de35ccbcc0379536e1ac43b'), ObjectId('4de35ccfcc0379536e1ac43c')] }}, {name: 1}) 
{ "_id" : ObjectId("4de35d0fcc0379536e1ac43f"), "name" : "Web App A" } 
{ "_id" : ObjectId("4de35d15cc0379536e1ac441"), "name" : "Web App C" } 
{ "_id" : ObjectId("4de35d13cc0379536e1ac440"), "name" : "Web App B" } 

を働く上ですべてのプロジェクトを検索します。私はMongoDBの仕組みを理解するのに役立っていることを期待

> db.so.employee.find({_id: {$in: [ObjectId('4de35ccfcc0379536e1ac43c'), ObjectId('4de35cd3cc0379536e1ac43d')] }}) 
{ "_id" : ObjectId("4de35ccfcc0379536e1ac43c"), "name" : "Moe" } 
{ "_id" : ObjectId("4de35cd3cc0379536e1ac43d"), "name" : "Bart" } 

と：あなたが戻っ値と ビルドこのクエリから新しいクエリを作成し、あなたのAppllicationで プロジェクトC.からすべての従業員

> db.so.project.find({name: "Web App C"}, {employees: 1}) 
{ "_id" : ObjectId("4de35d15cc0379536e1ac441"), "employees" : [ 
    ObjectId("4de35ccfcc0379536e1ac43c"), 
    ObjectId("4de35cd3cc0379536e1ac43d") 
] } 

を検索どのように関係を構築することができます。ここではマニュアル逆参照を使用しました。つまり、ObjectIDを直接保存し、手動で取得します。また、 "DBRef"が存在し、ドライバがそれを取得します。

Answer 3

あなたが探しているのは事実上N：Mマッピングです。この場合、自分自身にテーブルをマップしようとしていますが、これは「従業員」を「プロジェクト」にマップしようとすることとあまり変わりありません。

私はここで繰り返しませんので、長い答えがover hereです。

具体的には、データを少し再設計する必要があると思います。 assignmentsテーブルには、projectIDとemployeedIDの2つのデータポイントが含まれています。これはN個のプロジェクトをM社の従業員に参加させるための古典的なテーブルです。

MongoDBでは、通常この「テーブル」はありません。従業員をプロジェクトに割り当てる場合は、employeeIDの配列をプロジェクト自体に保存するだけです。

{ name: 'projectx', emps: [ 1, 2, 3] } 
{ name: 'projecty', emps: [ 3, 2] } 

あなたのクエリは基本的に「従業員2と3が一緒に作業しているすべてのプロジェクトを見つける」であるように見えます。 MongoDBには上記の構造でこれを行う$all query operatorがあります。

これは1つのクエリに過ぎません。スキーマ設計を行う際には、システム全体を見て、すべてのという重要なクエリを識別することが重要です。