# MongoDB 关系 MongoDB 的关系表示多个文档之间在逻辑上的相互联系。 文档间可以通过嵌入和引用来建立联系。 MongoDB 中的关系可以是： * 1:1 (1对1) * 1: N (1对多) * N: 1 (多对1) * N: N (多对多) 接下来我们来考虑下用户与用户地址的关系。 一个用户可以有多个地址，所以是一对多的关系。 以下是 **user** 文档的简单结构： ``` { "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "name": "Tom Hanks", "contact": "987654321", "dob": "01-01-1991" } ``` 以下是 **address** 文档的简单结构： ``` { "_id":ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"), "building": "22 A, Indiana Apt", "pincode": 123456, "city": "Los Angeles", "state": "California" } ``` ## 嵌入式关系 使用嵌入式方法，我们可以把用户地址嵌入到用户的文档中： ``` "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "contact": "987654321", "dob": "01-01-1991", "name": "Tom Benzamin", "address": [ { "building": "22 A, Indiana Apt", "pincode": 123456, "city": "Los Angeles", "state": "California" }, { "building": "170 A, Acropolis Apt", "pincode": 456789, "city": "Chicago", "state": "Illinois" }] } ``` 以上数据保存在单一的文档中，可以比较容易的获取很维护数据。 你可以这样查询用户的地址： ``` >db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address":1}) ``` 注意：以上查询中 **db** 和 **users** 表示数据库和集合。 这种数据结构的缺点是，如果用户和用户地址在不断增加，数据量不断变大，会影响读写性能。 ## 引用式关系 引用式关系是设计数据库时经常用到的方法，这种方法把用户数据文档和用户地址数据文档分开，通过引用文档的 **id** 字段来建立关系。 ``` { "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "contact": "987654321", "dob": "01-01-1991", "name": "Tom Benzamin", "address_ids": [ ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"), ObjectId("52ffc4a5d85242602e000001") ] } ``` 以上实例中，用户文档的 **address_ids** 字段包含用户地址的对象id（ObjectId）数组。 我们可以读取这些用户地址的对象id（ObjectId）来获取用户的详细地址信息。 这种方法需要两次查询，第一次查询用户地址的对象id（ObjectId），第二次通过查询的id获取用户的详细地址信息。 ``` >var result = db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address_ids":1}) >var addresses = db.address.find({"_id":{"$in":result["address_ids"]}}) ```