Reduza $lookup as operações

Usar documentos incorporados

Considere o exemplo a seguir, em que um mercado acompanha informações nutricionais e de estoque individual em duas collections separadas. Cada item do estoque corresponde a um item exclusivo de informações nutricionais. O campo nutrition_id vincula a collection inventory à collection nutrition_facts, semelhante a um banco de dados tabular:

// inventory collection
{
   "name": "Pear",
   "stock": 20,
   "nutrition_id": 123, // reference to a nutrition_fact document
   ...
}
{
   "name": "Candy Bar",
   "stock": 26,
   "nutrition_id": 456,
   ...
}

// nutrition_facts collection
{
   "_id": 123,
   "calories": 100,
   "grams_sugar": 17,
   "grams_protein": 1,
   ...
}
{
   "_id": 456,
   "calories": 250,
   "grams_sugar": 27,
   "grams_protein": 4,
   ...
}

Se um aplicativo solicitar as informações nutricionais para um item de estoque pelo name, esta estrutura de esquema exigirá um $lookup da collection do nutrition_facts para localizar uma entrada que corresponda ao nutrition_id do item de estoque.

Em vez disso, você pode incorporar as informações nutricionais dentro da collection inventory:

// inventory collection
{
   "name": "Pear",
   "stock": 20,
   "nutrition_facts": {
      "calories": 100,
      "grams_sugar": 17,
      "grams_protein": 1,
      ...
   }
   ...
}
{
   "name": "Candy Bar",
   "stock": 26,
   "nutrition_facts": {
      "calories": 250,
      "grams_sugar": 27,
      "grams_protein": 4,
      ...
   }
   ...
}

Dessa forma, quando você consulta um item em inventory, as informações nutricionais são incluídas no resultado sem a necessidade de outra query ou de uma operação de $lookup. Considere a possibilidade de incorporar documentos quando os dados das collections tiverem um relacionamento de um para um.

Usar arrays

Considere o exemplo a seguir em que documentos na collection players de uma liga de beisebol fazem referência a documentos em uma collection teams, semelhante a um banco de dados tabular:

// players collection
{
   "team_id": 1, // reference to a team document
   "name": "Nick",
   "position": "Pitcher"
   ...
}
{
   "team_id": 1,
   "name": "Anuj",
   "position": "Shortstop"
   ...
}

// teams collection
{
   "_id": 1,
   "name": "Danbury Dolphins"
   ...
}

Se um aplicativo solicitar uma lista de jogadores de um time, essa estrutura de esquema exigirá um $lookup da collection players para encontrar cada jogador que corresponda a um team_id.

Em vez disso, você pode listar os players em uma array no próprio documento da equipe:

// teams collection
{
    "_id": 1,
    "name": "Danbury Dolphins",
    "players": [
       {
          "name": "Nick",
          "position": "Pitcher"
          ...
       },
       {
          "name": "Anuj",
          "position": "Shortstop"
          ...
       }
    ]
}

Ao usar arrays para armazenar dados relacionados, um aplicativo pode recuperar informações team completas, incluindo os jogadores do time, sem operações de $lookup ou índices em outras collections. Nesse caso, usar arrays é mais eficiente do que armazenar as informações em collections separadas.

Modelos de Dados

• Para saber mais sobre modelagem de dados no MongoDB e o modelo de esquema flexível, consulte Introdução à modelagem de dados.

• Para saber mais sobre as trocas entre modelos de dados incorporados e normalizados, consulte Modelagem de Dados.

• O MongoDB também oferece um curso gratuito da MongoDB University sobre Modelagem de Dados: Modelagem de Dados para o MongoDB.

arrays

Para saber mais sobre como consultar arrays no MongoDB, leia Consultar uma array.

Padrões de design

Para ler sobre situações em que as arrays funcionam bem, consulte os seguintes padrões de design:

• Use o Padrão de Atributo para manipular dados com combinações exclusivas de atributos, como dados de filmes em que cada filme é lançado em um subconjunto de países.

• Use o Padrão Bucket para lidar com dados sequenciais ou bem agrupados, como dados de intervalo de tempo.

• Use o Padrão Polimórfico para lidar com documentos de formatos diferentes na mesma collection, como registros de atletas de vários esportes.

Esquemas desnormalizados

Para ler sobre uma situação em que duplicar dados melhora o esquema, consulte o seguinte padrão de design:

• Use o Padrão Extended Reference para duplicar uma porção de leitura frequente de dados de documentos grandes para documentos menores.