Czy wiesz czym jest Attribute Pattern w MongoDB?
Kiedy stosować Attribute Pattern?
Wzorzec warto zastosować, kiedy:
- mamy wiele dużych dokumentów z wieloma podobnymi polami, ale istnieje pewien podzbiór pól o tej samej charakterystyce, a chcemy pytać i sortować właśnie po tym podzbiorze pól, lub
- tylko niewielka część dokumentów zawiera pola, po których chcemy sortować, lub
- oba powyższe warunki występują jednocześnie.
Przykłady:
Kolekcja filmów - pola daty premier w poszczególnych krajach
{
title: "Star Wars",
director: "George Lucas",
// ...
release_US: ISODate("1977-05-20T01:00:00+01:00"),
release_France: ISODate("1977-10-19T01:00:00+01:00"),
release_Italy: ISODate("1977-10-20T01:00:00+01:00"),
release_UK: ISODate("1977-12-27T01:00:00+01:00")
}
Kolekcja utworów muzycznych
{
title: 'What is love?',
// ...
streams_spotify: 23854235,
streams_tidal: 23432,
streams_youtube: 9993453,
streams_apple: 345665
}
Na czym polega problem?
Chodzi o wydajność zapytań. W pierwszym przykładzie zapytanie po dacie premiery będzie wymagało indeksu na każdym z pól release_*. Jeśli mamy wiele krajów, to zarządzanie tymi indeksami może być trudne, obsługa nowych wydań, np. w nowym kraju albo na festiwalu oznacza konieczność dodania jeszcze kolejnego indeksu.
Indeksy - przed zastosowaniem AttributePattern
[
{release_US: 1},
{release_France: 1},
{release_Italy: 1},
{release_UK: 1},
// ...
]
Na czym polega Attribute Pattern?
Dane można zamodelować inaczej. Zamiast wielu osobnych pól wystarczy wprowadzić jedno pole typu Array, zawierające pary klucz-wartość. W przykładzie kolekcji filmów, kluczami będą kolejne lokalizacje, a wartościami daty. Po zastosowaniu wzorca otrzymamy dokumenty w następującej formie:
{
title: "Star Wars",
director: "George Lucas",
// ...
releases: [
{
location: "USA",
date: ISODate("1977-05-20T01:00:00+01:00")
},
{
location: "France",
date: ISODate("1977-10-19T01:00:00+01:00")
},
{
location: "Italy",
date: ISODate("1977-10-20T01:00:00+01:00")
},
{
location: "UK",
date: ISODate("1977-12-27T01:00:00+01:00")
},
// ...
],
// ...
}
Plusy takiego rozwiązania to:
- łatwe dodanie nowych lokalizacji,
- jeden indeks:
{ "releases.location": 1, "releases.date": 1} - łatwe dodawanie kolejnych pól charakteryzujących nasze dane,
- szybsze zapytania.
Praktyczny przypadek użycia
Inny przypadek użycia to kolekcja produktów, posiadających różne charakterystyki w zależności od typu. Przykładowo ubrania mogą mieć rozmiar S, M, L. Natomiast kubki mogą mieć pojemność podaną w różnych jednostkach. Jeszcze inne produkty będą miały wysokość, szerokość, długość, czy masę, również w różnych jednostkach. Niektóre z tych charakterystyk nie są znane na etapie projektowania aplikacji i mogą zostać wprowadzone później. Załóżmy, że chcemy zapewnić użytkownikowi możliwość wyszukiwania po wielu polach i móc łatwo dodać nowy rodzaj filtra. Tu również wzorzec Attribute Pattern okaże się idealnym rozwiązaniem. Kubek może mieć np. następujące dane:
"specs": [
{ k: "volume", v: "500", u: "ml" },
{ k: "volume", v: "12", u: "ounces" }
]
a szafka zupełnie inne dane, ale w tym samym polu specs:
"specs": [
{ k: "height", v: "100", u: "cm" },
{ k: "height", v: "39.37", u: "inches" },
// ...,
{ k: "weight", v: "10", u: "kg"}
]
Aby efektywnie przeszukiwać taką strukturę potrzebujemy tylko jednego indeksu:
{"specks.k": 1, "specs.v": 1, "specs.u": 1}
Otrzymujemy bardzo elastyczny model danych, pozwalający na skomplikowane i wydajne wyszukiwanie.
Więcej informacji
https://www.mongodb.com/developer/how-to/attribute-pattern/