写给MongoDB开发者的50条建议【系列索引】-创新互联
本系列文章翻译自《50 Tips and Tricks for MongoDB Developers》,暂时没有找到中文版,反正自己最近也在深入学习mongodb,所以正好拿来翻译一下。一方面加强自己学习的效果,另一方面让大 家也一起来体验一下需要我们这些mongodb使用者需要注意的地方。
让客户满意是我们工作的目标,不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户,将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴,公司提供的服务项目有:域名申请、虚拟空间、营销软件、网站建设、莲都网站维护、网站推广。首先声明自己的英文水平不是太高,加之有些英文翻译成中文也找不到合适的词来表达,所以在文章中可能会出现英文原词,或者说有些地方的翻译会有些生 硬,也就是说会出现直译的地方。翻译该书的主要目的是为大家学习探讨用的,如果有翻译不精准的地方,或者说有更加精准的翻译,还请大家指出,我会及时的更 正的,在此先谢过各位了。
Chapter 1 Application Design Tips应用设计方面的建议
Tip#1.Duplicate data for speed,reference data for integrity(数据冗余是为了性能,引用数据是为了完整性。)
Tip#2.Normalize if you need to future-proof data(如果你想你的数据为不会过时的技术服务的话,请使用引用式结构)
Tip3#:Try to fetch data in a single query(尽量使用一次查询获取所需的数据)
Tip#4.Embed dependent fields(嵌入依赖的字段)
Tip#5.Embed "point-in-tme" data(对某一时间点的数据采用嵌入式结构)
Tip#6.Do not embed fields that have unbound growth(不要嵌入无限增长的字段)
Tip#7.Pre-populate anything you can(预先填充你能填充的)
Tip#8.Preallocate space,whenever possible(只要可能,可以预先分配一些空间)
Tip9.Store embedded information in arrays for anonymous access(将通用化的信息使用嵌入式结构存储在数组中)
Tip10.Design documents to be self-sufficient(将文档设计成自给自足的)
Tip11.Prefer $-operators to JavaScript(使用$操作符,而不是用javascript)
Tip#12.Compute aggregations as you go(使用的过程中,随时计算聚合量)
Tip#13.Write code to handle data integrity issue(用代码来解决数据完整性的问题)
Chapter 2 Implementation Tips 实现方面的建议
Tip#14.Use the correct types(使用正确的数据类型)
Tip#15.Override _id when you have your own simple,unique id(当你的数据有简单的,唯一的主键的时候,可以覆写内部的_id)
Tip#16.Avoid using a document for _id(避免使用文档作为_id列的值)
Tip#17.Do not use database references(不要使用数据库引用)
Tip#18.Don't use GridFS for small binary data(不要使用GridFS存储小的二进制数据)
Tip#19.Handle "seamless" failover(处理无缝的故障恢复)
Tip#20.Handle replica set failure and failover(处理复制集的故障和故障恢复)
Chapter 3 Optimization Tips 优化方面的建议
Tip#21.Minimize disk access(将访问磁盘的次数降到最低)
Tip#22.Use indexes to do more with less memory(通过索引实现用较少的内存做更多的事情)
Tip#23.Don't always use an index(不要总是使用索引)
Tip#24.Create indexes that cover your queries(创建的索引最好能覆盖你的查询)
Tip#25.Use compound indexes to make multiple queries fast(使用复合索引加速查询)
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