我正在用nodejs和mongod（不是mongoose）创建一个应用程序。我有一个问题，让我头痛了几天，任何人请提出一个办法！！
我有一个这样的MongoDB设计

post{
  _id:ObjectId(...),
  picture: 'some_url',
  comments:[
    {_id:ObjectId(...),
     user_id:Object('123456'),
     body:"some content"
    },
    {_id:ObjectId(...),
     user_id:Object('...'),
     body:"other content"
    } 
  ]
}

user{
 _id:ObjectId('123456'),
 name: 'some name', --> changable at any times
 username: 'some_name', --> changable at any times
 picture: 'url_link' --> changable at any times
}

[{
  _id:ObjectId(...),
  picture: 'some_url',
  comments:[
    {_id:ObjectId(...),
     user_id:Object('123456'),
     user_data:{
         _id:ObjectId('123456'),
         name: 'some name',
         username: 'some_name',
         picture: 'url_link'
     }
     body:"some content"
    },
    {_id:ObjectId(...),
     user_id:Object('...'),
     body:"other content"
    } 
  ]
}]

最佳答案

问题
由于written before，在过度嵌入时存在几个问题：
问题1：bson大小限制
截至本文撰写之时，BSON documents are limited to 16MB。如果达到了这个限制，mongodb将抛出一个异常，并且您不能添加更多的注释，在最坏的情况下，如果更改会增加文档的大小，甚至不能更改（用户名）或图片。
问题2：查询限制和性能
在某些情况下，查询或排序comments数组是不容易的。有些事情需要一个相当昂贵的聚合，另一些则需要相当复杂的语句。
虽然有人可能会说，一旦查询到位，这并不是什么大问题，但我不同意。首先，查询越复杂，对开发人员和随后的mongodbs查询优化器来说，优化就越困难。在简化数据模型和查询方面，我取得了最好的结果，在一个实例中，响应速度提高了100倍。
在扩展时，与更简单的数据模型和相应的查询相比，复杂和/或代价高昂的查询所需的资源甚至可能总计为整台机器。
问题3：可维护性
最后但并非最不重要的是，您可能会遇到维护代码的问题。作为一个简单的经验法则
代码越复杂，就越难维护。代码越难维护，维护代码的时间就越长。维护代码的时间越长，成本就越高。
结论：复杂的代码是昂贵的。
在这种情况下，“昂贵”既指金钱（专业项目）也指时间（业余项目）。
（我的！）解决方案
这很简单：简化数据模型。因此，您的查询将变得不那么复杂（希望）更快。
步骤1：识别用例
这对我来说是个疯狂的猜测，但这里最重要的是向你展示一般的方法。我将您的用例定义如下：
对于给定的帖子，用户应该能够评论
对于给定的帖子，显示作者和评论，以及评论人和作者的用户名和图片
对于给定的用户，应该可以很容易地更改名称、用户名和图片
步骤2：相应地对数据建模
用户
首先，我们有一个简单的用户模型

{
  _id: new ObjectId(),
  name: "Joe Average",
  username: "HotGrrrl96",
  picture: "some_link"
}

{
  _id: new ObjectId()
  title: "A post",
  content: " Interesting stuff",
  picture: "some_link",
  created: new ISODate(),
  author: {
    username: "HotGrrrl96",
    picture: "some_link"
  }
}

{
  _id: new ObjectId(),
  post: someObjectId,
  created: new ISODate(),
  commenter: {
    username: "FooBar",
    picture: "some_link"
  },
  comment: "Awesome!"
}

db.comments.find({post:objectIdOfPost})

db.comments.find({post:objectIdOfPost}).sort({created:-1}).limit(3)

var posts = db.posts.find().sort({created:-1}).limit(5)
posts.forEach(
  function(post) {
    doSomethingWith(post);
    var comments = db.comments.find({"post":post._id}).sort("created":-1).limit(3);
    doSomethingElseWith(comments);
  }
)

var posts = db.posts.find({"author.username": "HotGrrrl96"},{_id:1}).sort({"created":-1});
var postIds = [];
posts.forEach(
  function(post){
    postIds.push(post._id);
  }
)
var comments = db.comments.find({post: {$in: postIds}}).sort({post:1, created:-1});

db.users.update(
  { username: "HotGrrrl96"},
  {
    $set: { username: "Joe Cool"},
    $push: {oldUsernames: "HotGrrrl96" }
  },
  {
    writeConcern: {w: "majority"}
  }
);

db.posts.update(
  { "author.username": "HotGrrrl96"},
  { $set:{ "author.username": "Joe Cool"} },
  {
    multi:true,
    writeConcern: {w:"majority"}
  }
)

db.posts.createIndex({"author.username":1,"created":-1})

db.comments.createIndex({"post":1, "created":-1})

关于node.js - MongoDB查询注释以及用户信息，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32409635/