你可能聽說過欄索引是最佳化查詢效能的好方法，它盡可能地減少查詢所需的磁碟存取次數。MongoDB 有一個欄位索引的特定應用程式，稱為覆蓋索引查詢（Covered Queries），其中查詢的所有欄都被編製索引。因為 MongoDB 不需檢查除索引之外的任何文件，所以覆蓋索引查詢非常快。在今天的文章中，我們將學習如何使用覆蓋索引查詢更快地查詢資料。
如果你曾經嘗試在大型資料庫中尋找特定的欄，我相信你會同意這是一項艱鉅的任務。你可以從 information_schema 結構描述中收集大量有關資料庫結構的資訊。它有一個清單包含所有資料表和資料表中所有欄位。然後，你可以使用從此結構描述中取得的資訊執行查詢。涉及的特定資料表有 SCHEMATA、TABLES 和 COLUMNS。外部索引鍵讓你可以準確地構建在結構描述中建立資料表的方式。
在上週的文章中，我們透過 MongoDB 中的內嵌和參考式方法探討了模型化文件關係的優點和缺點。然後，我們建立內嵌和參考關係，並得到了一些寶貴的經驗。今天，我們將學習如何在 MongoDB 中建立 DBRefs。
顧名思義，關聯式資料庫（RDBMS）維持資料表之間的關係，以有意義的方式組織資料。像MongoDB 這樣的文件資料庫有時被稱為「無結構」（schemaless），因為它們並沒有像RDBMS 那樣真正落實關係。但是，雖然文件資料庫不需要與關聯式資料庫相同的預定結構，但這並不意味著它們不支持。實際上，MongoDB 允許透過內嵌和參考方法模型化文件之間的關係。在今天的文章中，我們將使用 Navicat for MongoDB嘗試每一種方法。
選擇哪個資料庫將管理公司的所有資料可能是一個非常艱鉅的決定。這是一個會對你的員工、合作夥伴和客戶產生長期影響的問題。也許你已經在考慮一些供應商？別那麼快！你是否已權衡了 NoSQL 與傳統關聯式資料庫的優缺點？如果還沒有，你就來對地方了。讓我們開始吧！
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