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。
測試案例
A例如，我們將研究 ACME 公司的案例。他們需要以將員工與地址連結的方式儲存地址。一名員工可以擁有多個地址，這使其成為一對多（1:N）關係。這沒問題，因為就像關聯式資料庫一樣，MongoDB 中的關係可以是一對一（1:1）、一對多（1:N）、多對一（N:1）或多對多（N:N）。
以下是 Navicat JSON 檢視中 employees 文件的文件結構：
以下是 addresses 文件：
建立內嵌關係
使用內嵌方法，我們將 addresses 文件直接內嵌到 employees 文件中。我們可以在 Navicat for MongoDB 輕鬆完成，如下所示：
- 使用 JSON 檢視開啟 collection 集合並複製最後兩個文件：
- 切換到 employees 集合並編輯第一個文件：
- 將地址貼到與其關聯的員工文件中，並將它們包含在「address」陣列元素中：
優點和缺點
此方法將所有相關資料保存在一個文件中，這使得擷取和維護變得容易。現在可以在一個查詢中擷取整個文件：
內嵌關係的缺點是，如果內嵌文件的大小不斷成長，則會對讀寫效能產生負面影響。
建立參考關係
使用此方法，員工和地址文件都將保持獨立，但員工文件將會有一個欄位參考地址文件的 id 欄位：
如上所示，員工文件包含陣列欄位「address_ids」，其中包含相應地址的 ObjectIds。使用這些 ObjectIds，我們可以查詢地址文件並從那裡取得地址的詳細資料。
優點和缺點
雖然這種方法可以更易於管理文件大小，但我們現在需要兩個查詢來取得地址的詳細資料：一個用於從 employees 文件中擷取 address_ids 欄位，另一個用於從 addresses 集合中取得地址：
var result = db.employees.findOne({"name":"Tom Smith"},{"address_ids":1})
var addresses = db.addresses.find({"_id":{"$in":result["address_ids"]}})
預告
在下一篇文章中，我們將學習如何在 Navicat for MongoDB 中使用 MongoDB 參考關係（也稱為手動參考）和 DBRefs。你可以在產品頁面了解有關它的更多資訊。更可下載功能齊全的應用程式，並在 14 天的試用期內免費使用！
