Czy wiesz do czego służy Outlier Pattern w MongoDB?
Wzorzec ten jest stosowany, kiedy większość danych można i warto zamodelować w jeden sposób, ale dla niewielkiego odsetka dokumentów, które odstają od normy, będzie to nieakceptowalne lub niemożliwe.
Przykład
Przedstawmy wzorzec Outlier na przykładzie. Załóżmy, że mamy kolekcję books, w której przechowujemy książki z podstawowymi danymi. Chcemy też łatwo wyciągnąć informację, kto kupił daną książkę - żeby na tej podstawie rekomendować inne książki.
Możemy zdecydować się na zapisywanie identyfikatorów użytkowników w naszym dokumencie książki zamiast osobno. Dla większości książek będzie to najwydajniejsze rozwiązanie.
{
"_id": 12,
"title": "MongoDB Patterns",
...,
"customers_purchased": ["user00", "user01", "user02"]
}
Może się jednak okazać, że dla bestsellerów przekroczymy dopuszczalny maksymalny rozmiar dokumentów - 16 MB. Jeśli zdecydujemy się wyciągnąć te informacje z books do osobnej kolekcji, to skończymy z rozwiązaniem działającym dla wszystkich przypadków, ale niewydajnym dla ponad 99% z nich.
Chcąc mieć wydajność pierwszego rozwiązania bez jego ograniczeń, z dodatkową obsługą tylko dla niewielkiej liczby dokumentów, wprowadzamy wzorzec Outlier.
Nadal większość dokumentów będzie przechowywać identyfikatory w polu customers_purchased i będą wyglądać dokładnie tak jak pierwszy przykład. Jeśli liczba użytkowników, która kupiła daną książkę, przekroczy określony przez nas limit, np. 1000, kolejnych użytkowników zaczynamy przechowywać osobno, a do tego dokumentu dodamy flagę has_extras z wartością true.
{
"_id": 13,
"title": "Clean code",
...,
"customers_purchased": ["user00", "user05", "user06", ...],
"has_extras": "true"
}
{
"book_id": 13,
"customers_purchased": ["user6045", "user3451", "user1242", ...]
}
Musimy zadbać o to, żeby dociągnąć potrzebne informacje dla dokumentów z has_extras. Warto jednak robić to w jednym miejscu w kodzie, a we wszystkich innych ta flaga i cały design powinny być tak naprawdę transparentne i nie mieć wpływu na resztę kodu aplikacji.
Zastosowania
Inne zastosowania to relacje (polubienia, obserwowanie) w sieciach społecznościowych czy recenzje filmów. Popularne osoby, filmy, książki mogą zaburzyć standardowe zastosowania i typową liczbę powiązań.
Źródła
- https://www.mongodb.com/developer/products/mongodb/outlier-pattern/
- https://www.mongodb.com/blog/post/6-rules-of-thumb-for-mongodb-schema-design