如何在文档数据库模型中建模“参考数据”？

Question

我正在创建我的实体的文档模型以存储在文档数据库 (RavenDB) 中。我正在建模的领域围绕Incidents。事件具有来源、优先级、类别、影响级别和许多其他分类属性。在 RDBMS 中，我有一个 Incident 表，其中包含 Priorities 表、Categories 表、Impacts 表等的外键，但我不知道如何在文档数据库中处理它（这是我的第一个 Doc BD）。

我有两种参考数据：

1. 简单查找值：Countries、States、Sources、Languages。属性：它们只有一个名称，但这是一个多语言系统，因此每种语言都有名称。支持的操作：创建、删除、重命名、停用和合并。

2. 复杂参考数据：与简单查找相同，加：其中一些具有许多字段，并具有自己的业务规则和验证规则。例如，两个 Priorities 不能具有相同的 Rank 值。有些具有更复杂的结构，例如Categories 由Subcategories 组成。

我应该如何将它们建模为（或作为其中的一部分）文档？

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PS：文档数据库建模指南的链接也将不胜感激

Answer 1

文档数据库与 SQL 数据库的处理关系非常不同。 RavenDB 文档讨论了这个here。对于很少（如果有的话）改变的事情，您应该使用denormalized refences。

此外，RavenDB 的主要作者here 对建模参考数据进行了很好的讨论。您可以扩展此示例以非常轻松地包含每个语言环境的缩写/名称字典。这方面的一个例子，here。

回答您的具体问题：

1. 您可以为每个国家/地区/州/等存储一个键，然后使用该键检索特定于语言环境的版本，方法是加载整个参考数据文档并执行内存查找。
2. 非规范化引用非常适合类别。如果必须显示，您可以包括名称和/或父类别。听起来实体本身很小，因此您不妨存储整个事物（并且不需要对其进行非规范化）。可以复制它 - 以这种方式处理更便宜，并且不会更改，或者至少不会经常更改（如果更改，您可以使用补丁来更新它）。这同样适用于您的其他实体。据我所知，业务规则与数据库无关，只是您必须能够运行适当的查询来执行它们。

更新：这是一篇描述如何处理tree structure in Raven 的帖子。