给MongoDB开发者的50条建议（二）#第二条 要使你的数据面向未来，那么就对数据进行规范化(Normalize if you n
给MongoDB开发者的50条建议（二）
#第二条 要使你的数据面向未来，那么就对数据进行规范化(Normalize if you need to future-proof data)
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“面向未来的规范的数据”就是指在未来，不同的应用程序能够以各种不同的方式对规范化过的数据进行查询。
这就假定了你有一些数据集合是要被许多应用程序年复一年的使用，有些数据集合是像这样的，但大多数人的数据是不断发展变化的，一些旧的数据会被更新或是丢弃。大多数的人都希望自己现在的查询能够尽可能的快速高效，但是如果他们在将来改变这些查询，他们将要为新的查询去优化数据库。
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另外，如果一个应用很成功，其数据集往往变得非常特定于应用程序。这并不是说该数据集不能被应用于多个应用程序，通常你会考虑在其上做“荟萃分析”（meta-analysis）。但是这很难等同于“面向未来”所追求的“在10年内人们可以做任何他们想要的查询”。
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#我的评注：
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? 其实这里的“规范化(Normalization)”并不是指关系型数据库中的"规范化"。这里的规范化其实指的是“reference objects in a different collection”。就是使用我们“#第一条“中的引用。
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读完这条我有些云里雾里，所以查阅了一些资料，StackOverflow上有一则关于MongoDB Normalization的问答让我高清了一些问题：
http://stackoverflow.com/questions/5841681/mongodb-normalization-foreign-key-and-joining-question
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3 楼 jonerxq 2012-04-13 你好：
我现在有一个数据结构
{
"location": {
"latitude": 51.0,
"longitude": -0.1,
"altitude": 30.1,
"accuracy": 1200.1,
"altitude_accuracy": 10.1,
"address": {
"street_number": "100",
"street": "Amphibian Walkway",
"postal_code": "94043",
"city": "Mountain View",
"county": "Mountain View County",
"region": "California",
"country": "United States of America",
"country_code": "US"
}
}
}
你说我这样和
{
"location": {
"latitude": 51.0,
"longitude": -0.1,
"altitude": 30.1,
"accuracy": 1200.1,
"altitude_accuracy": 10.1,
"street_number": "100",
"street": "Amphibian Walkway",
"postal_code": "94043",
"city": "Mountain View",
"county": "Mountain View County",
"region": "California",
"country": "United States of America",
"country_code": "US"
}
}
这样查询性能上是不是没什么影响，
我用上面那种方式会不会更面向对象一点
