Mongoose schema 的深度嵌套导致查询效率低的解决方法
在开发过程中，我们经常会使用 Mongoose 这个库来操作 MongoDB 数据库。而在 Mongoose 中，我们可以定义 schema 来规定数据的格式。然而，在一些情况下我们可能需要使用深度嵌套的 schema，比如一个订单中会包含多个商品，每个商品又有自己的规格、价格等信息。但是，这样的深度嵌套会带来一个问题，就是查询效率低下。本文将介绍如何解决这个问题。
问题描述
假设我们有一个订单 schema，它包含多个商品，每个商品包含商品信息、价格等。我们可以这样定义 schema：
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--当我们想要查询所有价格大于等于 100 的订单时，可以这样写：
const orders = await Order.find({
'products.price': { $gte: 100 }
})这个查询语句似乎很简单，但是当数据量大的时候，查询效率就会变得非常低下。
最终，我们会发现一个简单的查询可能需要几秒钟才能完成，这是一个非常严重的问题。
解决方法
解决这个问题的方法是使用 population 和 virtual。
Population
Population 可以通过引用另一个 Collection 来避免嵌套文档的查询效率低下问题。对于我们的订单例子，我们可以定义一个商品 schema：
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--然后在订单 schema 中，我们使用 productIds 来记录每个订单包含哪些商品：
const OrderSchema = new mongoose.Schema({
productIds: [{ type: mongoose.Schema.Types.ObjectId, ref: 'Product' }],
total: Number
})这样我们就可以通过以下查询来查找所有价格大于等于 100 的订单：
const orders = await Order.find()
.populate('productIds', 'name price specs')
.where('productIds.price')
.gte(100)Virtual
Virtual 可以通过定义虚拟字段来避免嵌套文档的查询效率低下问题。对于我们的订单例子，我们可以定义一个虚拟字段 products，它其实是根据 productIds 查询出来的商品信息：
OrderSchema.virtual('products', {
ref: 'Product',
localField: 'productIds',
foreignField: '_id',
justOne: false
})再加上一个方法来筛选价格大于等于 100 的商品：
OrderSchema.methods.filterByPrice = function (price) {
return this.products.filter(p => p.price >= price)
}这样我们就可以通过以下查询来查找所有价格大于等于 100 的订单：
const orders = await Order.find()
.populate('products')
.then(os => os.flatMap(o => o.filterByPrice(100)))总结
在 Mongoose 中，深度嵌套的 schema 会导致查询效率低下的问题，但是我们可以通过 population 和 virtual 来解决这个问题。使用 population 可以避免嵌套文档的查询效率低下问题，而使用 virtual 可以定义虚拟字段来避免嵌套文档的查询效率低下问题。选择哪种方法取决于具体的情况。需要注意的是，使用 population 和 virtual 也会带来一些额外的性能开销，需要根据实际情况选择使用。
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