电商业务一个基本的功能模块就是存储品类丰富的商品信息，各种商品特性、参数各异，mongodb 灵活的文档模型非常适合于这类业务，本文主要介绍如何使用 mongodb 来存储商品分类信息。
关系型数据库解决方案
上述问题使用传统的关系型数据库也可以解决，比如以下几种方案
针对不同商品，创建不同的表
比如音乐专辑、电影这2种商品，有一部分共同的属性，但也有很多自身特有的属性，可以创建2个不同的表，拥有不同的schema。
CREATE TABLE `product_audio_album` (
`sku` char(8) NOT NULL,
...
`artist` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_0` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_1` varchar(255) DEFAULT NULL,
...,
PRIMARY KEY(`sku`))
...
CREATE TABLE `product_film` (
`sku` char(8) NOT NULL,
...
`title` varchar(255) DEFAULT NULL,
`rating` char(8) DEFAULT NULL,
...,
PRIMARY KEY(`sku`))
...这种做法的主要问题在于
针对每个新的商品分类，都需要创建新的表
应用程序开发者必须显式的将请求分发到对应的表上来查询，一次查询多种商品实现起来比较麻烦
所有商品存储到单张表
CREATE TABLE `product` (
`sku` char(8) NOT NULL,
...
`artist` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_0` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_1` varchar(255) DEFAULT NULL,
...
`title` varchar(255) DEFAULT NULL,
`rating` char(8) DEFAULT NULL,
...,
PRIMARY KEY(`sku`))将所有的商品存储到一张表，这张表包含所有商品需要的属性，不同的商品根据需要设置不同的属性，这种方法使得商品查询比较简单，并且允许一个查询跨多种商品，但缺点是浪费的空间比较多。
提取公共属性，多表继承
CREATE TABLE `product` (
`sku` char(8) NOT NULL,
`title` varchar(255) DEFAULT NULL,
`description` varchar(255) DEFAULT NULL,
`price`, ...
PRIMARY KEY(`sku`))
CREATE TABLE `product_audio_album` (
`sku` char(8) NOT NULL,
...
`artist` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_0` varchar(255) DEFAULT NULL,
`genre_1` varchar(255) DEFAULT NULL,
...,
PRIMARY KEY(`sku`),
FOREIGN KEY(`sku`) REFERENCES `product`(`sku`))
...
CREATE TABLE `product_film` (
`sku` char(8) NOT NULL,
...
`title` varchar(255) DEFAULT NULL,
`rating` char(8) DEFAULT NULL,
...,
PRIMARY KEY(`sku`),
FOREIGN KEY(`sku`) REFERENCES `product`(`sku`))
...上述方案将所有商品公共的属性提取出来，将公共属性存储到一张表里，每种商品根据自身的需要创建新的表，新表里只存储该商品特有的信息。
Entity Attribute Values 形式存储
所有的数据按照 的3元组的形式存储，这个方案实际上是把关系型数据库当KV存储使用，模型简单，但应对复杂的查询不是很方便。
ENTITY ATTRIBUTE VALUES
sku_00e8da9b type Audio Album
sku_00e8da9b title A Love Supreme
sku_00e8da9b … …
sku_00e8da9b artist John Coltrane
部分功能简介：商品收藏夹功能热门商品最新商品分级价格功能自选风格打印结算页面内部短信箱商品评论增加上一商品，下一商品功能增强商家提示功能友情链接用户在线统计用户来访统计用户来访信息用户积分功能广告设置用户组分类邮件系统后台实现更新用户数据系统图片设置模板管理CSS风格管理申诉内容过滤功能用户注册过滤特征字符IP库管理及来访限制及管理压缩，恢复，备份数据库功能上传文件管理商品类别管理商品添加/修改/
sku_00e8da9b genre Jazz
sku_00e8da9b genre General
… … …
MongoDB 解决方案
MognoDB 与关系型数据库不同，其无schema，文档内容可以非常灵活的定制，能很好的使用上述商品分类存储的需求; 将商品信息存储在一个集合里，集合里不同的商品可以自定义文档内容。
比如一个音乐专辑可以类似如下的文档结构
{
sku: "00e8da9b",
type: "Audio Album",
title: "A Love Supreme",
description: "by John Coltrane",
asin: "B0000A118M",
shipping: {
weight: 6,
dimensions: {
width: 10,
height: 10,
depth: 1
},
},
pricing: {
list: 1200,
retail: 1100,
savings: 100,
pct_savings: 8
},
details: {
title: "A Love Supreme [Original Recording Reissued]",
artist: "John Coltrane",
genre: [ "Jazz", "General" ],
...
tracks: [
"A Love Supreme Part I: Acknowledgement",
"A Love Supreme Part II - Resolution",
"A Love Supreme, Part III: Pursuance",
"A Love Supreme, Part IV-Psalm"
],
},
}而一部电影则可以存储为
{
sku: "00e8da9d",
type: "Film",
...,
asin: "B000P0J0AQ",
shipping: { ... },
pricing: { ... },
details: {
title: "The Matrix",
director: [ "Andy Wachowski", "Larry Wachowski" ],
writer: [ "Andy Wachowski", "Larry Wachowski" ],
...,
aspect_ratio: "1.66:1"
},
}所有商品都拥有一些共同的基本信息，特定的商品可以根据需要扩展独有的内容，非常方便； 基于上述模型，MongoDB 也能很好的服务各类查询。
查询某个演员参演的所有电影，并按发型日志排序
db.products.find({'type': 'Film', 'details.actor': 'Keanu Reeves'}).sort({'details.issue_date', -1})上述查询也可以通过建立索引来加速
db.products.createIndex({ type: 1, 'details.actor': 1, 'details.issue_date': -1 })查询标题里包含特定信息的所有电影
db.products.find({
'type': 'Film',
'title': {'$regex': '.*hacker.*', '$options':'i'}}).sort({'details.issue_date', -1})可建立如下索引来加速查询
db.products.createIndex({ type: 1, details.issue_date: -1, title: 1 })扩展
当单个节点无法满足海量商品信息存储的需求时，就需要使用MongoDB sharding来扩展，假定大量的查询都是都会基于商品类型，那么就可以使用商品类型字段来进行分片。
db.shardCollection('products', { key: {type: 1} })分片时，尽量使用复合的索引字段，这样能满足更多的查询需求，比如基于商品类型之后，还会经常根据商品的风格标签来查询，则可以把商品的标签字段作为第二分片key。
db.shardCollection('products', { key: {type: 1, 'details.genre': 1} })如果某种类型的商品，拥有相同标签的特别多，则会出现jumbo chunk的问题，导致无法迁移，可以进一步的优化分片key，以避免这种情况。
db.shardCollection('products', { key: {type: 1, 'details.genre': 1, sku: 1} })加入第3分片key之后，即使类型、风格标签都相同，但其sku信息肯定不同，就肯定不会出现超大的chunk。
