Arangodb：在树状结构中引用叶子的最佳建模策略

Question

给定一个修复 3 层的深树结构，例如

collection: 树

{
    "name": "Level 1",
    "children": [{
        "name": "Level 1.1",
        "children": [{
            "name": "Level 1.1.1"
        }, {
            "name": "Level 1.1.2"
        }]
    }, {
        "name": "Level 1.2",
        "children": [{
            "name": "Level 1.2.1"
        }]
    }]
}

并且在另一个 collection 中引用了一个 "leaf" 节点：

collection "person"

{
  "name": {
    "first": "John",
    "last": "Doe"
  },
  "linkToLeaf": "<need to reference a leaf node. e.g. 'Level 1.2.1'>"
}

并且需要查询数据到：

呈现树以便管理员用户可以组织层次结构（基本 CRUD 页面）
在某个地方显示面包屑"You are in: Level 1 > Level 1.2 > Level 1.2.1"
建立link到"leaf node"

使用 arangodb，建模数据的最佳方式是什么？使用图表，简单的 JSON 文件，两者的混合，还有别的吗？

我正在做一个新项目，我们想跳转到 NoSQL，但是来自传统 RDBMS 的背景，我会简单地使用递归连接对树建模，因此简单地引用 "leaf node"使用它的主键。

不知道怎么做 Arangodb...

Answer 1

有几点会对您的数据模型产生影响：

与常规数据库一样，连接不是免费的。将来自多个集合的数据聚合到一个文档中可能会有所帮助。
根据您要更新的内容，使用深度结构化的文档可能会变得很有挑战性，并且会产生难以阅读的 AQL。

在你的例子中，你展示了一些看起来非常相似的东西，像分形一样嵌套。你可以肯定地把它弄平，然后通过图形遍历嵌套做你所做的事情。这对于您在客户端的代码可能是有益的，您不仅会被绑定到固定数量的层； Graph traversals 产生非常好的行为，您甚至可以迭代更深的动态。

新的 ArangoDB 模式匹配遍历看起来像这样：

db._create("names");
db.names.save({_key: "Level1"});
db.names.save({_key: "Level1.1"});
db.names.save({_key: "Level1.1.1"});
db.names.save({_key: "Level1.1.2"});
db.names.save({_key: "Level1.1.3"});
db.names.save({_key: "Level1.2"});
db.names.save({_key: "Level1.2.1"});

db._createEdgeCollection("nameEdges")
db.nameEdges.save("names/Level1",   "names/Level1.1",   {layer: 0})
db.nameEdges.save("names/Level1.1", "names/Level1.1.1", {layer: 1})
db.nameEdges.save("names/Level1.1", "names/Level1.1.2", {layer: 1})
db.nameEdges.save("names/Level1.1", "names/Level1.1.3", {layer: 1})
db.nameEdges.save("names/Level1",   "names/Level1.2",   {layer: 0})
db.nameEdges.save("names/Level1.2", "names/Level1.2.1", {layer: 1})

db._create("persons")
db.persons.save({_key: "adam_ant", details: {cname: "adam", lname: "ant"}})
db.persons.save({_key: "david_bowie", details:
    {cname: "david", lname: "bowie"}})

db._createEdgeCollection("nameToPersons")
db.nameToPersons.save("names/Level1", "persons/adam_ant",
    {himself: true})
db.nameToPersons.save("names/Level1.2", "persons/david_bowie",
    {alien: true})

递归结构：

db._query("FOR v IN 1..3 OUTBOUND 'names/Level1' nameEdges RETURN v"
     ).toArray()

连接人；我们向他们显示顶点、边和路径：

db._query("FOR v, e, p IN 1..4 OUTBOUND 'names/Level1' " +
          "nameEdges,nameToPersons " +
          "RETURN {v:v, e:e, p:p}").toArray()

您可以对 edges、vertices 和 paths 的任意属性进行过滤：

db._query("FOR v, e, p IN 1..4 OUTBOUND 'names/Level1' " +
          "nameEdges,nameToPersons " +
          "FILTER e.alien != true " +
          "RETURN {v:v}").toArray()

Arangodb：在树状结构中引用叶子的最佳建模策略

Arangodb: Best modelling strategy to reference leaf in a tree like structure

arangodb