数据库结构设计：
用户信息表，书籍信息表，用户为书籍打分信息表，评论表。
现在假想要做一个显示评论内容的页面，上面会有用户信息和相关书籍的信息，想必大家脑子里已经出现各种select和join了吧。
如果用NoSql还是同样的设计的话，那你会惊喜的发现NoSql数据库的性能简直差到爆。性子火爆的估计当场就要掀桌。
先从最基本的设计元素说起，几乎所有的NoSql数据库都没有表（table）的概念，取而代之的是文档（document）。文档是个什么东西？Mongodb的解释，文档是一个使用JSON格式以key-value方式存储数据的结构，比如：
{ "item": "pencil", "qty": 500, "type": "no.2" } 看起来和表没什么不同嘛？咳咳，JSON是支持嵌套结构的，比如可以把书籍信息和用户打分的信息存到一起：
{
"id": "123zxcrweq2",
"title": "雪中悍刀行",
"author": "烽火戏诸侯",
"scores": [
{
"userid": "454zxcfwer1",
"nickname": "Allen",
"score": 3,
},
{
"userid": "678zxkiou1",
"nickname": "Judy",
"score": 4,
}
],
}
一堆document存储到一起就叫做collection，而同一个collection里面的document可以不一样。注意，这里也是重点概念。如果切换到关系型数据库的话，相当于一张表里每一行数据的列都可以不一样。这不是乱套了吗？用不好确实会乱套的。
概念说完了，来看看面对下面这种产品要求的时候应该怎么办。产品经理说了，要在书籍信息页面看到所有评论，评论人的信息和打的分也要出现。
如果是关系数据库，获取数据的思路是这样的：
1. 根据书籍Id取到书籍信息。
2. 根据书籍Id取到所有评论信息。
3. 根据评论信息中的用户Id取到相关用户的信息。
4. 根据书籍Id和用户Id取到打分信息。
那在NoSql数据库中如果我们用如下结构存储数据的话……
{
"id": "123zxcrweq2",
"title": "雪中悍刀行",
"author": "烽火戏诸侯",
"comments": [
{
"author": {
"id": "454zxcfwer1",
"nickname": "Allen",
"avatarurl": "头像1.png",
},
"score": 3,
"title": "书评1",
"content": "书评内容1",
},
{
"author": {
"id": "454zxcfwer1",
"nickname": "Judy",
"avatarurl": "头像2.png",
},
"score": 4,
"title": "书评2",
"content": "书评内容2"
}
],
}
似乎只要根据书籍Id查询一次就能得到结果了吧……明白为什么说NoSql数据库效率高了吗？一边是从四个集合中查找数据，一边是从一个集合中查找数据，这运行效率肉眼就能看出来差别了吧。
所以到这里我得到了一条设计心得，尽可能把一次展示所需的必要数据都存储到一起。这是典型的空间换时间。所幸现在的科技条件下空间的价格非常低廉，所以很划算。
根据这个设计结构，似乎也不需要事务的支持了，用户为一本书籍打分只需要在一个document里面添加数据就够了。
好，document特性的用处明白了，现在就来研究下NoSql数据库另外一条原则的用途了，还记得是什么吗？同一个collection里面的document可以不一样。
还是从实际应用中来看，某日，产品经理说，书籍详细信息页面上还要显示书评的创建时间。
如果使用关系数据库该怎么办？
1. 创建一个为Review表增加”creationtime“列的sql脚本。
2. 到数据库中运行。
3. 修改相关代码和存储过程。
NoSql呢？
1. 在Comment结构实体中增加CreationTime，增加赋值代码。
没了，不需要去修改历史数据，因为？同一个collection里面的document可以不一样。那如果取到历史数据怎么办？Comment的CreationTime会被置为空。挺合理的，也不会产生什么危害。
大家都知道，互联网产品的更新速度是非常快的，经常根据用户反馈和市场情况调整产品形态，而数据结构也会经常发生变化。为了适应这种环境，如何处理历史数据就成了老大难。还记得当年看到一个DBA在设计表的时候会留出几个字段叫做”Reserved1，Reserved2……“，感觉好无厘头，浪费空间，后来随着产品功能的增加才明白这其实是经验丰富的表现。如果用NoSql就不用这么纠结了。
总结一下，就我浅薄的使用经验来看，NoSql的优点是：1. 在精心的设计下查询性能巨好。2. 数据结构弹性十足，特别适合快速发展中的产品。
另外需要提醒一下，Mongodb不支持事务，所以务必在设计的时候考虑到这一点。核心业务数据尽可能通过结构设计做到数据插入的一致性。如果实在无法达成，请立即转回去用关系数据库，否则或早或晚你一定会后悔的。
非本人创作，原文转载:http://www.cnblogs.com/AllenDang/p/3507821.html