达梦数据库
国产大型关系型数据库管理系统（RDBMS）
MongoDB 简介
MongoDB 是一个开源的 NoSQL 文档数据库，由 MongoDB Inc. 开发并维护，专为 灵活的数据模型、水平扩展和高性能查询 设计。与传统关系型数据库不同，MongoDB 采用 JSON-like（BSON）格式 存储数据，支持 动态字段、嵌套文档和数组，适用于 大数据、实时分析、内容管理 等场景。其核心优势包括 无模式（Schema-less）设计、自动分片（Sharding）和内置复制集（Replica Set），使其成为现代应用开发的热门选择。
核心特性
- 文档数据模型
- 数据以 BSON（Binary JSON） 格式存储，支持嵌套结构和数组
- 无固定表结构，字段可动态增减（适合敏捷开发）
- 高性能查询
- 支持 索引（B-Tree、全文、地理空间） 加速查询
- 聚合框架（Aggregation Pipeline）实现复杂数据分析
- 水平扩展（Sharding）
- 数据自动分片到多台机器（基于分片键）
- 支持 哈希分片、范围分片 等策略
- 高可用性
- 复制集（Replica Set）：主节点故障时自动切换（1主多从）
- 多数据中心部署：保障容灾能力
- 事务支持
- 多文档 ACID 事务（MongoDB 4.0+）
- 多语言驱动
- 官方支持 Java、Python、Node.js、C# 等语言
- 云原生集成
- MongoDB Atlas：全托管云数据库服务（支持 AWS/Azure/GCP）
核心概念
| 术语 | 说明 |
|---|---|
| Collection | 类似关系型数据库的“表”，存储文档（如 users） |
| Document | 数据基本单元（BSON 格式），如 {name: "Alice", age: 25} |
| Field | 文档中的键值对（如 name: "Alice"） |
| Index | 加速查询的数据结构（如 db.users.createIndex({name: 1})） |
| Shard | 数据分片，每个分片存储部分数据 |
| Replica Set | 主从复制集群（默认 3 节点） |
典型应用场景
- 内容管理系统（CMS）
- 存储文章、评论等半结构化数据
- 物联网（IoT）
- 海量设备传感器数据存储与实时查询
- 用户画像与推荐系统
- 灵活存储用户行为标签（如浏览历史）
- 实时分析
- 结合聚合框架分析日志或交易数据
- 移动应用后端
- 适配快速迭代的数据模型需求
快速入门示例
1. 启动 MongoDB（Docker）
docker run -d --name mongo -p 27017:27017 mongo:6.02. 命令行操作
// 连接数据库
mongosh
// 插入文档
db.users.insertOne({name: "Alice", age: 28, hobbies: ["hiking", "coding"]});
// 查询
db.users.find({age: {$gt: 20}});
// 创建索引
db.users.createIndex({name: 1});3. Python 示例（PyMongo）
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient("mongodb://localhost:27017")
db = client.test_db
# 插入数据
db.users.insert_one({"name": "Bob", "email": "[email protected]"})
# 聚合查询
result = db.users.aggregate([
{"$match": {"age": {"$gt": 20}}},
{"$group": {"_id": "$name", "count": {"$sum": 1}}}
])性能优化建议
- 索引设计
- 为高频查询字段创建索引（避免全集合扫描）
- 使用复合索引优化多字段查询
- 分片策略
- 选择 高基数、低频率变更 的字段作为分片键
- 内存配置
- 确保工作集（Working Set）能放入内存
- 读写分离
- 将分析查询路由到从节点
- 文档结构
- 避免嵌套过深（影响查询性能）
数据评估
关于MongoDB特别声明
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