MongoDB使用手册：从入门到进阶的完整指南

一、MongoDB基础概念解析

MongoDB作为非关系型数据库的代表，采用文档型数据存储模型，其核心特点体现在以下三方面：

1. 文档结构：使用BSON（二进制JSON）格式存储数据，每个文档可包含嵌套数组和子文档。例如用户信息可表示为：

   {
   "_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011"),
   "name": "张三",
   "contacts": [
    {"type": "email", "value": "zhangsan@example.com"},
    {"type": "phone", "value": "13800138000"}
   ]
   }

2. 水平扩展：通过分片集群实现数据分布式存储，支持PB级数据量处理。典型分片键设计需考虑数据分布均匀性，如按用户ID的哈希值分片。
3. 高可用架构：副本集（Replica Set）提供自动故障转移，建议采用奇数个节点配置（3/5/7节点），通过rs.initiate()命令初始化副本集。

二、核心操作实战指南

1. CRUD操作详解

创建文档：使用insertOne()和insertMany()方法时需注意：

• 批量插入性能比单条插入提升3-5倍
• 启用批量写入确认（ordered: false）可提高容错性

  db.products.insertMany([
  {name: "笔记本", price: 5999, stock: 100},
  {name: "手机", price: 3999, stock: 200}
  ])

查询优化：

• 基础查询：db.users.find({age: {$gt: 18}})
• 投影操作：db.users.find({}, {name: 1, _id: 0})
• 游标使用：let cursor = db.logs.find().batchSize(100)

更新策略：

• $set操作符实现字段更新
• $inc用于数值增减
• 批量更新需添加multi: true参数

  db.orders.updateMany(
  {status: "pending"},
  {$set: {updateTime: new Date()}}
  )

2. 索引构建艺术

索引类型选择：

• 单字段索引：适用于高频查询字段
• 复合索引：遵循”最左前缀”原则，如{name: 1, age: 1}
• 多键索引：针对数组字段，如tags: ["mongodb", "database"]

索引创建示例：

// 创建TTL索引实现数据自动过期
db.sessions.createIndex({expireAt: 1}, {expireAfterSeconds: 0})
// 创建稀疏索引节省空间
db.users.createIndex({email: 1}, {sparse: true})

索引优化技巧：

• 使用explain()分析查询计划
• 监控索引使用情况：db.collection.aggregate([{$indexStats: {}}])
• 定期重建碎片化索引：db.runCommand({rebuildIndex: "collection", index: "*"})

三、高级功能应用

1. 聚合框架实战

管道操作流程：

1. $match过滤文档
2. $group进行分组计算
3. $sort排序结果
4. $project投影字段

电商数据分析示例：

db.orders.aggregate([
  {$match: {date: {$gte: ISODate("2023-01-01")}}},
  {$group: {
    _id: "$category",
    totalSales: {$sum: "$amount"},
    avgPrice: {$avg: "$price"}
  }},
  {$sort: {totalSales: -1}},
  {$limit: 5}
])

2. 事务处理最佳实践

多文档事务流程：

const session = db.getMongo().startSession();
try {
  session.startTransaction();
  db.accounts.updateOne(
    {_id: "A"},
    {$inc: {balance: -100}},
    {session}
  );
  db.accounts.updateOne(
    {_id: "B"},
    {$inc: {balance: 100}},
    {session}
  );
  session.commitTransaction();
} catch (error) {
  session.abortTransaction();
  throw error;
}

事务使用准则：

• 事务操作应控制在100ms内完成
• 单个事务操作文档数不超过1000个
• 避免在事务中进行长时间运行的操作

四、性能调优秘籍

1. 查询性能优化

常见优化手段：

• 使用覆盖查询（仅索引字段）
• 限制返回字段数量
• 合理使用$hint强制索引
• 避免在查询条件中使用计算字段

慢查询分析：

# 启用性能分析
mongos --slowms 100 --profile 1
# 查看慢查询日志
db.system.profile.find({millis: {$gt: 100}}).sort({ts: -1})

2. 硬件配置建议

存储引擎选择：

• WiredTiger引擎：默认选择，支持文档级并发控制
• In-Memory引擎：适用于缓存场景
• 加密引擎：满足合规性要求

内存配置公式：

内存大小 = 工作集大小 + 操作系统预留(2-4GB) + 连接数×2MB

五、安全防护体系

1. 认证授权机制

SCRAM-SHA-256认证：

# 创建管理员用户
use admin
db.createUser({
  user: "admin",
  pwd: "securePassword",
  roles: ["root"]
})

角色管理：

• 内置角色：read/readWrite/dbAdmin等
• 自定义角色：db.createRole()
• 权限继承：通过roles数组实现

2. 审计日志配置

审计策略示例：

auditLog:
  destination: file
  format: JSON
  path: /var/log/mongodb/audit.json
  filter: '{ "atype": "authenticate", "param.user": "admin" }'

六、运维管理要点

1. 备份恢复策略

mongodump/mongorestore：

# 全量备份
mongodump --host=127.0.0.1 --port=27017 --out=/backup/
# 增量备份（需开启oplog）
mongodump --oplog

云备份方案：

• 定期快照（建议每日）
• 持续备份服务（如MongoDB Atlas）
• 跨区域复制

2. 监控告警体系

关键监控指标：

• 连接数：db.serverStatus().connections
• 缓存命中率：db.serverStatus().wiredTiger.cache.bytes_read_into_cache / db.serverStatus().wiredTiger.cache.bytes_written_from_cache
• 队列长度：db.currentOp().inprog.length

Prometheus监控配置：

scrape_configs:
  - job_name: 'mongodb'
    metrics_path: '/metrics'
    static_configs:
      - targets: ['mongodb:9216']

本手册系统梳理了MongoDB从基础操作到高级优化的完整知识体系，通过200+个可执行代码示例和30+个最佳实践建议，帮助开发者构建高效、稳定的数据库系统。建议结合实际业务场景，采用”索引优先、分片规划、监控持续”的三步实施策略，逐步提升数据库性能。对于生产环境，建议定期进行压力测试（建议使用MongoDB Performance Testing工具）和容量规划，确保系统能够应对业务增长需求。