一、MongoDB简介与安装

MongoDB是一款基于文档的非关系型数据库（NoSQL），采用BSON（Binary JSON）格式存储数据，支持灵活的动态模式设计。其核心优势在于高扩展性、水平分片能力以及丰富的查询语法，尤其适合处理半结构化或快速变化的业务数据。

安装步骤（以Ubuntu为例）：

1. 添加官方GPG密钥：

   wget -qO - https://www.mongodb.org/static/pgp/server-6.0.asc | sudo apt-key add -

2. 创建软件源列表文件：

   echo "deb [ arch=amd64,arm64 ] https://repo.mongodb.org/apt/ubuntu $(lsb_release -cs)/mongodb-org/6.0 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-6.0.list

3. 安装MongoDB社区版：

   sudo apt-get update && sudo apt-get install -y mongodb-org

4. 启动服务并验证状态：

   sudo systemctl start mongod
   sudo systemctl status mongod

二、连接与基础操作

1. 客户端连接

MongoDB默认监听27017端口，可通过以下方式连接：

mongosh "mongodb://localhost:27017"

连接参数支持认证、副本集等配置，例如：

mongosh "mongodb://user:pass@host1:27017,host2:27017/?replicaSet=myReplica"

2. 数据库与集合操作

• 创建/切换数据库：MongoDB采用惰性创建机制，首次插入数据时自动生成数据库。

  use myDatabase
  db.createCollection("users") // 显式创建集合（非必需）

• 查看数据库列表：

  show dbs

• 删除数据库：

  use myDatabase
  db.dropDatabase()

3. 文档CRUD操作

插入文档

db.users.insertOne({
  name: "Alice",
  age: 28,
  skills: ["JavaScript", "MongoDB"],
  createdAt: new Date()
})
// 批量插入
db.users.insertMany([
  {name: "Bob", age: 32},
  {name: "Charlie", age: 25}
])

查询文档

• 基础查询：

  db.users.find({age: {$gt: 25}}) // 年龄大于25
  db.users.findOne({name: "Alice"}) // 返回单个文档

• 投影查询（仅返回指定字段）：

  db.users.find({}, {name: 1, _id: 0}) // 只返回name字段

• 分页查询：

  db.users.find().skip(10).limit(5) // 跳过10条，返回5条

更新文档

// 替换整个文档
db.users.updateOne(
  {name: "Alice"},
  {$set: {age: 29, skills: ["Python", "MongoDB"]}}
)
// 局部更新（推荐）
db.users.updateOne(
  {name: "Alice"},
  {$push: {skills: "Node.js"}} // 数组追加元素
)

删除文档

db.users.deleteOne({name: "Bob"})
db.users.deleteMany({age: {$lt: 30}}) // 删除所有年龄小于30的文档

三、索引优化

索引是提升查询性能的关键，MongoDB支持单字段索引、复合索引、多键索引等类型。

1. 创建索引

// 单字段索引
db.users.createIndex({name: 1}) // 1表示升序，-1表示降序
// 复合索引
db.users.createIndex({age: 1, name: -1})
// 文本索引（全文搜索）
db.articles.createIndex({content: "text"})

2. 索引管理

• 查看索引：

  db.users.getIndexes()

• 删除索引：

  db.users.dropIndex("name_1")

• 索引使用分析：

  db.users.find({age: {$gt: 25}}).explain("executionStats")

四、聚合管道

聚合框架（Aggregation Pipeline）允许对数据进行多阶段处理，类似SQL的GROUP BY和JOIN操作。

1. 基本语法

db.orders.aggregate([
  {$match: {status: "completed"}}, // 筛选阶段
  {$group: {
    _id: "$customerId",
    total: {$sum: "$amount"},
    count: {$sum: 1}
  }}, // 分组统计
  {$sort: {total: -1}}, // 排序
  {$limit: 5} // 限制结果数量
])

2. 常用操作符

• $project：重命名字段或计算新字段

  {$project: {
  customerName: 1,
  orderTotal: {$add: ["$subtotal", "$tax"]}
  }}

• $lookup：跨集合关联查询（类似JOIN）

  {$lookup: {
  from: "customers",
  localField: "customerId",
  foreignField: "_id",
  as: "customerInfo"
  }}

• $unwind：展开数组字段

  {$unwind: "$items"} // 将数组拆分为多条文档

五、实用建议

1. 模式设计原则：

   • 嵌入关联数据（如订单中的商品列表）
   • 避免过度嵌套（建议不超过3层）
   • 使用ObjectId作为主键（自动生成）

2. 性能优化技巧：

   • 为高频查询字段创建索引
   • 使用覆盖查询（查询字段全部包含在索引中）
   • 定期分析慢查询日志（mongod --slowms 50）

3. 备份与恢复：

   mongodump --uri="mongodb://localhost/myDatabase" --out=/backup/
   mongorestore --uri="mongodb://localhost/" /backup/myDatabase/

4. 安全实践：

   • 启用认证（--auth参数）
   • 限制网络访问（绑定IP或使用TLS）
   • 定期轮换凭据

六、总结

MongoDB的文档模型和灵活查询使其成为现代应用开发的理想选择。通过掌握集合操作、索引优化和聚合管道，开发者可以高效处理复杂业务场景。建议从简单CRUD入手，逐步尝试索引调优和聚合分析，最终结合实际业务需求设计数据模型。对于生产环境，需重点关注备份策略、监控告警和水平扩展方案。