MongoDB 使用手册：从入门到精通的全面指南

一、MongoDB 基础概述

MongoDB 是一款基于文档的 NoSQL 数据库，采用 BSON（二进制 JSON）格式存储数据，支持灵活的 Schema 设计。其核心特性包括：

1. 文档模型：数据以 JSON-like 文档形式存储，字段可动态扩展，无需预定义结构。
2. 水平扩展：通过分片（Sharding）实现数据分布式存储，支持海量数据和高并发场景。
3. 高可用性：通过副本集（Replica Set）提供自动故障转移和数据冗余。
4. 丰富查询：支持索引、聚合管道、地理空间查询等高级功能。

适用场景：实时应用、内容管理系统、物联网数据、日志分析等需要灵活 schema 和水平扩展的场景。

二、安装与部署

1. 环境准备

• 操作系统：支持 Linux、Windows、macOS。
• 依赖项：无需额外依赖，但建议配置最新版 OpenSSL 以支持 TLS。

2. 安装步骤（以 Linux 为例）

# 下载 MongoDB 社区版
wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-6.0.5.tgz
# 解压并移动到安装目录
tar -xzvf mongodb-linux-x86_64-6.0.5.tgz
sudo mv mongodb-linux-x86_64-6.0.5 /usr/local/mongodb
# 创建数据目录和日志目录
sudo mkdir -p /data/db
sudo mkdir -p /var/log/mongodb
# 配置环境变量
echo 'export PATH=/usr/local/mongodb/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

3. 启动 MongoDB

• 单机模式：

  mongod --dbpath /data/db --logpath /var/log/mongodb/mongod.log --fork

• 副本集模式：需配置 mongod.conf 并指定 replSetName，然后通过 rs.initiate() 初始化。

三、核心概念与操作

1. 数据库与集合

• 数据库：顶层容器，类似关系型数据库的“库”。
• 集合：存储文档的容器，类似关系型数据库的“表”，但无需预定义字段。

操作示例：

// 切换或创建数据库
use mydb
// 创建集合（隐式创建，插入文档时自动生成）
db.createCollection("users")
// 查看所有集合
show collections

2. CRUD 操作

插入文档

db.users.insertOne({
  name: "Alice",
  age: 28,
  email: "alice@example.com",
  tags: ["developer", "mongodb"]
})
// 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 } })
// 逻辑运算符
db.users.find({
  $and: [{ age: { $lt: 30 } }, { tags: "developer" }]
})
// 投影（只返回指定字段）
db.users.find({}, { name: 1, _id: 0 })

更新文档

// 替换整个文档
db.users.updateOne({ name: "Alice" }, { $set: { age: 29 } })
// 更新嵌套字段
db.users.updateOne(
  { name: "Alice" },
  { $push: { tags: "noSQL" } }
)

删除文档

// 删除单个文档
db.users.deleteOne({ name: "Bob" })
// 删除所有匹配文档
db.users.deleteMany({ age: { $lt: 30 } })

3. 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。

创建索引示例：

// 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 })
// 唯一索引
db.users.createIndex({ email: 1 }, { unique: true })
// 查看索引
db.users.getIndexes()

索引使用原则：

1. 为高频查询字段创建索引。
2. 避免过度索引，因为索引会占用存储空间并影响写入性能。
3. 使用 explain() 分析查询执行计划。

四、聚合框架

聚合框架是 MongoDB 的核心功能之一，用于数据转换和统计分析。其基本结构为管道（Pipeline）形式，每个阶段对输入文档进行操作并输出结果。

1. 常用聚合阶段

• $match：过滤文档。
• $group：分组计算。
• $sort：排序。
• $project：投影字段。
• $lookup：关联查询（类似 SQL 的 JOIN）。

2. 示例：统计用户年龄分布

db.users.aggregate([
  { $group: {
    _id: { $floor: { $divide: ["$age", 10] } }, // 按 10 岁分组
    count: { $sum: 1 },
    avgAge: { $avg: "$age" }
  }},
  { $sort: { "_id": 1 } }
])

五、安全机制

1. 认证与授权

MongoDB 支持 SCRAM-SHA-256 认证机制。

创建管理员用户：

use admin
db.createUser({
  user: "admin",
  pwd: "securePassword",
  roles: ["root"]
})

启用认证：
在 mongod.conf 中配置：

security:
  authorization: enabled

2. 访问控制

• 角色：内置角色（如 readWrite、dbAdmin）或自定义角色。
• 权限：通过 grantRolesToUser 分配权限。

六、故障排查与优化

1. 常见问题

• 连接失败：检查防火墙、绑定 IP 和端口。
• 性能下降：使用 mongostat 和 mongotop 监控，优化索引和查询。
• 磁盘空间不足：启用压缩（WiredTiger 存储引擎默认支持）。

2. 备份与恢复

备份：

mongodump --host localhost --db mydb --out /backup/mydb

恢复：

mongorestore --host localhost --db mydb /backup/mydb

七、最佳实践

1. Schema 设计：
   • 避免嵌套过深，一般不超过 3 层。
   • 使用引用（ObjectId）或嵌入（Embedded）根据业务需求选择。
2. 分片策略：
   • 选择高基数字段作为分片键（如用户 ID）。
   • 避免使用单调递增字段（如时间戳），否则会导致热点问题。
3. 监控：
   • 使用 MongoDB Atlas 或 Prometheus + Grafana 监控集群状态。

八、总结

MongoDB 凭借其灵活的文档模型、强大的扩展能力和丰富的功能，已成为现代应用开发的热门选择。通过掌握本文介绍的安装部署、核心操作、索引优化、聚合框架和安全机制，您可以高效地使用 MongoDB 构建高性能应用。建议结合官方文档和实际场景不断实践，以深入理解其高级特性。