MongoDB使用手册：从入门到精通的全面指南

一、MongoDB简介与核心特性

MongoDB是一款基于分布式文件存储的非关系型数据库（NoSQL），采用文档型数据模型（BSON格式），支持动态查询、索引优化及水平扩展。其核心优势包括：

1. 灵活的数据模型：无需预定义表结构，支持嵌套文档和数组，适应快速迭代的业务需求。
2. 水平扩展能力：通过分片（Sharding）技术实现数据分布式存储，轻松应对高并发场景。
3. 丰富的查询语言：支持聚合管道、地理空间查询、文本搜索等高级功能。
4. 高可用性：通过副本集（Replica Set）提供自动故障转移和数据冗余。

示例：插入文档

db.users.insertOne({
  name: "Alice",
  age: 30,
  hobbies: ["reading", "hiking"],
  address: { city: "New York", zip: "10001" }
});

二、基础操作：CRUD与索引管理

1. 创建与插入数据

• 插入单文档：insertOne()
• 批量插入：insertMany()
• 注意事项：确保_id字段唯一，否则会抛出异常。

2. 查询数据

• 基本查询：find()与findOne()
• 条件查询：

  db.users.find({ age: { $gt: 25 }, "address.city": "New York" });

• 投影：仅返回指定字段

  db.users.find({}, { name: 1, age: 1, _id: 0 });

3. 更新数据

• 更新单文档：updateOne()
• 批量更新：updateMany()
• 原子操作符：$set、$inc、$push

  db.users.updateOne(
    { name: "Alice" },
    { $inc: { age: 1 }, $push: { hobbies: "swimming" } }
  );

4. 删除数据

• 删除单文档：deleteOne()
• 批量删除：deleteMany()

5. 索引优化

• 单字段索引：db.users.createIndex({ name: 1 })
• 复合索引：db.users.createIndex({ age: 1, "address.city": 1 })
• 唯一索引：db.users.createIndex({ email: 1 }, { unique: true })
• 索引使用建议：
  • 为高频查询字段创建索引。
  • 避免过度索引，写操作性能可能下降。
  • 使用explain()分析查询计划。

三、高级功能：聚合、事务与分片

1. 聚合管道（Aggregation Pipeline）

聚合管道通过多阶段处理数据，支持过滤、转换、分组等操作。

示例：统计各城市用户平均年龄

db.users.aggregate([
  { $match: { age: { $gte: 18 } } },
  { $group: {
      _id: "$address.city",
      avgAge: { $avg: "$age" },
      count: { $sum: 1 }
    }
  },
  { $sort: { avgAge: -1 } }
]);

2. 多文档事务

MongoDB 4.0+支持跨集合事务，适用于需要原子性的复杂操作。

示例：银行转账事务

const session = db.getMongo().startSession();
session.startTransaction();
try {
  const accounts = db.getCollection("accounts", { session });
  accounts.updateOne(
    { _id: "account1" },
    { $inc: { balance: -100 } }
  );
  accounts.updateOne(
    { _id: "account2" },
    { $inc: { balance: 100 } }
  );
  session.commitTransaction();
} catch (error) {
  session.abortTransaction();
  throw error;
} finally {
  session.endSession();
}

3. 分片集群配置

分片通过将数据分散到多个服务器提升性能，适用于海量数据场景。

关键步骤：

1. 配置分片键：选择高频查询且分布均匀的字段（如user_id）。
2. 启用分片：sh.enableSharding("database_name")
3. 分片集合：sh.shardCollection("database_name.collection_name", { shard_key: 1 })

四、性能优化与故障排查

1. 查询性能优化

• 使用覆盖查询：仅通过索引返回数据。
• 避免全表扫描：确保查询条件能利用索引。
• 限制返回字段：使用投影减少网络开销。

2. 写入性能优化

• 批量写入：使用insertMany()替代多次insertOne()。
• 关闭写确认：生产环境慎用{ w: 0 }，可能丢失数据。

3. 常见问题排查

• 连接失败：检查网络、防火墙及认证配置。
• 慢查询：使用mongotop和mongostat监控，结合explain()分析。
• 内存不足：调整wiredTiger引擎缓存大小或增加物理内存。

五、安全与备份策略

1. 认证与授权

• 启用SCRAM-SHA-256认证：

  # mongod.conf
  security:
    authorization: enabled

• 创建角色：

  db.createRole({
    role: "readWriteAnalytics",
    privileges: [
      { resource: { db: "analytics", collection: "" }, actions: ["find", "insert"] }
    ],
    roles: []
  });

2. 备份与恢复

• 逻辑备份：mongodump与mongorestore

  mongodump --uri="mongodb://localhost:27017" --db=test --out=/backup
  mongorestore --uri="mongodb://localhost:27017" --db=test /backup/test

• 物理备份：文件系统快照（需配合wiredTiger检查点）。

六、最佳实践总结

1. 设计规范：
   • 避免过深的嵌套文档（建议不超过3层）。
   • 为常用查询路径创建索引。
2. 监控告警：
   • 使用MongoDB Atlas或Prometheus监控关键指标（如连接数、队列长度）。
3. 版本升级：
   • 测试环境验证兼容性后再升级生产环境。

通过掌握上述内容，开发者可高效利用MongoDB构建高性能、可扩展的应用系统。建议结合官方文档（docs.mongodb.com）深入学习特定场景的优化方案。