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一、MongoDB 核心概念

MongoDB 是一个 面向文档的 NoSQL 数据库,与传统的关系型数据库(如 MySQL)相比,最大的区别是它以 文档(Document)为存储单元,而不是表和行。

1. 数据库(Database)

  • MongoDB 中可以有多个数据库,每个数据库包含多个集合。
  • 类似于关系型数据库中的“数据库”。

2. 集合(Collection)

  • 集合是 MongoDB 中存储文档的容器,类似于关系型数据库中的“表”。
  • 一个集合内可以存储多个文档(Document)。

3. 文档(Document)

  • 文档是 MongoDB 的基本数据单元,以 BSON(Binary JSON) 格式存储。

  • 每个文档是一个键值对结构,类似于 JSON 对象。

  • 示例:

    {"_id": ObjectId("5f9d1b3b9c9d6e1d9c9d6e1d"),"name": "Alice","age": 25,"hobbies": ["reading", "music"],"address": {"city": "Beijing","zip": "100000"}
    }
    

4. ObjectId

  • MongoDB 自动为每个文档生成一个唯一的 _id 字段,类型为 ObjectId
  • 它是一个 12 字节的唯一标识符,包含时间戳、机器标识、进程 ID 和随机数。

二、MongoDB 数据模型

1. 嵌套结构(Embedded Documents)

  • MongoDB 支持嵌套文档结构,可以将复杂的数据结构直接嵌入到一个文档中。
  • 例如:用户的地址信息可以直接嵌套在用户文档中,而不需要单独建表。

2. 数组(Arrays)

  • 支持数组类型字段,用于存储多个值。
  • 例如:用户可能有多个兴趣爱好,可以用数组存储。

3. 动态模式(Schema-less)

  • MongoDB 的集合没有严格的 schema 限制,同一个集合中的文档可以有不同的字段结构。
  • 这种灵活性非常适合处理半结构化或非结构化数据。

三、MongoDB 常用操作(Mongo Shell)

以下是一些 MongoDB 的基本操作命令,适用于 Mongo Shell(即 mongo 命令行工具)。

1. 连接数据库

mongo

2. 查看所有数据库

show dbs

3. 使用(创建)数据库

use mydb

4. 查看当前数据库的集合

show collections

5. 插入文档

db.users.insertOne({name: "Alice",age: 25,hobbies: ["reading", "music"],address: {city: "Beijing",zip: "100000"}
})

6. 查询文档

db.users.find({ name: "Alice" })

7. 更新文档

db.users.updateOne({ name: "Alice" },{ $set: { age: 26 } }
)

8. 删除文档

db.users.deleteOne({ name: "Alice" })

9. 创建索引

db.users.createIndex({ name: 1 })  // 1 表示升序,-1 表示降序

10. 聚合查询(Aggregation)

db.users.aggregate([{ $match: { age: { $gt: 20 } } },{ $group: { _id: null, avgAge: { $avg: "$age" } } }
])

四、MongoDB 的适用场景

MongoDB 的设计使其特别适合以下场景:

1. 灵活的数据结构

  • 适用于数据结构频繁变化的场景,如日志系统、用户行为记录等。

2. 高扩展性需求

  • 支持水平扩展(分片),适合处理大量数据和高并发访问。

3. 嵌套数据处理

  • 适合需要嵌套结构的数据,如用户配置、产品信息、地理位置数据等。

4. 实时数据分析

  • 通过聚合框架可以快速进行实时分析,如统计用户行为、日志分析等。

5. 内容管理系统

  • 适合存储文章、评论、标签等内容,支持灵活的嵌套和扩展。

五、MongoDB 与其他数据库的对比

特性MongoDB(NoSQL)MySQL(SQL)
数据结构文档(JSON-like)表(Rows & Columns)
查询语言MongoDB Query LanguageSQL
事务支持从 4.0 开始支持多文档事务原生支持
扩展性水平扩展(分片)垂直扩展为主
索引支持支持多种索引类型支持基本索引
适用场景半结构化数据、大数据结构化数据、事务处理

六、MongoDB 的局限性

虽然 MongoDB 非常灵活,但也有一些局限性需要注意:

  • 不支持复杂的 JOIN 操作:虽然可以通过 $lookup 实现类似功能,但性能不如 SQL。
  • 事务支持有限:虽然支持多文档事务,但性能和使用场景受限。
  • 数据一致性较弱:默认是最终一致性,适合对一致性要求不高的场景。
  • 占用存储空间较大:由于存储的是 BSON,相比压缩后的二进制数据会更占空间。
http://www.dtcms.com/a/502482.html

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