1. 什么是 MongoDB？

MongoDB 是一种 面向文档的 NoSQL 数据库，与传统的关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）不同，它不使用表格和行，而是使用 BSON（二进制 JSON）存储数据。
简单来说，它是一个 JSON 存储与查询引擎。

MongoDB 的核心特性：

文档型存储：每条数据是一个 JSON 对象。
无固定模式（Schema-less）：字段可以灵活增加或减少。
高扩展性：支持分片（Sharding）与副本集（Replica Set）。
强大的查询语言：支持聚合（Aggregation）、全文检索（Full-Text Search）。
天然适合大数据与高并发场景。

2. MongoDB 的基本概念

关系型数据库	MongoDB	对应概念说明
Database	Database	数据库，存放集合的容器
Table	Collection	集合，存放文档
Row	Document	文档，一条数据记录
Column	Field	字段，文档的属性
Index	Index	索引，提高查询性能

3. 安装与启动

macOS（Homebrew）

1
2
3

brew tap mongodb/brew
brew install mongodb-community@7.0
brew services start mongodb-community@7.0

Ubuntu / Debian

1
2
3

sudo apt-get install -y mongodb
sudo systemctl start mongodb
sudo systemctl enable mongodb

连接

mongosh

4. 基本操作

4.1 创建数据库与集合

// 切换数据库（没有会自动创建）
use mydb

// 创建集合
db.createCollection("users")

4.2 插入数据

db.users.insertOne({ name: "Alice", age: 25 })
db.users.insertMany([
  { name: "Bob", age: 30 },
  { name: "Charlie", age: 28 }
])

4.3 查询数据

// 查询全部
db.users.find()

// 条件查询
db.users.find({ age: { $gt: 25 } })

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

// 排序 & 限制
db.users.find().sort({ age: -1 }).limit(2)

4.4 更新数据

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

4.5 删除数据

1	db.users.deleteOne({ name: "Charlie" })

5. 高级功能

5.1 索引

// 创建索引
db.users.createIndex({ name: 1 })

// 查看索引
db.users.getIndexes()

5.2 聚合（Aggregation）

db.users.aggregate([
  { $match: { age: { $gt: 25 } } },
  { $group: { _id: null, avgAge: { $avg: "$age" } } }
])

5.3 文本搜索

1 2	db.articles.createIndex({ content: "text" }) db.articles.find({ $text: { $search: "MongoDB" } })

6. 副本集与分片

副本集（Replica Set）：多台服务器存储相同数据，实现高可用与自动故障切换。
分片（Sharding）：将数据水平拆分到多台服务器，适合海量数据场景。

7. Python 操作 MongoDB 示例

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = client.mydb
users = db.users

# 插入
users.insert_one({"name": "David", "age": 35})

# 查询
for user in users.find({"age": {"$gt": 25}}):
    print(user)

# 更新
users.update_one({"name": "David"}, {"$set": {"age": 36}})

# 删除
users.delete_one({"name": "David"})

8. 最佳实践

为高频查询字段加索引，避免全表扫描。
**控制文档大小，避免超过 16MB 限制。
**合理分库分集合，提升性能。
**聚合管道尽量减少 $lookup，避免跨集合过多关联。
**使用连接池（例如 Python 的 MongoClient 默认支持）。

9. 总结

MongoDB 以其灵活的文档存储和强大的查询能力，成为现代 Web 应用、日志分析、大数据处理的重要数据库之一。
如果你需要：

存储结构灵活的数据
快速开发 MVP
支持高并发与大规模数据

那么 MongoDB 将会是一个非常不错的选择。

Symbol Crash

🚀 MongoDB 入门到进阶：从零开始掌握文档型数据库