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MongoDB 核心概念全解析
从 SQL 思维 → MongoDB 思维（2025 年最新版）
MongoDB 是 文档型 NoSQL 数据库，其设计哲学是：“数据结构像代码一样灵活”。
以下将 SQL 概念 ↔ MongoDB 概念 一一对应解析，带你从 0 建立完整认知。
一、核心概念对照表（SQL vs MongoDB）
| SQL 概念 | MongoDB 概念 | 说明 | 类比 |
|---|---|---|---|
| Database | Database | 数据库 | 一样 |
| Table | Collection | 集合 | 一张“表”，但无固定列 |
| Row | Document | 文档 | 一行数据，用 BSON/JSON 表示 |
| Column | Field | 字段 | 键值对，支持嵌套 |
| Primary Key | _id | 主键 | 自动生成 ObjectId，唯一 |
| Index | Index | 索引 | 提升查询性能 |
| JOIN | $lookup / 嵌套 | 关联查询 | 优先用嵌套，次选 $lookup |
| Schema | Dynamic Schema | 动态结构 | 无固定 Schema |
// MongoDB 文档示例（相当于 SQL 一行）
{
"_id": ObjectId("671f2a1b9d8e4c2a7f1b3d5e"),
"name": "张三",
"age": 28,
"address": {
"city": "北京",
"zip": "100000"
},
"hobbies": ["阅读", "编程"],
"isActive": true
}二、核心概念深度解析
1. Database（数据库）
- 逻辑容器，隔离不同项目数据。
- 一个 MongoDB 实例可包含多个数据库。
- 默认数据库：
admin、local、config。
use company // 切换到 company 数据库（不存在则自动创建）
show dbs // 列出所有数据库2. Collection（集合）
- 相当于 SQL 的“表”，但 无 Schema 约束。
- 同一个集合中，文档可以结构完全不同。
- 命名规则：
- 不能为空
- 不能包含
\0（空字符） - 不能以
system.开头（系统保留） - 建议使用小写 + 下划线（如
user_profiles）
show collections
db.createCollection("logs") // 可选，insert 会自动创建3. Document（文档）
- 核心存储单元，BSON 格式（Binary JSON）。
- 最大大小：16 MB（适合大多数业务）。
- 支持 嵌套文档 和 数组，天然表达复杂关系。
// 嵌套文档
{
"user": {
"profile": { "name": "李四", "age": 25 },
"settings": { "theme": "dark" }
}
}
// 数组
{
"tags": ["mongodb", "nosql", "database"],
"scores": [98, 87, 92]
}4. _id（主键）
- 每个文档 必须有
_id字段。 - 默认自动生成
ObjectId（12 字节）： - 4 字节时间戳 + 5 字节随机值 + 3 字节计数器
- 天然递增，全局唯一
- 可自定义，但必须唯一。
// 自动生成
db.users.insertOne({ name: "王五" })
// 自定义 _id
db.users.insertOne({ _id: "U001", name: "赵六" })5. BSON（Binary JSON）
- MongoDB 内部存储格式，比 JSON 更高效。
- 支持类型：
null,boolean,number,string,array,object,ObjectId,Date,Binary,Regex等。 - 优势：
- 支持二进制数据（图片、文件）
- 遍历更快
- 支持更多数据类型
// BSON 类型示例
{
"_id": ObjectId("..."),
"birthday": ISODate("1995-03-15T00:00:00Z"),
"active": true,
"score": 95.5,
"binary": BinData(0, "base64string...")
}6. Schema 设计哲学
| SQL 思维 | MongoDB 思维 |
|---|---|
| 规范化（范式） | 反规范化（嵌套） |
| 多表 JOIN | 单文档嵌套 或 $lookup |
| 固定列 | 动态字段 |
// 推荐：嵌套（读多写少）
{
"order_id": "O001",
"customer": {
"name": "张三",
"phone": "138..."
},
"items": [
{ "name": "手机", "price": 5999 },
{ "name": "耳机", "price": 999 }
]
}
// 不推荐：多集合 JOIN（除非数据量大）
orders → customers → order_items三、进阶概念
1. Capped Collection（固定集合）
- 大小固定，先进先出（FIFO），类似日志。
- 高性能写入，适合日志、缓存。
db.createCollection("logs", { capped: true, size: 1048576, max: 1000 })2. GridFS（大文件存储）
- 存储 > 16MB 的文件（如视频、图片）。
- 自动分片为
fs.files（元数据） +fs.chunks（数据块）。
// 使用 mongofiles 工具
mongofiles put video.mp43. Change Streams（变更流）
- 实时监听集合变更（插入、更新、删除）。
- 类似 MySQL Binlog，用于同步、审计。
const changeStream = db.collection.watch();
for await (const change of changeStream) {
printjson(change);
}4. Time Series Collections（时序集合）
- 专为 IoT、监控、日志优化。
- 自动分区，按时间排序，压缩率高。
db.createCollection("sensor_data", {
timeseries: {
timeField: "timestamp",
metaField: "metadata",
granularity: "minutes"
}
})5. Vector Search（向量搜索，7.0+）
- 支持 AI 向量相似性搜索（embedding）。
- 用于推荐、语义搜索。
db.vectors.createIndex({ embedding: "vectorSearch" })四、MongoDB 架构概念
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| Instance | 一个 mongod 进程 |
| Replica Set | 主从复制集群（高可用） |
| Sharding | 分片集群（水平扩展） |
| Config Server | 分片元数据存储 |
| Mongos | 分片路由器 |
| Atlas | MongoDB 云服务（全托管） |
单节点 → Replica Set → Sharded Cluster → Atlas五、查询与操作概念
| 操作 | 命令 |
|---|---|
| 插入 | insertOne, insertMany |
| 查询 | find, findOne |
| 更新 | updateOne, updateMany, replaceOne |
| 删除 | deleteOne, deleteMany |
| 聚合 | aggregate（管道：$match, $group, $lookup, $unwind） |
| 索引 | createIndex, dropIndex |
// 聚合管道示例：统计各城市用户数
db.users.aggregate([
{ $group: { _id: "$city", count: { $sum: 1 } } },
{ $sort: { count: -1 } }
])六、索引类型
| 类型 | 用途 |
|---|---|
| 单字段索引 | { age: 1 } |
| 复合索引 | { age: 1, name: -1 } |
| 文本索引 | { content: "text" } |
| 地理索引 | { location: "2dsphere" } |
| TTL 索引 | { createdAt: 1 } + expireAfterSeconds: 3600 |
| 部分索引 | partialFilterExpression |
| 稀疏索引 | sparse: true |
七、事务（4.0+）
- 支持 多文档 ACID 事务（副本集 + 分片）。
- 适用场景：转账、订单支付。
const session = db.getMongo().startSession()
session.startTransaction()
try {
db.accounts.updateOne({id:1}, {$inc:{balance:-100}}, {session})
db.accounts.updateOne({id:2}, {$inc:{balance:100}}, {session})
session.commitTransaction()
} catch (e) {
session.abortTransaction()
}八、总结：MongoDB 概念思维导图
MongoDB
├── Database
│ └── Collection
│ └── Document (BSON)
│ ├── _id (ObjectId)
│ ├── Field (嵌套/数组)
│ └── Dynamic Schema
├── 架构
│ ├── Replica Set (高可用)
│ └── Sharding (高扩展)
├── 查询
│ ├── CRUD
│ ├── Aggregation Pipeline
│ └── Index
└── 高级
├── GridFS
├── Change Streams
├── Time Series
└── Vector Search九、一句话总结
MongoDB = “用 JSON 存数据，像操作对象一样操作数据库”
推荐学习路径：
- 掌握
mongosh→ 2. 设计嵌套文档 → 3. 学会聚合管道 → 4. 搭建副本集
如需 Schema 设计最佳实践、性能调优索引策略、从 MySQL 迁移到 MongoDB，欢迎继续提问！
