MongoDB 概念解析

1. SQL 与 MongoDB 术语对比

下表展示了传统关系型数据库（如 MySQL）与 MongoDB 的核心术语对比：

SQL 术语	MongoDB 术语	说明
数据库（Database）	数据库（Database）	逻辑容器，存储数据的顶层单元。
表（Table）	集合（Collection）	表存储结构化数据（行和列），集合存储无模式的文档（BSON 格式）。
行（Row）	文档（Document）	一行数据对应一个文档，文档是键值对的集合，支持嵌套和动态字段。
列（Column）	字段（Field）	列是表的固定字段，字段是文档中的键值对，无需预定义结构。
主键（Primary Key）	_id 字段	主键唯一标识表中的一行，MongoDB 默认使用 _id 字段作为文档的唯一标识符（可自定义或自动生成 ObjectId）。
外键（Foreign Key）	引用（Reference）	外键关联其他表的主键，MongoDB 通过手动引用或嵌入文档实现关联（无内置外键约束）。
索引（Index）	索引（Index）	加速查询的机制，MongoDB 支持单字段、复合、文本、地理空间等索引类型。
事务（Transaction）	多文档事务（Transaction）	SQL 支持跨表事务，MongoDB 4.0+ 支持多文档 ACID 事务（需在副本集或分片集群中配置）。
JOIN 操作	聚合管道（$lookup）	SQL 使用 JOIN 关联多表数据，MongoDB 通过 $lookup 阶段在聚合管道中关联集合（或嵌入文档直接嵌套）。

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2. MongoDB 核心术语列表与详细解释

2.1 基础概念

1. 文档（Document）

   • MongoDB 的最小数据单元，采用 BSON（Binary JSON） 格式存储。
   • 示例：

     {
       "_id": ObjectId("5f9d1b9b8c8e8d0001a1b1c1"),
       "name": "Alice",
       "age": 30,
       "address": {
         "city": "New York",
         "zip": "10001"
       },
       "tags": ["developer", "mongodb"]
     }

2. 集合（Collection）

   • 文档的逻辑分组，类似于 SQL 的表，但无需固定结构。
   • 同一集合中文档的字段可以不同（动态模式）。

3. 数据库（Database）

   • 物理容器，包含多个集合。
   • 一个 MongoDB 实例可承载多个数据库，每个数据库独立存储。

4. _id 字段

   • 每个文档的必填字段，作为唯一标识符。
   • 默认值为 ObjectId（12字节唯一值，包含时间戳、机器标识等），可自定义为其他类型（如 UUID）。

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2.2 数据操作

5. CRUD 操作

   • Create：insertOne(), insertMany(), insert()
   • Read：find(), findOne()
   • Update：updateOne(), updateMany(), replaceOne()
   • Delete：deleteOne(), deleteMany()

6. 聚合管道（Aggregation Pipeline）

   • 对文档进行多阶段处理（如过滤、分组、排序），支持复杂数据分析。
   • 示例：统计每个城市的用户数量

     db.users.aggregate([
       { $group: { _id: "$address.city", count: { $sum: 1 } } }
     ]);

7. 索引（Index）

   • 加速查询的数据结构，常见类型包括：
     • 单字段索引：基于单个字段。
     • 复合索引：基于多个字段（如 { name: 1, age: -1 }）。
     • 文本索引：支持全文搜索。
     • 地理空间索引：支持位置查询（如 2dsphere）。

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2.3 架构与扩展

8. 副本集（Replica Set）

   • 由多个 MongoDB 实例组成的集群，提供高可用性。
   • 角色：
     • Primary：主节点，处理写操作。
     • Secondary：从节点，复制主节点数据，提供读操作和故障转移。

9. 分片（Sharding）

   • 水平扩展机制，将数据分布到多个分片（Shard）中。
   • 核心组件：
     • Shard：存储实际数据的分片。
     • Config Server：存储集群元数据。
     • Query Router（mongos）：路由查询请求到对应分片。

10. 分片键（Shard Key）

    • 决定数据如何分布到分片的字段（如 user_id 或 timestamp）。
    • 选择策略：需保证数据均匀分布，避免热点问题。

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2.4 高级概念

11. BSON（Binary JSON）

    • MongoDB 的二进制数据格式，支持 JSON 的所有类型（如日期、二进制数据），并扩展了如 ObjectId、Decimal128 等类型。

12. GridFS

    • 存储和检索大文件（超过 16MB）的规范，将文件分块存储为多个文档。

13. Change Stream

    • 监听数据库变更的 API（如文档插入、更新），用于实时数据处理。

14. 物化视图（Materialized View）

    • 通过聚合管道预计算并缓存结果，提升复杂查询性能。

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3. MongoDB 与 SQL 的差异总结

特性	SQL（关系型数据库）	MongoDB（文档数据库）
数据模型	严格的结构化表（行和列）	灵活的文档（嵌套、动态字段）
扩展性	垂直扩展（增强单机性能）	水平扩展（分片集群）
事务	原生支持多表复杂事务	4.0+ 支持多文档事务，但需谨慎使用
关联查询	通过 JOIN 实现	通过 $lookup 或应用层代码模拟
适用场景	强一致性、复杂事务（如金融系统）	快速迭代、高吞吐、半结构化数据（如日志、IoT）

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总结

MongoDB 的术语体系围绕其 文档模型 和 分布式架构 设计，理解这些概念是高效使用 MongoDB 的关键。与传统 SQL 相比，MongoDB 更适合处理 动态模式、高并发读写和水平扩展 的场景，但在复杂事务和关联查询上需结合业务需求权衡。