MongoDB 基础

MongoDB 是一个文档型 NoSQL 数据库。与 MySQL/PostgreSQL 这类关系型数据库不同，它不需要预定义表结构，数据以灵活的 JSON 文档形式存储。对于需求频繁变动的项目、半结构化数据和快速原型开发，MongoDB 的体验远超传统关系型数据库。

关系型 vs 非关系型：概念速通

在学习 MongoDB 之前，先用一张表理清两种数据库范式的核心差异：

维度	关系型（MySQL/PG/SQLite）	非关系型（MongoDB）
数据模型	表（Table）：行 + 列，结构固定	集合（Collection）：文档 + 字段，结构灵活
Schema	强制预定义（ALTER TABLE 改结构）	动态隐式（每个文档可以有不同的字段）
关系	JOIN 连接多表	嵌套文档、引用（避免 JOIN）
事务	ACID，成熟稳定	4.0+ 支持多文档 ACID 事务
扩展方向	垂直扩展（升级硬件）为主	水平扩展（分片集群）为设计初衷
SQL 语言	标准 SQL	MongoDB Query Language（类 JSON 语法）
典型场景	财务系统、ERP、数据一致性要求高的业务	内容管理、实时分析、IoT、日志、社交信息流

MongoDB 不是"更好的 MySQL"，也不是"不需要事务"。它是为文档型、弹性 Schema、水平扩展场景量身定做的工具。

MongoDB 的核心设计哲学

json

// 关系型：users 表 + orders 表，通过 JOIN 关联
// MongoDB：一个文档包含用户和其订单
{
  "_id": ObjectId("..."),
  "username": "张三",
  "email": "zhangsan@example.com",
  "orders": [
    { "order_no": "ORD001", "amount": 99.9, "items": ["书", "笔"] },
    { "order_no": "ORD002", "amount": 199.0, "items": ["耳机"] }
  ]
}

这种方式叫做嵌入式文档——把相关的数据放在同一个文档里，一次查询即可获取全部信息。避免了关系型数据库的 JOIN 开销（但也带来了数据冗余和更新复杂性的权衡）。

环境搭建

安装 MongoDB

bash

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

# 验证连接
mongosh

默认端口：27017
命令行工具：mongosh（新版 Shell，取代了旧的 mongo 命令）

MongoDB Compass

Compass 是 MongoDB 官方免费的 GUI 工具，类似 MySQL Workbench + 数据可视化合体：

下载：https://www.mongodb.com/products/compass
连接：打开后输入 mongodb://localhost:27017，点击 Connect

核心功能：

功能区	用途
Databases 面板	浏览数据库/集合，查看文档数量、索引、存储大小
Documents 标签	查看/编辑/删除文档，支持 JSON 视图和表格视图
Aggregations 标签	可视化构建聚合管道，实时预览每个阶段的结果
Schema 标签	自动分析集合中的字段分布、数据类型和覆盖率
Indexes 标签	查看/创建/删除索引
Explain Plan 标签	分析查询性能，查看是否命中索引

Compass 的 Aggregations 管道构建器是学习 MongoDB 聚合的最好工具——你可以逐阶段添加 $match、$group、$sort 等操作符，实时预览每个阶段的输出，比命令行直观得多。

核心概念对照

关系型概念	MongoDB 概念	说明
Database	Database	两者相同
Table	Collection（集合）	一组文档的容器，类比表
Row	Document（文档）	BSON 格式（二进制 JSON）
Column	Field（字段）	文档中的键值对
Primary Key	`_id`（自动生成 ObjectId）	每文档必有，12 字节唯一标识
JOIN	`$lookup` 聚合 / 嵌套文档	MongoDB 更推荐嵌套而非 JOIN
Schema	无强制 Schema（可选 Schema Validation）	灵活但也需要约束

基础操作

数据库与集合

// 显示所有数据库
show dbs

// 切换/创建数据库（插入第一条数据时才实际创建）
use mydb

// 查看当前数据库
db

// 创建集合（集合会在插入文档时自动创建，也可以显式创建）
db.createCollection('users')

// 查看所有集合
show collections

// 删除集合
db.users.drop()

// 删除数据库
db.dropDatabase()

CRUD 操作

MongoDB 的查询语言使用类 JSON 语法，本质上是在写 JavaScript 对象：

// ========== 插入（INSERT）==========
db.users.insertOne({
  username: '张三',
  email: 'zhangsan@example.com',
  age: 25,
  tags: ['developer', 'reader'],
  is_active: true,
  created_at: new Date()
})

// 批量插入
db.users.insertMany([
  { username: '李四', email: 'lisi@example.com', age: 30, tags: ['designer'] },
  { username: '王五', email: 'wangwu@example.com', age: 28, tags: ['manager'] }
])

// ========== 查询（SELECT）==========
db.users.find()                              // 查全部（默认返回 20 条）
db.users.find({ age: 25 })                   // 等值查询
db.users.find({ age: { $gt: 25 } })           // 大于（$gte 大于等于）
db.users.find({ age: { $gte: 20, $lte: 30 } }) // 范围查询
db.users.find({ tags: 'developer' })          // 数组包含
db.users.find({}, { username: 1, email: 1 })  // 投影（只返回指定字段）
db.users.find().sort({ age: -1 })             // 降序排序
db.users.find().limit(10).skip(20)            // 分页：第 21~30 条
db.users.findOne({ username: '张三' })        // 返回第一条匹配
db.users.countDocuments({ age: { $gt: 25 } }) // 计数

// 逻辑运算符
db.users.find({ $or: [{ age: 25 }, { age: 30 }] })       // OR
db.users.find({ $and: [{ age: { $gt: 20 } }, { tags: 'developer' }] }) // AND

// ========== 更新（UPDATE）==========
// 更新单条（$set 只更新指定字段，不覆盖整个文档）
db.users.updateOne(
  { username: '张三' },
  { $set: { age: 26, email: 'new@example.com' } }
)

// 更新多条
db.users.updateMany(
  { age: { $lt: 30 } },
  { $inc: { age: 1 } }     // $inc 递增
)

// 不存在则插入（upsert）
db.users.updateOne(
  { username: '赵六' },
  { $set: { email: 'zhaoliu@example.com', age: 22 } },
  { upsert: true }
)

// ========== 删除（DELETE）==========
db.users.deleteOne({ username: '李四' })
db.users.deleteMany({ age: { $lt: 18 } })
db.users.deleteMany({})   // 清空集合所有文档

常用查询操作符

操作符	含义	示例
`$eq / $ne`	等于/不等于	`{ age: { $ne: 25 } }`
`$gt / $gte`	大于/大于等于	`{ age: { $gte: 18 } }`
`$lt / $lte`	小于/小于等于	`{ age: { $lte: 60 } }`
`$in / $nin`	在列表中/不在	`{ tags: { $in: ['developer', 'designer'] } }`
`$exists`	字段是否存在	`{ phone: { $exists: true } }`
`$regex`	正则匹配	`{ username: { $regex: /张/ } }`
`$text`	全文搜索	`{ $text: { $search: 'developer' } }`

批量操作

使用脚本批量写入

// 在 mongosh 中直接运行
const bulk = [];
for (let i = 1; i <= 10000; i++) {
  bulk.push({
    username: `user_${i}`,
    email: `user_${i}@example.com`,
    age: 18 + Math.floor(Math.random() * 42),
    tags: ['auto_generated'],
    created_at: new Date()
  });
}
db.users.insertMany(bulk);

Node.js 批量写入

import { MongoClient } from 'mongodb';

const client = new MongoClient('mongodb://localhost:27017');
await client.connect();
const db = client.db('mydb');
const collection = db.collection('users');

// 使用 bulkWrite 进行高性能批量操作
const ops = [];
for (let i = 1; i <= 10000; i++) {
  ops.push({
    insertOne: {
      document: {
        username: `user_${i}`,
        email: `user_${i}@example.com`,
        age: 18 + Math.floor(Math.random() * 42),
        created_at: new Date()
      }
    }
  });
}
await collection.bulkWrite(ops, { ordered: false });  // ordered:false 错误不中断
await client.close();

Compass 每日工作流

连接：打开 Compass → 填入连接串 mongodb://localhost:27017 → Connect
浏览：左侧 Databases 面板 → 展开 mydb → 点击 users 集合
查数据：Documents 标签 → Filter 输入 { age: { $gt: 25 } } → Find
改数据：双击文档 → 编辑 JSON → Update
看 Schema：Schema 标签 → 查看字段分布和覆盖率（发现异常数据的神器）
调聚合：Aggregations 标签 → 逐阶段添加 $match / $group / $sort

学习小结

[x] 理解了关系型与非关系型的核心差异和各自的适用场景
[x] 掌握了 MongoDB 的核心概念（数据库/集合/文档 vs 数据库/表/行）
[x] 搭建了环境，会用 mongosh 命令行和 Compass GUI
[x] 熟练了 CRUD（insertOne/insertMany / find/updateOne / deleteMany）
[x] 掌握了查询操作符（in/exists）和更新操作符（inc）
[x] 学会了通过 bulkWrite 和 insertMany 进行高性能批量写入

MongoDB 基础 ​

关系型 vs 非关系型：概念速通 ​

MongoDB 的核心设计哲学 ​

环境搭建 ​

安装 MongoDB ​

MongoDB Compass ​

核心概念对照 ​

基础操作 ​

数据库与集合 ​

CRUD 操作 ​

常用查询操作符 ​

批量操作 ​

使用脚本批量写入 ​

Node.js 批量写入 ​

Compass 每日工作流 ​

学习小结 ​