云享專家韋世東：開發者如何學好 MongoDB

作為一名研發，數據庫是或多或少都會接觸到的技術。 MongoDB 是當前火熱的 NoSQL 之一，我們怎樣才能學好 MongoDB 呢？本篇文章，我們將從以下幾方面討論這個話題：

MongoDB 是什么

我如何確定我需要學習 MongoDB

開發者應該掌握 MongoDB 的哪些知識

學習的選擇和困境

我們先來了解一下，MongoDB 為何物。

NoSQL 泛指非關系型數據庫，該詞是關系型數據庫（即 SQL）的相對稱呼。MongoDB 是非關系型數據庫（NoSQL）中較為人熟知的一種。

它擁有很多優秀特性，例如高性能、高可用、支持豐富的查詢語句、無需預定義數據模型和水平可伸縮等，適合存儲結構化、半結構化的文檔和特定格式的文檔，這些特性使它受到眾多開發者的青睞。

我們通過幾個例子來看看 MySQL 與 MongoDB 的差異。

與 MySQL 數據庫不同的是，MongoDB 不需要預先定義表和字段，這正是它靈活性的體現。MongoDB 可以擁有多個數據庫，每個數據庫可以擁有多個集合，每個集合可以存儲多份文檔，這種關系與 SQL 數據庫中的“數據庫、表、數據”相當。下圖描述了 MongoDB 中數據庫、集合和文檔的關系：

數據庫 fotoo 中有兩個集合，它們分別是 player 和 books。每個集合中都包含了許多文檔，例如集合 books 中關于書籍《紅樓夢》的文檔，集合 player 中關于球員 James 的文檔。

在查詢方面，一個簡單的 MySQL 查詢語句為 SELECT * FROM tablename，對應的 MongoDB 查詢語句為 db.tablename.find()。在面對多步驟的查詢條件時，MongoDB 更游刃有余。例如：

“統計數據庫 artic 中 score 大于 70 且小于 90 的文檔數量”

這樣的需求，用 MongoDB 的聚合操作就可以輕松完成，對應示例如下：

>?db.artic.aggregate([?...?{$match:?{score:?{$gt:?70,?$lt:?90}}},?...?{$group:?{_id:?null,?number:?{$sum:?1}}}?...?])?復制代碼

這個例子或許簡單了些，在 MySQL 中我們可以用 count 和 where 完成，但如果復雜度再提高四五個等級呢？例如在此基礎上增加對某個字段的運算、替換、排序、分組計數、增刪字段，用 MySQL 來實現就會很頭疼，而 MongoDB 的聚合可以讓我們輕松地完成這類復雜需求。

我如何確定我需要學習 MongoDB

MongoDB 是近些年涌現的幾十種 NoSQL 中第一梯隊的成員，另外一個為人熟知的是 Redis。

你可能會有”我如何確定我需要學習 MongoDB 呢？“ 這樣的疑問，面對這個問題，我們可以通過 MongoDB 的特點和應用場景著手:

MongoDB 適合存儲結構確定或不確定的文檔。例如爬蟲爬取的信息常缺失字段的情況或字段參差不齊的情況；

對數據庫可用性要求較高的情況。MySQL 這類數據庫要做到負載均衡、自動容災和數據同步需要借助外部工具，而 MongoDB 的復制集可以讓我們輕松完成這一系列的工作。相對接借助第三方工具來說，復制集的穩定性更高。

分庫分表是 WEB 開發中常用到的數據庫優化手段，MySQL 的分庫分表要考慮的問題非常多，例如字段冗余、數據組裝跨節點分頁、排序和數據遷移等，而 MongoDB 的分片可以讓我們輕松完成“分庫分表”的工作。MongoDB 的分片機制使我們不必將心思放在由“分庫分表”帶來的問題，而是專注于具體需求。

同樣的，MySQL 的權限控制、定義數據模型、數據庫備份和恢復等功能在 MongoDB 上也有。

MongoDB 中支持地理位置的存儲和查詢，這意味著 MongoDB 可以用于共享單車、共享雨傘、汽車定位等業務中。

我們常用的關系型數據庫無法滿足 WEB2.0 時代的需求，在實際應用中暴露了很多難以克服的問題。NoSQL 的產生就是為了解決例如海量數據的存儲、彈性可伸縮和靈活性等方面的挑戰，所以作為一名合格的開發者，應該抽空學習 SQL 以外的數據庫知識。

開發者應該掌握 MongoDB 的哪些知識

學習前，我們需要明白自身定位：專業 DBA 或者日常開發使用。

MongoDB 有完善的體系和對應的認證考試，對于希望成為專業 DBA 的朋友我建議到 MongoDB 官方網站了解。

而對于僅需要滿足日常開發需求的朋友，我建議學習的內容如下：

MongoDB 在各個平臺的安裝方法

MongoDB 數據庫和集合的基本操作

MongoDB 文檔 CRUD 操作，包括能夠豐富 CRUD 的投影和修飾符等

MongoDB 流式聚合操作，這能夠在數據庫層面輕松完成復雜數據的處理，而不是用編程語言來處理

MongoDB 的數據模型，雖然 MongoDB 可以存儲不規則的文檔，但有些情況下定義數據模型可以提高查詢效率

下圖描述了一種聚合操作的完整過程：

當然，除了這些基本操作之外我們還可以學習更多的知識提高個人競爭力，這些知識是：

MongoDB 執行計劃和索引，執行計劃可以讓我們清楚的了解到查詢語句的效率，而索引則是優化查詢效率的常用手段

MongoDB 的復制集，這是提高 MongoDB 可用性，保證數據服務不停機的最佳手段

MongoDB 的分片，分片能夠在數據量變得龐大之后保證效率

MongoDB 的事物，如果你將 MongoDB 用于 WEB 網站，那么事物是你必須學習的知識

MongoDB 數據庫備份和還原，有了復制集后，備份就顯得不是那么重要了，但并不是沒有這個需求。而且 MongoDB 的備份可以精細到文檔，這就非常有意義了。

學習的選擇和困境

有一定工作經驗的開發者，大多數情況下都會選擇自學。有些在網上搜索對應的文章，有些則直接翻閱官方文檔。

我推薦的方式是翻閱官方文檔，在遇到難以理解的觀點時通過搜索引擎查找網友分享的文章。

自學的優點很多，缺點也很明顯。例如：

斷斷續續的學習，難以保持專注導致知識吸收不好

耗費時間很長，雖然知道應該學習哪些方面的知識，但文檔并不是按你所想而規劃的，所以翻閱文檔要費很多功夫

知識不成體系，東看看西看看，沒有歸納容易忘記

學習就需要記筆記，這又是一件很費時間的事情

官方文檔有些觀點難以理解，卡在半路很難受

零星學了一兩個月，也不確定學會了沒有，內心毫無把握

如果不自學，就得找一些成體系的教程來幫助自己快速進步，少走彎路。知識付費時代，在條件允許的情況下適當地投入也是很好的選擇。

但面對動輒幾百的費用，不少開發者還是感覺略有壓力，畢竟我們搬磚的經濟壓力也非常大。 考慮到這些問題，這里推薦韋世東的文章 《超高性價比的 MongoDB 零基礎快速入門實戰教程》，它售價不到 10 塊錢。

這篇文章的內容幾乎囊括了上面我們提到的所有知識點，看完這篇僅 5 萬詞的文章，你將收獲：

文檔的 CRUD 操作和 Cursor 對象

掌握流式聚合操作，輕松面對任何數據處理需求

了解 MongoDB 的查詢效率和優化

如何提高 MongoDB 的可用性

如何應對數據服務故障

理解 MongoDB 的訪問控制

學會用數據模型降低數據冗余，提高效率

掌握 mongodump 數據備份與還原方法

這樣就可以勝任日常開發中對數據庫操作能力的要求了。這篇文章適合對 MongoDB 感興趣的零基礎開發者或者有一定基礎，想要繼續鞏固和加深學習的開發者。

文章篇幅很長，內容詳盡，不乏優質配圖，例如描述復制集節點關系的圖：

描述節主點掉線，重新選舉主節點的圖

專家 開發者 MongoDB

版權聲明：本文內容由網絡用戶投稿，版權歸原作者所有，本站不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。如果您發現本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內容，請聯系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網站將在24小時內刪除侵權內容。

版權聲明：本文內容由網絡用戶投稿，版權歸原作者所有，本站不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。如果您發現本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內容，請聯系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網站將在24小時內刪除侵權內容。