MongoDB

生产落地的三件套：索引、事务与调优 📖 前置阅读：本文是 MongoDB 系列的生产调优篇，假设读者已经掌握了 MongoDB 文档模型、SpringBoot 操作和聚合管道。如果还没有，建议先阅读前三篇： MongoDB 核心概念：文档模型、BSON 与查询操作符全解析 —— 介绍篇 SpringBoot MongoDB 全操作指南 —— 实战篇 MongoDB 聚合管道深入 —— 进阶篇 一、⚡ 问题切入：查询怎么越来越慢了？ 用户表单数据从 10 万增长到 500 万，“按手机号查询表单记录"从 5ms 变成了 800ms。你用 explain() 一看——stage: "COLLSCAN"，全表扫描。 这场景和 MySQL 一样——数据量大了没建索引，写什么数据库都快不了。但 MongoDB 的索引有一些 MySQL 没有的类型，还有 Schema 设计的决策（嵌入还是引用？要不要用事务？）直接影响性能。 本篇要解决的问题：怎么设计索引、怎么看懂 explain、怎么选嵌入还是引用、什么时候用事务——以及遇到性能问题时从哪下手排查。 二、📊 索引类型与策略 2.1 单字段索引与复合索引 底子和 MySQL 一样——B-Tree。创建一个索引语法几乎一样： // 单字段索引 db.users.createIndex({ email: 1 }) // 1 = 升序，-1 = 降序（单字段索引中不重要） // 复合索引（多个字段组合） db.orders.createIndex({ userId: 1, createTime: -1 }) // 查看所有索引 db.orders.getIndexes() 复合索引的 ESR 规则——这是 MongoDB 复合索引最重要的设计原则： ...

聚合管道实战：从入门到精通 📖 前置阅读：本文是 MongoDB 系列的进阶篇，假设读者已经掌握了 MongoDB 文档模型和 SpringBoot 基本操作。如果还没有，建议先阅读前两篇： MongoDB 核心概念：文档模型、BSON 与查询操作符全解析 —— 介绍篇 SpringBoot MongoDB 全操作指南 —— 实战篇 一、⚡ 问题切入：查询能查出结果，但分析不出来 先看一个业务需求。你有一个电商订单 Collection： // 一条订单文档 { _id: ObjectId("..."), userId: 1001, total: NumberDecimal("6999.00"), status: "paid", items: [ { productName: "华为Mate60 Pro", category: "手机", price: NumberDecimal("6999.00"), quantity: 1 } ], createTime: ISODate("2024-01-15T10:30:00Z") } 产品经理要你给出以下数据： 每个用户的总消费金额 每月订单量趋势 销量最高的 10 个商品分类 每个用户的平均客单价 哪些商品经常一起购买（关联分析） 用 find 可以查出原始数据，但统计计算全得拉到 Java 内存里自己算——5 万条订单光加载到内存就需要 2 秒，再算就 5 秒起步。 这就是聚合管道的用武之地——把计算下推到 MongoDB 服务器端完成，只返回结果，不传原始数据。 二、🧱 聚合管道是什么 2.1 核心概念 聚合管道（Aggregation Pipeline） 是一组按顺序执行的数据处理阶段（Stage）。每个 Stage 接收上一阶段的输出，做一次数据变换，把结果传给下一阶段。 flowchart LR classDef stage fill:#450a0a,stroke:#dc2626,stroke-width:1.5px,color:#fecaca,font-weight:bold; classDef data fill:#052e16,stroke:#16a34a,stroke-width:1.5px,color:#bbf7d0,font-weight:bold; classDef result fill:#0f172a,stroke:#3b82f6,stroke-width:2px,color:#bfdbfe,font-weight:bold; COLLECTION[(orders\n50000 文档)] COLLECTION --> S1[$match\n过滤: status=paid] S1 --> S2[$group\n分组: 按 userId] S2 --> S3[$sort\n排序: 总金额降序] S3 --> S4[$limit\n取前 10] S4 --> RESULT([10 条聚合结果]) class S1,S2,S3,S4 stage; class COLLECTION data; class RESULT result; 关键点： ...

SpringBoot 集成 MongoDB：CRUD 到聚合全操作 📖 前置阅读：本文假设读者已了解 MongoDB 的文档模型、BSON 数据类型和 mongosh 基础操作。如果还不熟悉，建议先阅读 MongoDB 核心概念：文档模型、BSON 与查询操作符全解析。 本文按照"先搞懂操作 → 教程版完整实现 → 生产版架构模式 → 验证排错“的顺序组织。如果你只想快速上手 MongoTemplate 的 CRUD，读完 Part 1 后直接看 Part 2 即可；如果你想理解真实项目中 MongoDB 是怎么用的，需要完整读完。 Part 1：先搞懂要做什么 一、目标说明 这篇文章的目标：让读者在一篇文章内学会 SpringBoot 项目中所有常用的 MongoDB 操作，读完就能直接写到项目里。 具体来说，读完这篇文章会掌握： 用 @Document / @Id / @Field 注解定义 MongoDB 文档映射 用 MongoTemplate 执行 CRUD、复杂查询、更新操作 用 MongoRepository 做声明式查询（方法命名 + @Query） 聚合管道的 Java 写法初探 一个完整的"用户自定义表单"功能从零到一的实现 二、前置条件 前置项 具体要求 验证命令 JDK 17+（文中用 17，8+ 均兼容） java -version Maven 3.6+ mvn -v SpringBoot 3.x（文中用 3.2.0） mvn dependency:tree | grep spring-boot MongoDB 7.0（6.x 也兼容文中所有操作） mongosh --eval "db.version()" 前置知识 SpringBoot 基础、MongoDB 核心概念（第一篇） — Part 2：教程版 —— 从零掌握 MongoDB 全部操作 下面每一节都给出了完整的、可运行的代码。整个教程版使用同一个技术栈：Spring Boot 3.x + spring-boot-starter-data-mongodb，所有操作通过 MongoTemplate 和 MongoRepository 完成。 ...

MongoDB 核心概念：文档模型、BSON 与查询操作符全解析 一、⚡ 问题切入：MySQL 为什么不适合这个场景？ 先看一个典型的系统设计需求。你正在开发一个 SaaS 平台的"用户自定义表单"功能——每个客户可以自己创建表单，定义不同的字段： 客户A：报名表 → 姓名、手机号、紧急联系人姓名、紧急联系人电话、是否过敏（是/否） 客户B：问卷表 → 昵称、年龄、兴趣爱好（多选）、详细简历（文本）、作品链接 客户C：订单表 → 商品名、单价、数量、收货地址（省/市/区/详细）、发票抬头、纳税人识别号 用 MySQL 做这件事，摆在面前的有三条路： 方案一：一张宽表 CREATE TABLE form_data ( id BIGINT PRIMARY KEY, field_1 VARCHAR(200), -- 姓名/昵称/商品名 field_2 VARCHAR(200), -- 手机号/年龄/单价 field_3 VARCHAR(200), -- 紧急联系人/兴趣爱好/数量 -- ... 预留 50 个字段 field_50 VARCHAR(200) ); 客户A的"紧急联系人电话"存在 field_4，客户B的"作品链接"存在 field_5，客户C的"纳税人识别号"存在 field_7。字段名没有任何业务含义，查询时只能对着文档翻"field_4 到底存了什么"。SQL 写成： SELECT * FROM form_data WHERE field_1 = '张三' AND field_2 = '13800000000'; 这已经不是在写代码了，是在玩解谜游戏。 ...