開發者如何學好 MongoDB

做爲一名研發，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，咱們怎樣才能學好 MongoDB 呢？本篇文章，咱們將從如下幾方面討論這個話題：

• MongoDB 是什麼

• 我如何肯定我須要學習 MongoDB

• 開發者應該掌握 MongoDB 的哪些知識

• 學習的選擇和困境

咱們先來了解一下，MongoDB 爲什麼物。

NoSQL 泛指非關係型數據庫，該詞是關係型數據庫（即 SQL）的相對稱呼。MongoDB 是非關係型數據庫（NoSQL）中較爲人熟知的一種。

它擁有不少優秀特性，例如高性能、高可用、支持豐富的查詢語句、無需預約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，這些特性使它受到衆多開發者的青睞。

咱們經過幾個例子來看看 MySQL 與 MongoDB 的差別。

與 MySQL 數據庫不一樣的是，MongoDB 不須要預先定義表和字段，這正是它靈活性的體現。MongoDB 能夠擁有多個數據庫，每一個數據庫能夠擁有多個集合，每一個集合能夠存儲多份文檔，這種關係與 SQL 數據庫中的「數據庫、表、數據」至關。下圖描述了 MongoDB 中數據庫、集合和文檔的關係：

數據庫 fotoo 中有兩個集合，它們分別是 player 和 books。每一個集合中都包含了許多文檔，例如集合 books 中關於書籍《紅樓夢》的文檔，集合 player 中關於球員 James 的文檔。

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

「統計數據庫 artic 中 score 大於 70 且小於 90 的文檔數量」

這樣的需求，用 MongoDB 的聚合操做就能夠輕鬆完成，對應示例以下：

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

這個例子或許簡單了些，在 MySQL 中咱們能夠用 count 和 where 完成，但若是複雜度再提升四五個等級呢？例如在此基礎上增長對某個字段的運算、替換、排序、分組計數、增刪字段，用 MySQL 來實現就會很頭疼，而 MongoDB 的聚合可讓咱們輕鬆地完成這類複雜需求。

我如何肯定我須要學習 MongoDB

MongoDB 是近些年涌現的幾十種 NoSQL 中第一梯隊的成員，另一個爲人熟知的是 Redis。

你可能會有」我如何肯定我須要學習 MongoDB 呢？「 這樣的疑問，面對這個問題，咱們能夠經過 MongoDB 的特色和應用場景着手:

• MongoDB 適合存儲結構肯定或不肯定的文檔。例如爬蟲爬取的信息常缺失字段的狀況或字段良莠不齊的狀況；

• 對數據庫可用性要求較高的狀況。MySQL 這類數據庫要作到負載均衡、自動容災和數據同步須要藉助外部工具，而 MongoDB 的複製集可讓咱們輕鬆完成這一系列的工做。相對接藉助第三方工具來講，複製集的穩定性更高。

• 分庫分表是 WEB 開發中經常使用到的數據庫優化手段，MySQL 的分庫分表要考慮的問題很是多，例如字段冗餘、數據組裝跨節點分頁、排序和數據遷移等，而 MongoDB 的分片可讓咱們輕鬆完成「分庫分表」的工做。MongoDB 的分片機制使咱們沒必要將心思放在由「分庫分表」帶來的問題，而是專一於具體需求。

• 一樣的，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，這意味着 MongoDB 能夠用於共享單車、共享雨傘、汽車定位等業務中。

咱們經常使用的關係型數據庫沒法知足 WEB2.0 時代的需求，在實際應用中暴露了不少難以克服的問題。NoSQL 的產生就是爲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，因此做爲一名合格的開發者，應該抽空學習 SQL 之外的數據庫知識。

開發者應該掌握 MongoDB 的哪些知識

學習前，咱們須要明白自身定位：專業 DBA 或者平常開發使用。

MongoDB 有完善的體系和對應的認證考試，對於但願成爲專業 DBA 的朋友我建議到 MongoDB 官方網站了解。

而對於僅須要知足平常開發需求的朋友，我建議學習的內容以下：

• MongoDB 在各個平臺的安裝方法

• MongoDB 數據庫和集合的基本操做

• MongoDB 文檔 CRUD 操做，包括可以豐富 CRUD 的投影和修飾符等

• MongoDB 流式聚合操做，這可以在數據庫層面輕鬆完成複雜數據的處理，而不是用編程語言來處理

• MongoDB 的數據模型，雖然 MongoDB 能夠存儲不規則的文檔，但有些狀況下定義數據模型能夠提升查詢效率

下圖描述了一種聚合操做的完整過程：

固然，除了這些基本操做以外咱們還能夠學習更多的知識提升我的競爭力，這些知識是：

• MongoDB 執行計劃和索引，執行計劃可讓咱們清楚的瞭解到查詢語句的效率，而索引則是優化查詢效率的經常使用手段

• MongoDB 的複製集，這是提升 MongoDB 可用性，保證數據服務不停機的最佳手段

• MongoDB 的分片，分片可以在數據量變得龐大以後保證效率

• MongoDB 的事物，若是你將 MongoDB 用於 WEB 網站，那麼事物是你必須學習的知識

• MongoDB 數據庫備份和還原，有了複製集後，備份就顯得不是那麼重要了，但並非沒有這個需求。並且 MongoDB 的備份能夠精細到文檔，這就很是有意義了。

學習的選擇和困境

有必定工做經驗的開發者，大多數狀況下都會選擇自學。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經過搜索引擎查找網友分享的文章。

自學的優勢不少，缺點也很明顯。例如：

• 斷斷續續的學習，難以保持專一致使知識吸取很差

• 耗費時間很長，雖然知道應該學習哪些方面的知識，但文檔並非按你所想而規劃的，因此翻閱文檔要費不少功夫

• 知識不成體系，東看看西看看，沒有概括容易忘記

• 學習就須要記筆記，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，也不肯定學會了沒有，心裏毫無把握

若是不自學，就得找一些成體系的教程來幫助本身快速進步，少走彎路。知識付費時代，在條件容許的狀況下適當地投入也是很好的選擇。

但面對動輒幾百的費用，很多開發者仍是感受略有壓力，畢竟咱們搬磚的經濟壓力也很是大。 考慮到這些問題，這裏推薦韋世東的文章 《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。

文章做者韋世東是：圖靈簽約做者、電子工業出版社簽約做者，華爲雲認證雲享專家、掘金社區優秀做者、開源項目 aiowebsocket 做者。因此在文章質量上，你們能夠放心。

這篇文章的內容幾乎囊括了上面咱們提到的全部知識點，看完這篇僅 5 萬詞的文章，你將收穫：

• 文檔的 CRUD 操做和 Cursor 對象

• 掌握流式聚合操做，輕鬆面對任何數據處理需求

• 瞭解 MongoDB 的查詢效率和優化

• 如何提升 MongoDB 的可用性

• 如何應對數據服務故障

• 理解 MongoDB 的訪問控制

• 學會用數據模型下降數據冗餘，提升效率

• 掌握 mongodump 數據備份與還原方法

這樣就能夠勝任平常開發中對數據庫操做能力的要求了。這篇文章適合對 MongoDB 感興趣的零基礎開發者或者有必定基礎，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，例如描述複製集節點關係的圖：

描述節主點掉線，從新選舉主節點的圖

若是你以爲有學習 MongoDB 的須要，且這篇文章規劃的內容是你想要的內容，那麼請前往訂閱吧！