【面试宝典】15道MongoDB高频题库整理(附答案背诵版)
简述什么是MongoDB？
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。MongoDB支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
MySQL与MongoDB之间最基本的差别是什么?
MySQL和MongoDB之间有很多区别，以下是一些最基本的区别：
- 数据库类型：MySQL是关系型数据库，而MongoDB是非关系型数据库。
- 数据存储方式：MySQL支持多种引擎，不同引擎有不同的存储方式，而MongoDB以类JSON的文档的格式存储。
- 查询语言：MySQL使用传统SQL语句进行查询，而MongoDB有自己的查询方式（类似JavaScript的函数）。
- 索引：MySQL可以对表中的列建立索引，而MongoDB可以对任何属性建立索引。
- 扩展性：MySQL虽然也可以扩展，但需要更多的工作，而MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，可以方便地扩展到大量的数据和高并发。
- 延迟：由于MongoDB对写入操作有较低的延迟，因此非常适合实时应用，而MySQL延迟相对较高。
- 事务：MySQL有完整的事务支持，而MongoDB不支持事务操作。
- 数据模式：MySQL需要预先定义字段，而MongoDB是动态模式，同一个集合里的文档不需要有相同的字段和结构。
MongoDB成为最好NoSQL数据库的原因是什么?
MongoDB成为最好NoSQL数据库的原因主要有以下几点：
- 面向文档的存储方式：MongoDB采用面向文档的存储方式，这意味着它可以直接存储数据对象，而不需要像关系型数据库那样将数据拆分成多个字段。这种存储方式使得MongoDB在处理复杂数据结构时更加灵活和高效。
- 高性能：MongoDB具有出色的性能，尤其是在处理大量数据和高并发访问时。它采用二进制协议，可以快速地读写数据，并且支持索引和查询优化，进一步提高查询效率。
- 高可用性：MongoDB具有高可用性，可以在多个节点之间进行数据复制和备份，确保数据的可靠性和容错性。此外，MongoDB还支持自动分片和水平扩展，可以轻松地扩展数据库的容量和性能。
- 易扩展性：MongoDB具有易于扩展的特性，可以方便地增加节点来处理更多的数据和请求。这对于需要处理大规模数据和高并发访问的应用程序来说非常有用。
- 丰富的查询语言：MongoDB采用类似JavaScript的查询语言，可以轻松地执行复杂的查询操作。这种查询语言功能强大且易于使用，可以满足各种数据检索需求。
综上所述，MongoDB的高性能、高可用性、易扩展性和丰富的查询语言等特点使得它成为最好的NoSQL数据库之一。
简述在哪些场景使用MongoDB？
MongoDB可以在许多场景中使用，以下是一些常见的应用场景：
- 游戏场景：使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新。
- 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
- 社交场景：使用MongoDB存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。
- 物联网场景：使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。
- 视频直播：使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等。
- 网站数据：MongoDB非常适合实时的插入、更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
- 缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
- 大尺寸、低价值的数据：使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。
- 高伸缩性的场景：MongoDB非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库，MongoDB的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。
- 用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
MongoDB支持哪些数据类型？
MongoDB支持以下数据类型：
- 字符串（String）
- 整数（Int）
- 浮点数（Float）
- 日期（Date）
- 布尔值（Boolean）
- 空值或不存在（Null）
- 正则表达式（Regular Expression）
- JavaScript代码（JavaScript Code）
- 二进制数据（Binary Data）
- 最大值和最小值（Max and Min）
- 数组（Array）
- 对象（Object）
- 符号（Symbol）
- JavaScript特殊类型（JavaScript Special Types）
- 枚举类型（Enum）
- 地理位置信息（Geospatial）
- UUID类型（UUID）
- 嵌入式文档类型（Embedded Documents）
- 大对象类型（Large Object）
- 时间戳类型（Timestamp）
- 稀疏集合类型（Sparse Collections）
- 分片集合类型（Sharding Collections）
- 二维空间类型（2dsphere and 2d Indexes）
- 地理位置类型（GeoJSON）
- 多值字段类型（Multikeys）
- JSON类型（JSON）
- UUID类型（UUID）
- GridFS类型（GridFS）
- Timestamp类型（Timestamp）
- ObjectId类型（ObjectId）
- Decimal128类型（Decimal128）
- Timestamp类型（Timestamp）
- ObjectId类型（ObjectId）
- Decimal128类型（Decimal128）
- JavaScript对象字面量语法和JavaScript对象表示法对象类型的文档中的数组中，还可以包含其他文档。
- 存储二进制数据类型的文档中，还可以包含其他文档。
- 存储二进制数据类型的文档中，还可以包含其他文档。
- 存储二进制数据类型的文档中，还可以包含其他文档。
简述MongoDb索引机制？
MongoDB的索引机制是其核心功能之一，用于提高查询性能。索引是数据库中用来提高查询性能的一种数据结构，它可以快速定位到符合查询条件的数据。
MongoDB支持多种类型的索引，如单字段索引、复合索引、全文索引等。索引的创建是通过ensureIndex()方法来实现的，可以在集合的字段或子文档上创建，以便在查询时提供高效的访问路径。当数据量较大时，使用索引可以大幅提高查询性能，减少查询时间。
MongoDB使用B树作为索引的数据结构。B树是一种自平衡的树结构，它可以在O(log n)时间复杂度内进行插入、删除和查找操作。当创建索引时，MongoDB会自动为每个字段创建B树索引，并将索引存储在磁盘上，以便在查询时快速访问。
在实际应用中，可以根据查询的需求选择不同类型的索引。单字段索引是最简单的索引类型，它只针对一个字段进行索引，可以提高查询该字段的性能。复合索引是指对多个字段组合进行索引，可以提高多个字段组合查询的性能。全文索引则是对文本字段进行索引，以支持全文搜索功能。
除了常规的索引类型外，MongoDB还支持地理空间索引和哈希索引。地理空间索引可以用于处理地理位置相关的数据，如附近的餐厅、地图搜索等。哈希索引则是对字段进行哈希运算后进行索引，可以用于对敏感数据进行加密存储。
需要注意的是，索引的创建和维护需要消耗一定的系统资源，因此在创建索引时需要权衡索引的数量和查询的性能。过多的索引会增加系统的存储开销，并且在数据更新时需要维护索引的一致性。因此，在创建索引时需要根据实际需求进行权衡和选择。
简述MongoDB五大特性 ？
MongoDB是一种面向文档的数据库，具有以下五大特性：
- 面向文档的存储：MongoDB采用文档存储模型，将数据以键值对的形式存储在文档中。这种模型非常灵活，可以存储各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
- 高性能：MongoDB具有高性能，可以处理大量的数据和高并发的访问。它采用二进制协议，可以快速读写数据，并且支持索引和查询优化，进一步提高查询效率。
- 高可用性：MongoDB具有高可用性，可以在多个节点之间进行数据复制和备份，确保数据的可靠性和容错性。此外，MongoDB还支持自动分片和水平扩展，可以轻松地扩展数据库的容量和性能。
- 丰富的功能：MongoDB支持丰富的功能，包括支持特别查询、索引、复制、负载均衡、聚合工具等。它还提供了丰富的API和驱动程序，方便开发者进行应用程序的开发和集成。
- 易于扩展：MongoDB易于扩展，可以方便地增加节点来处理更多的数据和请求。这对于需要处理大规模数据和高并发访问的应用程序来说非常有用。
以上是MongoDB的五大特性，这些特性使得它成为一种高效、灵活、可靠和易于扩展的数据库系统。
简述MongoDB内部构造？
MongoDB的内部构造主要由以下几个部分组成：
- 数据库：MongoDB是一个基于文档的数据库，可以创建多个数据库。每个数据库都有自己的文件和索引，用于存储和检索数据。
- 集合：集合是MongoDB中存储文档的容器。一个集合可以包含多个文档，每个文档都是一个键值对的形式，键是字符串，值可以是各种数据类型。
- 文档：文档是MongoDB中的基本数据单位，它是一个键值对的集合。键是字符串，值可以是各种数据类型，包括其他文档、数组、日期、布尔值等。
- 索引：索引是MongoDB中用于加速查询的数据结构。它可以根据一个或多个字段的值创建，使得查询操作能够快速找到满足条件的文档。
- 复制：MongoDB支持数据复制，可以将数据从一个节点复制到另一个节点。这有助于提高数据的可用性和可靠性。
- 分片：MongoDB支持数据分片，可以将一个集合中的数据分散到多个节点上，以便提高数据的处理能力和存储容量。
- 查询语言：MongoDB使用一种类似JavaScript的查询语言，用于检索和操作数据。这种语言非常灵活，可以用于执行各种复杂的查询操作。
总的来说，MongoDB的内部构造是基于文档的存储模型，通过索引、复制和分片等技术来提高数据的处理能力和存储容量。同时，MongoDB还提供了丰富的查询语言和API接口，方便开发者进行应用程序的开发和集成。
简述Java实现mongodb的数据库连接池？
在Java中实现MongoDB的数据库连接池，可以使用MongoDB的Java驱动程序中的MongoClientPoolingOptions类。以下是一个简单的示例：
import com.mongodb.MongoClient;
import com.mongodb.MongoClientPoolingOptions;
import com.mongodb.MongoCredential;
import com.mongodb.ServerAddress;
public class MongoDBConnectionPool {
private static final String DB_NAME = "your_database_name";
private static final String USERNAME = "your_username";
private static final String PASSWORD = "your_password";
private static final String HOST = "localhost";
private static final int PORT = 27017;
private static MongoClient mongoClient;
public static MongoClient getMongoClient() {
if (mongoClient == null) {
MongoCredential credential = MongoCredential.createCredential(USERNAME, DB_NAME, PASSWORD.toCharArray());
ServerAddress address = new ServerAddress(HOST, PORT);
MongoClientPoolingOptions options = new MongoClientPoolingOptions();
options.setMaxWaitTime(5000); //设置连接超时时间
options.setMaxPoolSize(10); //设置连接池最大连接数
options.setMinPoolSize(5); //设置连接池最小连接数
mongoClient = new MongoClient(address, Arrays.asList(credential), options);
}
return mongoClient;
}
}
在上述代码中，我们首先定义了连接数据库所需的参数，包括数据库名称、用户名、密码、主机地址和端口号。然后，我们创建一个MongoClientPoolingOptions对象，并设置连接池的最大和最小连接数以及连接超时时间。最后，我们创建一个MongoClient对象，并将其存储在静态变量中，以便在其他地方使用。在getMongoClient()方法中，我们首先检查mongoClient是否为null，如果是，则创建一个新的MongoClient对象并返回。如果不是null，则直接返回当前的mongoClient对象。这样就可以避免每次都创建一个新的MongoClient对象，从而提高了性能。
MongoDb的如何创建索引 ？
在MongoDB中，创建索引可以提高查询性能和数据的排序和筛选能力。以下是创建索引的几种方法：
- 在创建集合时直接创建索引：
db.createCollection("myCollection", {
"validator": { "$jsonSchema": { "bsonType": "object" } },
"indexes": [
{
"key": { "field1": 1 },
"name": "index_field1",
"unique": true
},
{
"key": { "field2": -1 }
}
]
})
在上述示例中，我们创建了一个名为myCollection的集合，并在其中定义了两个索引。第一个索引的键是field1，升序排列，并命名为index_field1。第二个索引的键是field2，降序排列，没有命名。
- 使用
createIndex()方法创建索引：
db.myCollection.createIndex({ "field1": 1 }, { "name": "index_field1", "unique": true })
上述示例中，我们在myCollection集合中创建了一个名为index_field1的索引，其键是field1，升序排列，并设置为唯一索引。
- 使用
ensureIndex()方法创建索引：
db.myCollection.ensureIndex({ "field1": 1 }, { "name": "index_field1", "unique": true })
上述示例中，我们在myCollection集合中创建了一个名为index_field1的索引，其键是field1，升序排列，并设置为唯一索引。注意，ensureIndex()方法已经被弃用，推荐使用createIndex()方法。
在创建索引时，可以使用不同的参数来定义索引的行为。例如，可以设置索引的唯一性、背景、稀疏性等。此外，还可以使用多字段索引、复合索引和全文索引等不同类型的索引来满足不同的查询需求。
简述什么是MongoDb复合索引 ？
MongoDB复合索引是指基于多个字段的索引，通常可以用于优化匹配多个字段的查询。复合索引中的字段顺序至关重要。如果一个复合索引包含字段 field1、field2，索引首先按照 field1 进行排序，如果 field1 相同，再按照 field2 排序。复合索引遵循最左匹配原则。例如，一个复合索引包含字段 field1、field2，可以支持以下查询优化：基于字段 field1 的匹配、基于字段 field1 以及 field2 的匹配，但是不支持基于字段 field2 的查询优化。
讲述$运算符如何使用索引 ？
在 MongoDB 中，$ 运算符通常用于处理文档中的字段和值。然而，$ 运算符本身并不直接使用索引。索引在 MongoDB 中用于加速查询操作，而 $ 运算符通常用于执行更复杂的查询操作，如更新、删除等。
当使用 $ 运算符进行查询时，MongoDB 会尝试使用索引来加速查询操作。但是，是否使用索引取决于查询的具体条件和索引的配置。如果查询条件与索引的字段匹配，MongoDB 就会使用索引来加速查询。否则，查询将全表扫描，不会使用索引。
因此，虽然 $ 运算符本身并不直接使用索引，但是索引的存在和配置对查询的性能有很大的影响。为了优化查询性能，需要根据数据模型和查询需求合理地创建和使用索引。
简述MongoDB Explain慢查询 ？
MongoDB的Explain功能可以帮助开发人员和数据库管理员理解和优化查询性能。当使用Explain选项执行查询时，MongoDB会提供有关查询执行的详细信息，包括查询的执行计划、扫描的文档数量、使用的索引等。
慢查询是指执行时间较长的查询，可能会导致应用程序响应缓慢或资源利用率过高。通过使用Explain功能，可以识别出哪些查询是慢查询，并了解它们为什么慢。
在MongoDB中，慢查询通常是由于以下原因之一导致的：
- 缺少索引：如果查询条件中使用的字段没有建立索引，MongoDB将进行全表扫描，导致查询速度变慢。
- 索引选择不当：即使字段上有索引，如果索引的选择性不够好，查询仍然可能不够高效。
- 查询条件过于复杂：如果查询条件过于复杂或涉及多个字段的组合，可能导致查询执行计划不够高效。
- 数据分布不均：如果集合中的数据分布不均匀，某些文档的读取成本可能较高，导致查询速度变慢。
通过使用Explain功能，可以查看查询的执行计划，了解哪些操作导致了查询的延迟。这可以帮助开发人员和数据库管理员优化查询条件、调整索引或重新设计数据模型，以提高查询性能。
MongoDB何时不使用索引 ？
MongoDB在以下情况下可能不使用索引：
- 查询条件不匹配索引：如果查询条件中的字段没有索引，或者查询条件与索引字段不匹配，MongoDB将不会使用索引。
- 索引选择性不足：如果索引的选择性不足，即索引字段的区分度不够高，那么使用该索引可能不会带来性能提升，甚至可能导致性能下降。
- 查询条件过于复杂：如果查询条件过于复杂，涉及多个字段的组合，MongoDB可能无法有效地使用索引。
- 数据分布不均：如果集合中的数据分布不均匀，某些文档的读取成本可能较高，导致查询速度变慢，MongoDB可能不会使用索引。
需要注意的是，MongoDB的查询优化器会根据查询条件和索引信息来决定是否使用索引。因此，即使存在索引，也不一定会使用它。为了优化查询性能，需要根据数据模型和查询需求合理地创建和使用索引。
简述MongoDB索引类型 ？
MongoDB支持多种索引类型，以下是其中的几种：
- 单键索引（Single Key Index）：这是最基础的索引类型，它对一个字段进行索引，可以大大提高查询该字段的效率。
- 复合索引（Compound Index）：复合索引是对多个字段进行索引，可以用于优化同时查询多个字段的查询操作。
- 多键索引（Multikey Index）：对于数组或嵌套文档的字段，MongoDB支持创建多键索引。
- 地理空间索引（Geospatial Index）：这种索引类型用于对包含地理坐标的字段进行索引，以加速地理空间查询。
- 文本索引（Text Index）：文本索引用于对文本字段进行全文索引，可以用于文本搜索和匹配。
- 散列索引（Hashed Index）：这种索引类型将字段值进行哈希处理后进行索引，主要用于保证值的唯一性。
- 全文索引（Wildcard Index）：使用通配符对任意字段进行索引，主要用于模式匹配和搜索。
- 联合唯一索引（Unique Index）：这种索引类型对多个字段进行索引，并保证组合值的唯一性。
- 稀疏索引（Sparse Index）：稀疏索引只对存在索引字段的文档进行索引，对不存在索引字段的文档不进行索引。
这些不同类型的索引可以根据具体的使用场景和数据模型来选择和使用，以达到最佳的查询性能。