从 0 到 1 精通 MongoDB：实战场景 + 底层原理全解析

一叶飘零_sweeeet2025-10-15 9:46

引言：为什么 MongoDB 成为现代数据存储的首选？

在大数据和云计算爆发的今天，传统关系型数据库在面对海量非结构化数据时逐渐力不从心。MongoDB 作为 NoSQL 数据库的代表，凭借其灵活的文档模型、强大的横向扩展能力和卓越的读写性能，已成为众多企业的核心数据存储解决方案。

据 DB-Engines 2024 年最新排名，MongoDB 在全球数据库流行度中位列第五，超越了 PostgreSQL、Redis 等知名数据库，在 NoSQL 领域更是稳居第一。从初创公司到财富 500 强企业，MongoDB 正在重塑数据存储的未来。

本文将深入剖析 MongoDB 的核心应用场景，通过 30 + 实战案例带你掌握从设计到优化的全流程技能，无论你是刚入门的开发者还是需要进阶的架构师，都能从中获得实用价值。

一、MongoDB 核心概念与底层原理

1.1 文档模型：超越关系型的灵活存储

MongoDB 采用 BSON（Binary JSON）作为数据存储格式，这是一种类似 JSON 的二进制格式，支持更多数据类型（如日期、二进制数据等）。与关系型数据库的表结构相比，文档模型具有天然优势：

核心区别：关系型数据库需要预先定义表结构，而 MongoDB 的集合（Collection）中的文档（Document）可以有不同的字段，无需统一结构。这种灵活性使得 MongoDB 特别适合需求频繁变化的业务场景。

1.2 数据存储结构解析

MongoDB 的基本存储单元是文档，多个文档组成集合，多个集合组成数据库。其逻辑结构如下：

文档示例（一个用户文档）：

复制代码 
{
  "_id": ObjectId("60d21b4667d0d8992e610c85"),
  "username": "johndoe",
  "email": "john@example.com",
  "age": 30,
  "address": {
    "street": "123 Main St",
    "city": "New York",
    "zipcode": "10001"
  },
  "hobbies": ["reading", "hiking", "coding"],
  "createdAt": ISODate("2023-11-01T12:00:00Z")
}

注意：每个文档都必须有一个_id字段作为唯一标识，若未显式指定，MongoDB 会自动生成一个 ObjectId 类型的值。ObjectId 是一个 12 字节的标识符，包含时间戳、机器标识、进程 ID 和计数器，确保了分布式环境下的唯一性。

1.3 索引机制：高性能查询的基石

MongoDB 的索引机制与关系型数据库类似，但支持更多类型的索引，以适应复杂的查询场景：

  1. 单字段索引：最基本的索引类型，加速单个字段的查询
  2. 复合索引：包含多个字段的索引，遵循 "最左前缀原则"
  3. 多键索引：针对数组字段的索引，支持对数组元素的高效查询
  4. 地理空间索引：用于地理位置查询，如附近的餐厅、商店等
  5. 文本索引：支持全文搜索功能
  6. 哈希索引：对字段值进行哈希处理，适合等值查询，不支持范围查询

索引工作原理：MongoDB 使用 B 树作为索引的数据结构，这是一种自平衡的树状结构，能够保持数据有序，并允许在对数时间内进行插入、删除和查找操作。与关系型数据库不同的是，MongoDB 的索引可以直接包含文档数据（覆盖索引），进一步提升查询性能。

二、MongoDB 典型应用场景深度解析

2.1 内容管理系统（CMS）

场景特点：内容结构多样（文章、图片、视频等），字段经常变化，需要快速迭代。

传统数据库痛点：固定表结构难以适应多样内容类型，频繁的 schema 变更需要复杂的迁移操作。

MongoDB 解决方案：

  • 使用灵活的文档模型存储不同类型的内容
  • 嵌入式文档减少关联查询
  • 文本索引支持全文搜索功能

实战案例：博客系统设计

复制代码 
import com.alibaba.fastjson2.JSONObject;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.model.Filters;
import com.mongodb.client.model.Indexes;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.bson.Document;
import org.springframework.util.ObjectUtils;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneId;
import java.util.Date;
import java.util.List;

/**
 * 博客文章服务类
 * 处理文章的CRUD操作及搜索功能
 * @author ken
 */
@Slf4j
public class BlogPostService {
    private final MongoCollection<Document> postCollection;

    public BlogPostService(MongoCollection<Document> postCollection) {
        this.postCollection = postCollection;
        // 创建文本索引，支持全文搜索
        this.postCollection.createIndex(Indexes.text("title", "content", "tags"));
        // 创建创建时间索引，加速按时间查询
        this.postCollection.createIndex(Indexes.ascending("createdAt"));
    }

    /**
     * 创建博客文章
     * @param title 文章标题
     * @param content 文章内容
     * @param authorId 作者ID
     * @param tags 标签列表
     * @param metadata 元数据（如阅读时间、字数等）
     * @return 新创建文章的ID
     */
    public String createPost(String title, String content, String authorId, 
                            List<String> tags, JSONObject metadata) {
        // 参数校验
        if (!org.springframework.util.StringUtils.hasText(title)) {
            throw new IllegalArgumentException("文章标题不能为空");
        }
        if (!org.springframework.util.StringUtils.hasText(content)) {
            throw new IllegalArgumentException("文章内容不能为空");
        }
        if (!org.springframework.util.StringUtils.hasText(authorId)) {
            throw new IllegalArgumentException("作者ID不能为空");
        }
        
        Document post = new Document();
        post.append("title", title)
            .append("content", content)
            .append("authorId", authorId)
            .append("tags", tags)
            .append("metadata", metadata)
            .append("createdAt", Date.from(LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant()))
            .append("updatedAt", Date.from(LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant()))
            .append("status", "PUBLISHED")
            .append("views", 0);
            
        postCollection.insertOne(post);
        log.info("创建博客文章成功，ID: {}", post.getObjectId("_id").toHexString());
        return post.getObjectId("_id").toHexString();
    }

    /**
     * 全文搜索文章
     * @param keyword 搜索关键词
     * @param page 页码（从1开始）
     * @param size 每页条数
     * @return 搜索结果列表
     */
    public List<Document> searchPosts(String keyword, int page, int size) {
        if (!org.springframework.util.StringUtils.hasText(keyword)) {
            throw new IllegalArgumentException("搜索关键词不能为空");
        }
        if (page < 1) {
            page = 1;
        }
        if (size < 1 || size > 100) {
            size = 20;
        }
        
        return postCollection.find(Filters.text(keyword))
            .sort(new Document("score", new Document("$meta", "textScore")))
            .skip((page - 1) * size)
            .limit(size)
            .into(com.google.common.collect.Lists.newArrayList());
    }

    /**
     * 获取指定作者的文章
     * @param authorId 作者ID
     * @param page 页码
     * @param size 每页条数
     * @return 文章列表
     */
    public List<Document> getPostsByAuthor(String authorId, int page, int size) {
        if (!org.springframework.util.StringUtils.hasText(authorId)) {
            throw new IllegalArgumentException("作者ID不能为空");
        }
        
        return postCollection.find(Filters.eq("authorId", authorId))
            .sort(Filters.desc("createdAt"))
            .skip((page - 1) * size)
            .limit(size)
            .into(com.google.common.collect.Lists.newArrayList());
    }
}

设计优势：

  1. 同一集合可以存储不同类型的内容（文章、视频、图片），通过type字段区分
  2. 元数据metadata字段可以灵活存储不同类型内容的特有属性，无需修改结构
  3. 文本索引支持跨字段全文搜索，比传统数据库的全文搜索更灵活
  4. 嵌入式结构减少了关联查询，提升读取性能

2.2 实时数据分析与监控

场景特点：高写入吞吐量，数据格式多变，需要实时聚合分析。

传统数据库痛点：写入性能瓶颈，复杂的聚合查询性能差，难以水平扩展。

MongoDB 解决方案：

  • 高写入性能支持每秒数万条数据插入
  • 聚合管道（Aggregation Pipeline）支持复杂的数据处理和分析
  • 分片集群支持海量数据存储和查询

实战案例：用户行为分析系统

复制代码 
import com.mongodb.client.AggregateIterable;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.model.Accumulators;
import com.mongodb.client.model.Aggregates;
import com.mongodb.client.model.Filters;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.bson.Document;
import org.springframework.util.CollectionUtils;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneId;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * 用户行为分析服务
 * 处理用户行为数据的收集和分析
 * @author ken
 */
@Slf4j
public class UserBehaviorAnalysisService {
    private final MongoCollection<Document> behaviorCollection;

    public UserBehaviorAnalysisService(MongoCollection<Document> behaviorCollection) {
        this.behaviorCollection = behaviorCollection;
        // 创建复合索引，优化按时间和用户ID的查询
        this.behaviorCollection.createIndex(new Document("userId", 1).append("timestamp", -1));
        // 创建行为类型和时间的索引，优化统计查询
        this.behaviorCollection.createIndex(new Document("action", 1).append("timestamp", -1));
    }

    /**
     * 记录用户行为
     * @param userId 用户ID
     * @param action 行为类型（如：click, view, purchase等）
     * @param details 行为详情（如：点击的按钮，查看的商品ID等）
     * @param metadata 元数据（如：设备信息，IP地址等）
     */
    public void recordUserBehavior(String userId, String action, 
                                  Map<String, Object> details, Map<String, Object> metadata) {
        if (!org.springframework.util.StringUtils.hasText(userId)) {
            throw new IllegalArgumentException("用户ID不能为空");
        }
        if (!org.springframework.util.StringUtils.hasText(action)) {
            throw new IllegalArgumentException("行为类型不能为空");
        }
        
        Document behavior = new Document();
        behavior.append("userId", userId)
            .append("action", action)
            .append("timestamp", Date.from(LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant()))
            .append("details", details)
            .append("metadata", metadata);
            
        behaviorCollection.insertOne(behavior);
        log.debug("记录用户行为成功，用户ID: {}, 行为: {}", userId, action);
    }

    /**
     * 统计指定时间段内的用户行为分布
     * @param startTime 开始时间
     * @param endTime 结束时间
     * @return 行为类型及其发生次数
     */
    public List<Document> getActionDistribution(LocalDateTime startTime, LocalDateTime endTime) {
        if (ObjectUtils.isEmpty(startTime) || ObjectUtils.isEmpty(endTime)) {
            throw new IllegalArgumentException("开始时间和结束时间不能为空");
        }
        if (startTime.isAfter(endTime)) {
            throw new IllegalArgumentException("开始时间不能晚于结束时间");
        }
        
        Date start = Date.from(startTime.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant());
        Date end = Date.from(endTime.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant());
        
        List<Document> pipeline = new ArrayList<>();
        
        // 匹配时间范围内的数据
        pipeline.add(Aggregates.match(Filters.and(
            Filters.gte("timestamp", start),
            Filters.lt("timestamp", end)
        )));
        
        // 按行为类型分组并计数
        pipeline.add(Aggregates.group("$action", 
            Accumulators.sum("count", 1),
            Accumulators.first("firstOccurrence", "$timestamp"),
            Accumulators.last("lastOccurrence", "$timestamp")
        ));
        
        // 按计数降序排序
        pipeline.add(Aggregates.sort(new Document("count", -1)));
        
        AggregateIterable<Document> result = behaviorCollection.aggregate(pipeline);
        List<Document> resultList = com.google.common.collect.Lists.newArrayList(result);
        
        log.info("统计行为分布完成，时间范围: {} 至 {}, 结果数量: {}", 
            startTime, endTime, resultList.size());
        return resultList;
    }

    /**
     * 分析用户转化漏斗
     * @param steps 转化步骤列表（如：["view", "add_to_cart", "purchase"]）
     * @param startTime 开始时间
     * @param endTime 结束时间
     * @return 漏斗分析结果，包含每个步骤的用户数和转化率
     */
    public List<Document> analyzeConversionFunnel(List<String> steps, 
                                                LocalDateTime startTime, LocalDateTime endTime) {
        if (CollectionUtils.isEmpty(steps) || steps.size() < 2) {
            throw new IllegalArgumentException("转化步骤至少需要2个");
        }
        if (ObjectUtils.isEmpty(startTime) || ObjectUtils.isEmpty(endTime)) {
            throw new IllegalArgumentException("开始时间和结束时间不能为空");
        }
        
        Date start = Date.from(startTime.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant());
        Date end = Date.from(endTime.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant());
        
        List<Document> pipeline = new ArrayList<>();
        
        // 匹配时间范围内且行为在步骤中的数据
        pipeline.add(Aggregates.match(Filters.and(
            Filters.gte("timestamp", start),
            Filters.lt("timestamp", end),
            Filters.in("action", steps)
        )));
        
        // 按用户ID分组，收集其所有行为及时间
        pipeline.add(Aggregates.group("$userId",
            Accumulators.push("actions", new Document("action", "$action").append("time", "$timestamp"))
        ));
        
        // 处理每个用户的行为序列，判断是否完成转化步骤
        Document processUserActions = new Document("$let", new Document()
            .append("vars", new Document("sortedActions", 
                new Document("$sortArray", new Document()
                    .append("input", "$actions")
                    .append("sortBy", new Document("time", 1))
                )
            ))
            .append("in", new Document("actionSequence", 
                new Document("$map", new Document()
                    .append("input", "$sortedActions")
                    .append("as", "a")
                    .append("in", "$$a.action")
                )
            ))
        );
        
        pipeline.add(Aggregates.addFields(new Document("processed", processUserActions)));
        
        // 匹配完成了所有步骤的用户
        Document matchAllSteps = new Document();
        for (int i = 0; i < steps.size(); i++) {
            String step = steps.get(i);
            matchAllSteps.append("$expr", new Document("$and", com.google.common.collect.Lists.newArrayList(
                new Document("$in", com.google.common.collect.Lists.newArrayList(step, "$processed.actionSequence"))
            )));
        }
        pipeline.add(Aggregates.match(matchAllSteps));
        
        // 计算每个步骤的转化率（简化版）
        pipeline.add(Aggregates.group(null,
            Accumulators.sum("totalUsers", 1)
        ));
        
        AggregateIterable<Document> result = behaviorCollection.aggregate(pipeline);
        List<Document> resultList = com.google.common.collect.Lists.newArrayList(result);
        
        log.info("漏斗分析完成，步骤: {}, 结果数量: {}", steps, resultList.size());
        return resultList;
    }
}

设计优势：

  1. 无 schema 约束，可灵活记录不同类型的用户行为及详情
  2. 聚合管道支持复杂的数据分析，无需将数据导出到专门的分析工具
  3. 高写入性能适合处理海量用户行为数据
  4. 可通过分片将数据分布到多个节点，支持 PB 级数据存储

2.3 物联网（IoT）数据存储

场景特点：海量设备产生的时序数据，高写入低查询，数据按时间分区。

传统数据库痛点：无法高效处理高并发写入，时序数据查询性能差，存储成本高。

MongoDB 解决方案：

  • 时间序列集合（Time Series Collections）优化时序数据存储
  • 自动过期数据（TTL 索引）降低存储成本
  • 高写入性能支持百万级设备并发上报

实战案例：智能设备监控系统

复制代码 
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.model.Filters;
import com.mongodb.client.model.Indexes;
import com.mongodb.client.model.TimeSeriesOptions;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.bson.Document;
import org.springframework.util.ObjectUtils;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneId;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * 物联网设备数据服务
 * 处理设备数据的收集、查询和分析
 * @author ken
 */
@Slf4j
public class IoTDataService {
    private final MongoCollection<Document> deviceDataCollection;

    /**
     * 初始化时间序列集合，专门用于存储时序数据
     * @param collectionName 集合名称
     */
    public IoTDataService(MongoCollection<Document> database, String collectionName) {
        // 检查集合是否存在
        if (!database.listCollectionNames().into(com.google.common.collect.Lists.newArrayList())
                .contains(collectionName)) {
            // 创建时间序列集合选项
            TimeSeriesOptions timeSeriesOptions = new TimeSeriesOptions("timestamp")
                .metaField("deviceId")  // 设备ID作为元数据字段
                .granularity(TimeSeriesOptions.Granularity.MINUTES);  // 数据粒度为分钟
            
            // 创建时间序列集合
            database.createCollection(collectionName, new com.mongodb.client.model.CreateCollectionOptions()
                .timeSeriesOptions(timeSeriesOptions));
            log.info("创建时间序列集合成功: {}", collectionName);
        }
        
        this.deviceDataCollection = database.getCollection(collectionName);
        
        // 创建TTL索引，自动删除30天前的数据
        this.deviceDataCollection.createIndex(
            Indexes.ascending("timestamp"),
            new com.mongodb.client.model.IndexOptions()
                .expireAfter(30 * 24 * 60 * 60L, java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS)
        );
    }

    /**
     * 记录设备数据
     * @param deviceId 设备ID
     * @param metrics 指标数据（如：温度、湿度、压力等）
     * @param timestamp 数据产生时间
     */
    public void recordDeviceData(String deviceId, Map<String, Double> metrics, LocalDateTime timestamp) {
        if (!org.springframework.util.StringUtils.hasText(deviceId)) {
            throw new IllegalArgumentException("设备ID不能为空");
        }
        if (ObjectUtils.isEmpty(metrics)) {
            throw new IllegalArgumentException("指标数据不能为空");
        }
        if (ObjectUtils.isEmpty(timestamp)) {
            timestamp = LocalDateTime.now();
        }
        
        Document data = new Document();
        data.append("deviceId", deviceId)
            .append("timestamp", Date.from(timestamp.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant()))
            .append("metrics", metrics);
            
        // 批量插入优化（实际应用中可使用批量插入）
        deviceDataCollection.insertOne(data);
        log.debug("记录设备数据成功，设备ID: {}, 时间: {}", deviceId, timestamp);
    }

    /**
     * 批量记录设备数据
     * @param deviceDataList 设备数据列表
     */
    public void batchRecordDeviceData(List<Document> deviceDataList) {
        if (CollectionUtils.isEmpty(deviceDataList)) {
            log.warn("批量记录设备数据时，数据列表为空");
            return;
        }
        
        deviceDataCollection.insertMany(deviceDataList);
        log.info("批量记录设备数据成功，数量: {}", deviceDataList.size());
    }

    /**
     * 查询设备指定时间范围内的指标数据
     * @param deviceId 设备ID
     * @param metricName 指标名称（如：temperature）
     * @param startTime 开始时间
     * @param endTime 结束时间
     * @param interval 时间间隔（分钟），用于数据降采样
     * @return 指标数据列表，包含时间和值
     */
    public List<Document> queryDeviceMetric(String deviceId, String metricName,
                                          LocalDateTime startTime, LocalDateTime endTime,
                                          int interval) {
        if (!org.springframework.util.StringUtils.hasText(deviceId)) {
            throw new IllegalArgumentException("设备ID不能为空");
        }
        if (!org.springframework.util.StringUtils.hasText(metricName)) {
            throw new IllegalArgumentException("指标名称不能为空");
        }
        if (ObjectUtils.isEmpty(startTime) || ObjectUtils.isEmpty(endTime)) {
            throw new IllegalArgumentException("开始时间和结束时间不能为空");
        }
        if (interval <= 0) {
            interval = 5; // 默认5分钟间隔
        }
        
        Date start = Date.from(startTime.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant());
        Date end = Date.from(endTime.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant());
        
        // 构建聚合管道
        List<Document> pipeline = com.google.common.collect.Lists.newArrayList();
        
        // 匹配条件：设备ID和时间范围
        pipeline.add(new Document("$match", new Document("$and", com.google.common.collect.Lists.newArrayList(
            new Document("deviceId", deviceId),
            new Document("timestamp", new Document("$gte", start).append("$lte", end))
        ))));
        
        // 按时间间隔分组，计算每个间隔的平均值
        pipeline.add(new Document("$group", new Document()
            .append("_id", new Document(
                "$dateTrunc", new Document()
                    .append("date", "$timestamp")
                    .append("unit", "minute")
                    .append("binSize", interval)
            ))
            .append("avgValue", new Document("$avg", " $metrics." + metricName))
            .append("count", new Document("$sum", 1))
        ));
        
        // 按时间排序
        pipeline.add(new Document("$sort", new Document("_id", 1)));
        
        // 格式化输出
        pipeline.add(new Document("$project", new Document()
            .append("time", "$_id")
            .append("avgValue", 1)
            .append("count", 1)
            .append("_id", 0)
        ));
        
        return com.google.common.collect.Lists.newArrayList(
            deviceDataCollection.aggregate(pipeline)
        );
    }

    /**
     * 查询设备的异常数据（超出正常范围的指标）
     * @param deviceId 设备ID
     * @param metricName 指标名称
     * @param minThreshold 最小值阈值
     * @param maxThreshold 最大值阈值
     * @param hours 过去几小时
     * @return 异常数据列表
     */
    public List<Document> queryAnomalyData(String deviceId, String metricName,
                                         Double minThreshold, Double maxThreshold,
                                         int hours) {
        if (hours <= 0) {
            hours = 24; // 默认查询过去24小时
        }
        
        LocalDateTime endTime = LocalDateTime.now();
        LocalDateTime startTime = endTime.minusHours(hours);
        
        Date start = Date.from(startTime.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant());
        Date end = Date.from(endTime.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant());
        
        // 构建查询条件
        Document filter = new Document("$and", com.google.common.collect.Lists.newArrayList(
            new Document("deviceId", deviceId),
            new Document("timestamp", new Document("$gte", start).append("$lte", end))
        ));
        
        // 添加指标范围条件
        Document metricFilter = new Document();
        if (minThreshold != null) {
            metricFilter.append("$lt", minThreshold);
        }
        if (maxThreshold != null) {
            metricFilter.append("$gt", maxThreshold);
        }
        
        if (!metricFilter.isEmpty()) {
            filter.get("$and", List.class).add(
                new Document("metrics." + metricName, metricFilter)
            );
        }
        
        return com.google.common.collect.Lists.newArrayList(
            deviceDataCollection.find(filter)
                .sort(new Document("timestamp", -1))
                .projection(new Document("deviceId", 1)
                    .append("timestamp", 1)
                    .append("metrics." + metricName, 1)
                    .append("_id", 0))
        );
    }
}

设计优势：

  1. 时间序列集合针对时序数据进行了特殊优化，比普通集合节省约 50% 的存储空间
  2. TTL 索引自动删除过期数据，降低存储成本
  3. 按设备 ID 和时间分区，大幅提升查询性能
  4. 聚合管道支持实时数据降采样和分析，适合监控仪表盘展示

2.4 电商平台商品管理

场景特点：商品类型多样，属性差异大，需要支持复杂查询和快速迭代。

传统数据库痛点：表结构难以适配多样商品类型，大量的关联查询影响性能。

MongoDB 解决方案：

  • 文档模型支持多样商品属性
  • 复合索引优化多条件查询
  • 地理位置索引支持 "附近的商品" 等场景

实战案例：电商商品管理系统

复制代码 
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.model.Filters;
import com.mongodb.client.model.Indexes;
import com.mongodb.client.model.geojson.Point;
import com.mongodb.client.model.geojson.Position;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.bson.Document;
import org.springframework.util.ObjectUtils;

import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneId;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * 电商商品服务
 * 处理商品的CRUD、搜索和推荐
 * @author ken
 */
@Slf4j
public class ProductService {
    private final MongoCollection<Document> productCollection;

    public ProductService(MongoCollection<Document> productCollection) {
        this.productCollection = productCollection;
        
        // 创建复合索引：分类+价格，优化按分类筛选并按价格排序的查询
        this.productCollection.createIndex(Indexes.compoundIndex(
            Indexes.ascending("category"),
            Indexes.ascending("price")
        ));
        
        // 创建文本索引：名称+描述+标签，支持商品搜索
        this.productCollection.createIndex(Indexes.text(
            "name", "description", "tags"
        ));
        
        // 创建地理位置索引，支持按位置搜索
        this.productCollection.createIndex(Indexes.geo2dsphere("location"));
        
        // 创建创建时间索引，优化新品查询
        this.productCollection.createIndex(Indexes.descending("createdAt"));
    }

    /**
     * 创建商品
     * @param name 商品名称
     * @param description 商品描述
     * @param category 商品分类
     * @param price 商品价格
     * @param attributes 商品属性（不同类型商品有不同属性）
     * @param tags 商品标签
     * @param location 商品存放位置（经纬度）
     * @return 商品ID
     */
    public String createProduct(String name, String description, String category,
                              BigDecimal price, Map<String, Object> attributes,
                              List<String> tags, double longitude, double latitude) {
        // 参数校验
        if (!org.springframework.util.StringUtils.hasText(name)) {
            throw new IllegalArgumentException("商品名称不能为空");
        }
        if (ObjectUtils.isEmpty(price) || price.compareTo(BigDecimal.ZERO) <= 0) {
            throw new IllegalArgumentException("商品价格必须大于0");
        }
        if (!org.springframework.util.StringUtils.hasText(category)) {
            throw new IllegalArgumentException("商品分类不能为空");
        }
        
        Document product = new Document();
        product.append("name", name)
            .append("description", description)
            .append("category", category)
            .append("price", price)
            .append("attributes", attributes)
            .append("tags", tags)
            .append("stock", 0)  // 初始库存为0
            .append("sales", 0)  // 初始销量为0
            .append("rating", 0.0)  // 初始评分
            .append("reviewCount", 0)  // 初始评论数
            .append("location", new Document(
                "type", "Point"
            ).append("coordinates", new double[]{longitude, latitude}))
            .append("createdAt", Date.from(LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant()))
            .append("updatedAt", Date.from(LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant()))
            .append("status", "ACTIVE");
            
        productCollection.insertOne(product);
        String productId = product.getObjectId("_id").toHexString();
        log.info("创建商品成功，ID: {}", productId);
        return productId;
    }

    /**
     * 商品高级搜索
     * @param keyword 搜索关键词
     * @param category 商品分类（null表示不限制）
     * @param minPrice 最低价格（null表示不限制）
     * @param maxPrice 最高价格（null表示不限制）
     * @param attributes 属性筛选（如：{"brand": "Apple", "storage": "128GB"}）
     * @param sortField 排序字段
     * @param sortDirection 排序方向（1:升序，-1:降序）
     * @param page 页码
     * @param size 每页条数
     * @return 商品列表
     */
    public List<Document> searchProducts(String keyword, String category,
                                       BigDecimal minPrice, BigDecimal maxPrice,
                                       Map<String, Object> attributes,
                                       String sortField, int sortDirection,
                                       int page, int size) {
        // 构建查询条件
        List<Document> filters = com.google.common.collect.Lists.newArrayList();
        
        // 关键词筛选
        if (org.springframework.util.StringUtils.hasText(keyword)) {
            filters.add(new Document("$text", new Document("$search", keyword)));
        }
        
        // 分类筛选
        if (org.springframework.util.StringUtils.hasText(category)) {
            filters.add(new Document("category", category));
        }
        
        // 价格范围筛选
        if (minPrice != null || maxPrice != null) {
            Document priceFilter = new Document();
            if (minPrice != null) {
                priceFilter.append("$gte", minPrice);
            }
            if (maxPrice != null) {
                priceFilter.append("$lte", maxPrice);
            }
            filters.add(new Document("price", priceFilter));
        }
        
        // 属性筛选
        if (!ObjectUtils.isEmpty(attributes)) {
            for (Map.Entry<String, Object> entry : attributes.entrySet()) {
                filters.add(new Document("attributes." + entry.getKey(), entry.getValue()));
            }
        }
        
        // 组合查询条件
        Document query = new Document();
        if (!filters.isEmpty()) {
            query.append("$and", filters);
        }
        
        // 构建排序条件
        Document sort = new Document();
        if (org.springframework.util.StringUtils.hasText(sortField)) {
            sort.append(sortField, sortDirection);
        } else {
            // 默认按评分降序排序
            sort.append("rating", -1);
        }
        
        // 分页处理
        if (page < 1) {
            page = 1;
        }
        if (size < 1 || size > 100) {
            size = 20;
        }
        int skip = (page - 1) * size;
        
        // 执行查询
        return com.google.common.collect.Lists.newArrayList(
            productCollection.find(query)
                .sort(sort)
                .skip(skip)
                .limit(size)
        );
    }

    /**
     * 查找附近的商品
     * @param longitude 经度
     * @param latitude 纬度
     * @param maxDistance 最大距离（米）
     * @param category 商品分类（null表示不限制）
     * @param limit 最大结果数
     * @return 附近的商品列表，按距离排序
     */
    public List<Document> findNearbyProducts(double longitude, double latitude,
                                           double maxDistance, String category,
                                           int limit) {
        if (maxDistance <= 0) {
            maxDistance = 5000; // 默认5公里
        }
        if (limit <= 0 || limit > 100) {
            limit = 20;
        }
        
        // 构建地理位置查询
        Document geoQuery = new Document("$nearSphere", new Document(
            "$geometry", new Document(
                "type", "Point"
            ).append("coordinates", new double[]{longitude, latitude})
        ).append("$maxDistance", maxDistance));
        
        // 构建查询条件
        Document query = new Document("location", geoQuery);
        
        // 添加分类筛选
        if (org.springframework.util.StringUtils.hasText(category)) {
            query.append("category", category);
        }
        
        // 执行查询并计算距离
        List<Document> pipeline = com.google.common.collect.Lists.newArrayList();
        pipeline.add(new Document("$match", query));
        pipeline.add(new Document("$addFields", new Document(
            "distance", new Document("$geoDistance", new Document(
                "near", new Document(
                    "type", "Point"
                ).append("coordinates", new double[]{longitude, latitude})
            ).append("distanceField", "distance")
              .append("spherical", true)
            )
        )));
        pipeline.add(new Document("$sort", new Document("distance", 1)));
        pipeline.add(new Document("$limit", limit));
        
        return com.google.common.collect.Lists.newArrayList(
            productCollection.aggregate(pipeline)
        );
    }

    /**
     * 更新商品库存
     * @param productId 商品ID
     * @param quantity 变动数量（正数增加，负数减少）
     * @return 更新后的库存
     */
    public int updateStock(String productId, int quantity) {
        if (!org.springframework.util.StringUtils.hasText(productId)) {
            throw new IllegalArgumentException("商品ID不能为空");
        }
        
        // 使用原子操作更新库存，避免并发问题
        Document result = productCollection.findOneAndUpdate(
            Filters.eq("_id", new org.bson.types.ObjectId(productId)),
            new Document("$inc", new Document("stock", quantity)),
            new com.mongodb.client.model.FindOneAndUpdateOptions().returnDocument(com.mongodb.client.model.ReturnDocument.AFTER)
        );
        
        if (ObjectUtils.isEmpty(result)) {
            throw new RuntimeException("商品不存在或已被删除，ID: " + productId);
        }
        
        int newStock = result.getInteger("stock");
        log.info("更新商品库存成功，商品ID: {}, 变动数量: {}, 新库存: {}", 
            productId, quantity, newStock);
        return newStock;
    }
}

设计优势：

  1. attributes字段存储不同商品的特有属性，无需为每种商品创建单独的集合
  2. 复合索引优化多条件筛选和排序，提升搜索性能
  3. 地理位置索引支持 "附近的商品" 等 LBS 场景
  4. 原子操作$inc确保库存更新的线程安全

三、MongoDB 与关系型数据库的选择策略

在实际项目中，MongoDB 并非万能，与关系型数据库（如 MySQL）各有优势。选择合适的数据库需要根据具体业务场景进行权衡。

3.1 核心差异对比

特性 关系型数据库 MongoDB
数据模型 表、行、列 文档、集合
Schema 固定，预先定义 动态，灵活
事务支持 完全支持 ACID 支持多文档事务（4.0+）
关联处理 外键约束，Join 操作 嵌入式文档，引用
查询语言 SQL MongoDB 查询语言
扩展性 垂直扩展为主 水平扩展（分片）
适用场景 结构化数据，复杂事务，多表关联 非结构化 / 半结构化数据，快速迭代，高写入场景

3.2 混合使用策略

在很多复杂系统中，最佳实践是混合使用关系型数据库和 MongoDB，发挥各自优势：

典型混合架构场景：

  1. 用户账户、订单、支付等核心交易数据存储在 MySQL 中，确保事务一致性
  2. 商品详情、用户行为日志、评论等非结构化或半结构化数据存储在 MongoDB 中，提高灵活性和写入性能
  3. 通过应用层实现两种数据库的协同工作

四、MongoDB 性能优化实战

即使使用 MongoDB，若设计不当也会导致性能问题。以下是经过实战验证的性能优化策略：

4.1 索引优化

索引设计原则：

  1. 为常用查询字段创建索引
  2. 复合索引遵循 "最左前缀原则"
  3. 避免创建过多索引（影响写入性能）
  4. 使用explain()分析查询性能

索引优化示例：

复制代码 
/**
 * 分析查询性能并优化索引
 * @author ken
 */
public class IndexOptimizer {
    private final MongoCollection<Document> collection;

    public IndexOptimizer(MongoCollection<Document> collection) {
        this.collection = collection;
    }

    /**
     * 分析查询性能
     * @param query 查询条件
     * @return 执行计划
     */
    public Document analyzeQuery(Document query) {
        return collection.find(query).explain();
    }

    /**
     * 推荐优化索引
     * @param query 查询条件
     * @return 推荐的索引列表
     */
    public List<Document> recommendIndexes(Document query) {
        List<Document> recommendedIndexes = com.google.common.collect.Lists.newArrayList();
        
        // 分析查询条件，提取查询字段
        List<String> queryFields = com.google.common.collect.Lists.newArrayList();
        for (String key : query.keySet()) {
            // 跳过逻辑运算符
            if (!key.startsWith("$")) {
                queryFields.add(key);
            }
        }
        
        // 为单字段查询推荐单字段索引
        if (queryFields.size() == 1) {
            String field = queryFields.get(0);
            recommendedIndexes.add(new Document(field, 1));
        } 
        // 为多字段查询推荐复合索引
        else if (queryFields.size() > 1) {
            Document compoundIndex = new Document();
            for (String field : queryFields) {
                compoundIndex.append(field, 1);
            }
            recommendedIndexes.add(compoundIndex);
        }
        
        return recommendedIndexes;
    }

    /**
     * 清理无用索引
     * @return 被删除的索引名称列表
     */
    public List<String> cleanUnusedIndexes() {
        List<String> droppedIndexes = com.google.common.collect.Lists.newArrayList();
        
        // 获取所有索引
        List<Document> indexes = com.google.common.collect.Lists.newArrayList(collection.listIndexes());
        
        for (Document index : indexes) {
            String indexName = index.getString("name");
            // 跳过默认的_id索引
            if (indexName.equals("_id_")) {
                continue;
            }
            
            // 在实际应用中，这里应该检查索引是否被使用过
            // 简化处理：假设所有非默认索引都需要被检查
            boolean isUsed = false; // 实际应用中需要通过监控数据判断
            
            if (!isUsed) {
                collection.dropIndex(indexName);
                droppedIndexes.add(indexName);
                log.info("删除无用索引: {}", indexName);
            }
        }
        
        return droppedIndexes;
    }
}

4.2 读写分离与分片

对于大规模应用，单节点 MongoDB 难以满足性能需求，需要采用集群架构：

分片策略：

  1. 范围分片：适合按范围查询的场景（如时间范围）
  2. 哈希分片：适合随机访问，负载更均衡
  3. Zone 分片：根据地理位置等因素将数据分布到特定分片

分片实战代码：

复制代码 
import com.mongodb.client.MongoClient;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
import com.mongodb.client.model.CreateCollectionOptions;
import com.mongodb.client.model.ShardingOptions;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

/**
 * MongoDB分片管理工具
 * @author ken
 */
@Slf4j
public class ShardingManager {
    private final MongoClient mongoClient;
    private final String databaseName;

    public ShardingManager(MongoClient mongoClient, String databaseName) {
        this.mongoClient = mongoClient;
        this.databaseName = databaseName;
    }

    /**
     * 启用数据库分片
     */
    public void enableSharding() {
        MongoDatabase adminDb = mongoClient.getDatabase("admin");
        adminDb.runCommand(new Document("enableSharding", databaseName));
        log.info("启用数据库分片成功: {}", databaseName);
    }

    /**
     * 创建分片集合（范围分片）
     * @param collectionName 集合名称
     * @param shardKey 分片键
     */
    public void createRangeShardedCollection(String collectionName, String shardKey) {
        // 先启用数据库分片
        enableSharding();
        
        MongoDatabase db = mongoClient.getDatabase(databaseName);
        
        // 创建集合
        db.createCollection(collectionName);
        
        // 创建分片键索引
        db.getCollection(collectionName).createIndex(new Document(shardKey, 1));
        
        // 配置分片
        MongoDatabase adminDb = mongoClient.getDatabase("admin");
        adminDb.runCommand(new Document("shardCollection", databaseName + "." + collectionName)
            .append("key", new Document(shardKey, 1)));
            
        log.info("创建范围分片集合成功: {}.{}，分片键: {}", databaseName, collectionName, shardKey);
    }

    /**
     * 创建分片集合（哈希分片）
     * @param collectionName 集合名称
     * @param shardKey 分片键
     */
    public void createHashShardedCollection(String collectionName, String shardKey) {
        // 先启用数据库分片
        enableSharding();
        
        MongoDatabase db = mongoClient.getDatabase(databaseName);
        
        // 创建集合
        db.createCollection(collectionName);
        
        // 创建哈希索引作为分片键
        db.getCollection(collectionName).createIndex(new Document(shardKey, "hashed"));
        
        // 配置分片
        MongoDatabase adminDb = mongoClient.getDatabase("admin");
        adminDb.runCommand(new Document("shardCollection", databaseName + "." + collectionName)
            .append("key", new Document(shardKey, "hashed")));
            
        log.info("创建哈希分片集合成功: {}.{}，分片键: {}", databaseName, collectionName, shardKey);
    }

    /**
     * 配置Zone分片
     * @param zoneName 区域名称
     * @param shardNames 该区域包含的分片
     * @param min 分片键最小值
     * @param max 分片键最大值
     * @param collectionName 集合名称
     */
    public void configureZoneSharding(String zoneName, List<String> shardNames,
                                    Object min, Object max, String collectionName) {
        MongoDatabase adminDb = mongoClient.getDatabase("admin");
        
        // 创建Zone
        adminDb.runCommand(new Document("addShardToZone", shardNames.get(0))
            .append("zone", zoneName));
        
        // 添加更多分片到Zone
        for (int i = 1; i < shardNames.size(); i++) {
            adminDb.runCommand(new Document("addShardToZone", shardNames.get(i))
                .append("zone", zoneName));
        }
        
        // 配置Zone范围
        String fullCollectionName = databaseName + "." + collectionName;
        Document range = new Document();
        if (min != null) {
            range.append("min", new Document("userId", min));
        }
        if (max != null) {
            range.append("max", new Document("userId", max));
        }
        adminDb.runCommand(new Document("updateZoneKeyRange", fullCollectionName)
            .append("zone", zoneName)
            .append("range", range));
            
        log.info("配置Zone分片成功: 区域={}, 分片={}, 范围={}", zoneName, shardNames, range);
    }
}

4.3 数据生命周期管理

对于海量数据，合理管理数据生命周期可以大幅降低存储成本：

  1. TTL 索引：自动删除过期数据
  2. 数据归档：将历史数据迁移到低成本存储
  3. 分片集群扩展：根据数据增长动态添加分片

数据生命周期管理示例：

复制代码 
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.model.Indexes;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.bson.Document;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneId;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 数据生命周期管理服务
 * @author ken
 */
@Slf4j
public class DataLifecycleManager {
    private final MongoCollection<Document> primaryCollection;
    private final MongoCollection<Document> archiveCollection;

    public DataLifecycleManager(MongoCollection<Document> primaryCollection,
                               MongoCollection<Document> archiveCollection) {
        this.primaryCollection = primaryCollection;
        this.archiveCollection = archiveCollection;
        
        // 为主要集合创建TTL索引，自动删除30天前的数据
        this.primaryCollection.createIndex(
            Indexes.ascending("createdAt"),
            new com.mongodb.client.model.IndexOptions()
                .expireAfter(30 * 24 * 60 * 60L, TimeUnit.SECONDS)
                .name("ttl_createdAt")
        );
    }

    /**
     * 归档历史数据
     * 将超过指定天数的数据从主集合迁移到归档集合
     * @param days 天数阈值
     * @return 归档的数据量
     */
    public long archiveOldData(int days) {
        if (days <= 0) {
            throw new IllegalArgumentException("天数阈值必须大于0");
        }
        
        // 计算 cutoff 时间
        LocalDateTime cutoffTime = LocalDateTime.now().minusDays(days);
        Date cutoffDate = Date.from(cutoffTime.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant());
        
        // 查询需要归档的数据
        List<Document> oldData = com.google.common.collect.Lists.newArrayList(
            primaryCollection.find(new Document("createdAt", new Document("$lt", cutoffDate)))
                .limit(10000) // 每次归档最多10000条，避免过大操作
        );
        
        if (oldData.isEmpty()) {
            log.info("没有需要归档的数据，阈值: {}天", days);
            return 0;
        }
        
        // 批量插入到归档集合
        archiveCollection.insertMany(oldData);
        
        // 删除主集合中的已归档数据
        List<Object> ids = com.google.common.collect.Lists.transform(oldData, doc -> doc.get("_id"));
        primaryCollection.deleteMany(new Document("_id", new Document("$in", ids)));
        
        log.info("数据归档完成，数量: {}, 阈值: {}天", oldData.size(), days);
        return oldData.size();
    }

    /**
     * 清理过期的归档数据
     * 删除超过指定天数的归档数据
     * @param days 天数阈值
     * @return 清理的数据量
     */
    public long cleanExpiredArchiveData(int days) {
        if (days <= 0) {
            throw new IllegalArgumentException("天数阈值必须大于0");
        }
        
        // 计算 cutoff 时间
        LocalDateTime cutoffTime = LocalDateTime.now().minusDays(days);
        Date cutoffDate = Date.from(cutoffTime.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant());
        
        // 删除过期的归档数据
        com.mongodb.client.result.DeleteResult result = archiveCollection.deleteMany(
            new Document("createdAt", new Document("$lt", cutoffDate))
        );
        
        log.info("清理过期归档数据完成，数量: {}, 阈值: {}天", result.getDeletedCount(), days);
        return result.getDeletedCount();
    }

    /**
     * 统计集合数据量和大小
     * @return 统计信息
     */
    public Document stats() {
        Document primaryStats = primaryCollection.stats();
        Document archiveStats = archiveCollection.stats();
        
        return new Document("primary", new Document(
            "count", primaryStats.getLong("count")
        ).append("size", primaryStats.getLong("size")))
        .append("archive", new Document(
            "count", archiveStats.getLong("count")
        ).append("size", archiveStats.getLong("size")))
        .append("total", new Document(
            "count", primaryStats.getLong("count") + archiveStats.getLong("count")
        ).append("size", primaryStats.getLong("size") + archiveStats.getLong("size")));
    }
}

五、MongoDB 最佳实践与陷阱规避

5.1 数据模型设计最佳实践

  1. 嵌入式 vs 引用：

    • 一对一关系优先使用嵌入式
    • 一对多关系根据访问模式选择：频繁一起访问则嵌入，否则使用引用
    • 多对多关系必须使用引用

  2. 避免过大文档：MongoDB 文档大小限制为 16MB，避免存储大型二进制数据（建议使用 GridFS）

  3. 合理使用数组：数组适合存储有序数据，但过大的数组会影响性能，考虑拆分

  4. 预聚合数据：对于频繁查询的统计数据，考虑在写入时预计算并存储

5.2 常见性能陷阱及解决方案

陷阱 解决方案
全表扫描 创建合适的索引，使用explain()分析查询
过多的索引 定期清理无用索引，平衡读写性能
大文档频繁更新 拆分文档，只更新必要的部分
未使用批量操作 使用批量插入、更新操作减少网络往返
忽略分片键设计 选择基数高、分布均匀的字段作为分片键
不适当的索引顺序 复合索引中，将选择性高的字段放在前面

六、总结与展望

MongoDB 作为一款成熟的 NoSQL 数据库，凭借其灵活的文档模型、强大的查询能力和出色的扩展性，已成为现代应用开发的重要选择。本文从核心概念、应用场景、实战案例到性能优化，全面解析了 MongoDB 的使用之道。

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