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一、基础概念与优劣势
1）MongoDB 的优势
- 文档模型灵活（Schema 可演进），字段可索引，天然适配多样数据结构与快速迭代。(MongoDB)
- 易做水平扩展与高可用：副本集（高可用）、分片（水平扩展）。(博客园)
- 生态完善，驱动 / 工具齐全；聚合框架表达力强，支持向量 / 地理空间 / 文本等索引类型。(MongoDB)
2）MongoDB 的工作原理（更正）
- 存储格式：以 BSON（二进制 JSON） 存储与传输。(MongoDB)
- 复制：副本集 通过 oplog 复制与选举保障高可用。(MongoDB)
- 事务：自 4.0 起支持副本集多文档事务，自 4.2 起支持跨分片（分布式）事务，并非“不支持跨节点事务”。(mongodb.net.cn)
二、数据模型与数据类型
3）数据存储格式与文档大小限制
- BSON 文档；单文档最大默认 16MB。大文件请用 GridFS。(MongoDB)
4）常见数据类型
- String、Int/Long/Double/Decimal128、Boolean、Date、ObjectId、Array、Object、Binary、Regex、Timestamp、MinKey/MaxKey 等（BSON 类型）。(MongoDB)
三、索引与查询优化
5）索引类型（会被问到的清单）
- 单字段、复合、多键（数组）、地理空间（2d/2dsphere）、文本 、 哈希 、 通配符（wildcard）、（以及新版本的）聚簇索引 / 聚簇集合。(MongoDB)
6）如何创建索引？如何做部分索引？唯一索引？
db.collection.createIndex({field: 1}, {unique: true})；部分索引 用partialFilterExpression仅索引满足条件的文档。(MongoDB)
7）数组 / 嵌套字段的索引（多键索引）注意点
- 数组字段建索引会自动成为 多键索引；复合多键索引受限（同一文档中最多一个索引字段是数组）。(mongodb.ac.cn)
8）常见查询与排序
- 基本查询：
db.col.find({key: value}, {projection})；格式化输出：find().pretty()（mongosh 里可用）。(MongoDB) - 排序：
sort({field: 1|-1})。(MongoDB)
9）聚合（Aggregation）
- 通过
db.col.aggregate([{ $match: …}, {$group: …}, {$project: …} ])进行分组 / 汇总 / 统计，是多表 Join/ETL/ 报表的核心工具。(MongoDB)
10）查询性能优化要点
- 针对高频过滤 / 排序字段建立合适索引（必要时复合索引、部分索引、通配符索引）；
- 尽量避免让函数包裹索引字段导致索引失效；
- 只取需要的字段（Projection），限制结果集大小；
- 善用聚合管道一次完成筛选 / 汇总；
- 使用
explain()分析执行计划并验证走索引情况。(MongoDB)
四、写入、事务、持久化
11）写入落盘与持久化（更正）
- MongoDB 通过 journal（约每 100ms 组提交） 与 WiredTiger checkpoint（默认约 60 秒） 机制保证持久化；是否“立刻 fsync”取决于 writeConcern/journal 设置，并非“默认 60 秒后才落盘”。(MongoDB)
12）事务与隔离
- 多文档 ACID 事务（副本集 4.0、分片 4.2）；使用事务要权衡性能开销与数据模型（很多场景嵌入式文档更优）。(mongodb.net.cn)
五、高可用与复制集（副本集）
13）成员类型与配置（考点）
- Primary（主）/Secondary（从）/Arbiter（仲裁）；
- Hidden（隐藏）：不对客户端可见，通常用于备份 / 报表，必须 priority=0。(MongoDB)
- Priority 0：不可当选 Primary。(MongoDB)
- Non-voting（不投票）：
votes=0, priority=0，常用于读扩展而不影响投票数。(mongodb.ac.cn) - Delayed（延迟）：
secondaryDelaySecs + hidden + priority=0，用于容灾回滚窗口。(MongoDB)
六、分片（Sharding）与可扩展性
14）何时扩展到多个分片？默认块大小（更正）
- 基于 范围 /range按分片键划分“范围（旧称 chunk）”；默认范围大小为 128MB（非 64MB），可调整。(MongoDB)
15）GridFS 与大文件
- 单文档上限 16MB，大文件请使用 GridFS（把大文件切分为多个 chunk 文档存储并聚合访问）。(MongoDB)
七、常用 CRUD 与管理命令（最新写法）
- 查询：
db.col.find(filter, projection).sort().skip().limit()；格式化：pretty()。(MongoDB) - 创建索引：
db.col.createIndex({f1: 1, f2: -1}, {unique: true})；部分索引partialFilterExpression。(MongoDB) - 更新 ：
updateOne/updateMany（4.2 起支持 聚合管道更新）。(MongoDB) - 删除：
deleteOne/deleteMany（优先使用，而非旧的 remove）。(MongoDB) - 连接池 / 连出连接统计：
db.runCommand({connPoolStats: 1})或db.adminCommand(...)。(MongoDB)
八、高频面试 Q&A 速览
Q1：MongoDB 与关系型数据库差异？
- 文档 vs 表；灵活 Schema vs 固定 Schema；二级索引丰富；分片扩展简单；但复杂跨集合事务 / 联表查询需权衡数据模型与聚合框架。(MongoDB)
Q2：聚合框架能做什么？
- 过滤 / 投影 / 分组 / 排序 / 关联（$lookup）/ 窗口运算等，支撑报表与分析。(MongoDB)
Q3：如何排查“索引没用上”？
db.col.find(...).explain("executionStats")看IXSCAN是否出现；检查过滤、排序字段与索引是否匹配、是否函数包裹字段等。(MongoDB)
Q4：分页深页优化？
- 使用“锚点 / 游标式分页”（基于上次最后一条的排序键继续查），减少
skip开销；并为排序键建索引。(MongoDB)
Q5：什么场景适合 MongoDB？
- 单视图、内容管理、实时分析、个性化推荐、移动 /IoT、地理空间数据等。官方也给出场景指引。(MongoDB)
九、简答题模板（可直接背）
- 什么是副本集？ 一组 mongod 实例维持同一数据集，通过选举确保高可用，Primary 负责写入，Secondary 复制 oplog。(MongoDB)
- 什么是 GridFS？为什么要用？ 为突破 16MB 文档上限将大文件拆块存储与检索的规范。(MongoDB)
- 通配符索引适用场景？ 动态 / 未知字段集合（如用户自定义字段）；是稀疏索引，不支持
$text。(MongoDB) - 延迟从节点的作用？ 提供回滚窗口用于容灾，配置
secondaryDelaySecs + hidden + priority=0。(MongoDB) - 默认范围（chunk）大小？ 128MB，可按需调整。(MongoDB)
十、加分：几道易踩坑的“更正题”
正文完
