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50個MongoDB面試問題和答案

William Shakespeare

Apr 20, 2025 am 10:04 AM

MongoDB：深入了解常見的面試問題和答案

MongoDB是一種高性能，可擴展的NOSQL數(shù)據(jù)庫，將數(shù)據(jù)存儲在靈活的，類似JSON的文檔（BSON）中。它以文檔為導(dǎo)向的模型和動態(tài)模式使其成為現(xiàn)代應(yīng)用程序的流行選擇。本文探討了經(jīng)常詢問的MongoDB訪談問題。

50個MongoDB面試問題和答案

核心概念和差異：

什么是mongodb？使用BSON進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲的面向文檔的NOSQL數(shù)據(jù)庫，優(yōu)先考慮可伸縮性和性能。
文檔與集合：文檔是基本數(shù)據(jù)單元（例如JSON對象），而集體組相關(guān)文檔（類似于表）。
MongoDB與關(guān)系數(shù)據(jù)庫：關(guān)鍵差異包括靈活的模式（MongoDB）與固定模式（關(guān)系），更容易的水平縮放（MongoDB），基于文檔的查詢語言（MongoDB）與SQL和sql和denormalization（Mongodb）（Mongodb）vs. Join（Mongodb）。
NOSQL數(shù)據(jù)庫類型： MongoDB屬于文檔數(shù)據(jù)庫。其他類型包括鍵值，列店和圖形數(shù)據(jù)庫。
MongoDB的優(yōu)點：有效處理大型數(shù)據(jù)集，提供跨平臺兼容性，提供高性能和可擴展性，簡化數(shù)據(jù)建模，支持水平和垂直縮放，并與云平臺很好地集成。

高級功能和操作：

碎片：在多臺機器上分配數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)極端的可伸縮性和高吞吐量。
索引：通過創(chuàng)建優(yōu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以更快的檢索來提高查詢性能。存在各種索引類型（單個字段，化合物等）。
副本集： MongoDB服務(wù)器組復(fù)制數(shù)據(jù)，以進(jìn)行冗余和高可用性，具有帶有自動故障轉(zhuǎn)移的主要和次要節(jié)點。
聚合框架：使用管道方法處理數(shù)據(jù)并產(chǎn)生計算結(jié)果的一組分析工具。
數(shù)據(jù)一致性：通過寫入問題，日記和多文件交易（自版本4.0）實現(xiàn)。

50個MongoDB面試問題和答案

收藏夾：固定尺寸的集合維護(hù)插入順序，可用于日志或緩存。達(dá)到限制時，舊文檔將被覆蓋。
$lookup操作員：在聚合過程中，在同一數(shù)據(jù)庫中與其他集合一起執(zhí)行左外連接。
ObjectId ：為每個文檔自動生成的12字節(jié)唯一標(biāo)識符（除非用戶指定）。
無模式設(shè)計：集合中的文檔可以具有不同的字段，從而提供了數(shù)據(jù)建模的靈活性。
save() vs. insert() ： insert()添加新文檔，而save（）如果_id匹配現(xiàn)有文檔，則save() insert（）插入新文檔。
高可用性：通過副本集，自動故障轉(zhuǎn)移，數(shù)據(jù)冗余和通過輔助讀數(shù)進(jìn)行縮放確保。
explain()方法：提供有關(guān)優(yōu)化和性能分析的查詢執(zhí)行計劃的詳細(xì)信息。
存儲引擎： MongoDB支持Wiredtiger（默認(rèn)），MMAPV1（已棄用）和內(nèi)存引擎。
交易（酸）：自第4.0版以來，跨集合和數(shù)據(jù)庫的多文件操作得到了支持。
$where vs. $expr ： $where使用JavaScript表達(dá)式（較慢，安全較低），而$expr使用聚合表達(dá)式（更快，更安全）。

50個MongoDB面試問題和答案

ttl（播放時間）索引：在指定時間后自動刪除文檔，非常適合臨時數(shù)據(jù)。
BSON（二進(jìn)制JSON）： MongoDB的二進(jìn)制編碼格式用于文檔存儲和傳輸。
數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建：使用命令use database_name （如果不存在，則創(chuàng)建）。
_id字段：主鍵，如果未指定，則會自動生成，并且必須在集合中唯一。
$set vs. $unset ： $set更新或添加字段，而$unset刪除字段。
$push操作員：將元素添加到數(shù)組字段中。
有蓋的查詢：所有字段索引的查詢，允許直接從索引返回結(jié)果而無需訪問文檔。
$lookup聚合：在聚合管道中執(zhí)行左外連接。
地圖還原：盡管受支持，但對于大多數(shù)數(shù)據(jù)處理任務(wù)而言，通常首選聚合管道。
$and vs. $all ： $and在邏輯上執(zhí)行邏輯和多個表達(dá)式，而$all匹配陣列包含所有指定的元素。

優(yōu)化和高級主題：

查詢優(yōu)化：通過適當(dāng)?shù)乃饕?，有蓋的查詢，避免大量文檔以及使用explain()來實現(xiàn)。
$match階段：聚合管道中的文檔過濾。
寫入問題：控制寫操作的確認(rèn)級別，影響數(shù)據(jù)耐用性和延遲。
$inc vs. $mul ： $inc增量， $mul乘以一個字段的價值。
全文搜索：通過文本索引和$text運算符支持。
$group階段：分組文檔并在分組數(shù)據(jù)上執(zhí)行聚合。
更改流：允許對數(shù)據(jù)庫更改的實時監(jiān)視。
數(shù)據(jù)插入（ insertOne ， insertMany ）：添加單個或多個文檔的方法。
文檔驗證：使用$jsonSchema操作員使用模式驗證規(guī)則強制執(zhí)行。
$elemMatch vs. $all ： $elemMatch匹配陣列，其中至少一個元素會議標(biāo)準(zhǔn)，而$all匹配陣列包含所有指定元素。
復(fù)制體系結(jié)構(gòu)：主節(jié)點處理寫作，對OPLOG的日志更改，并輔助復(fù)制此數(shù)據(jù)。
$out舞臺：將聚合管道結(jié)果寫入集合。
閱讀首選項：控制讀取操作的目標(biāo)副本集成員。
$unwind vs. $flatten ： $unwind解構(gòu)陣列，而$flatten平的嵌套陣列。
并發(fā)控制（MVCC）：使用多次并發(fā)控制進(jìn)行并發(fā)讀寫。
$graphLookup階段：對類似圖形的數(shù)據(jù)進(jìn)行遞歸搜索。
OPLOG：一個封頂?shù)募嫌涗浰袛?shù)據(jù)修改操作，對于復(fù)制至關(guān)重要。
軟刪除：通過添加布爾字段（例如， isDeleted ）而不是物理刪除文檔來實現(xiàn)。
$merge階段：將匯總結(jié)果寫入具有各種更新策略的集合。
外鍵約束： MongoDB不支持。
Profiler：收集有關(guān)數(shù)據(jù)庫操作的詳細(xì)信息，以進(jìn)行性能調(diào)整。