mangoDB面试题及详细答案 117道（096-117）

还是大剑师兰特

于 2025-07-31 08:00:00 发布

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分类专栏：前后端面试题文章标签：大剑师 MangoDB面试题

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一、本文面试题目录

96. 如何查询两个字段值相等的文档？

使用$expr结合$eq操作符，比较同一文档中的两个字段。

示例：查询products集合中price等于originalPrice的文档

db.products.find({
  $expr: { $eq: ["$price", "$originalPrice"] }
})

查询price大于discountPrice的文档：

db.products.find({
  $expr: { $gt: ["$price", "$discountPrice"] }
})

原理：$expr允许在查询中使用聚合表达式，$eq等操作符可比较同一文档的不同字段，实现字段间的条件判断。

97. 如何在MongoDB中实现数据的批量导入（从JSON数组）？

使用mongoimport工具导入JSON数组文件，或在shell中使用insertMany()。

示例1：mongoimport导入

mongoimport --uri "mongodb://localhost:27017/mydb" --collection users --file users.json

示例2：shell中批量插入

const users = [
  { name: "A", age: 20 },
  { name: "B", age: 25 }
];
db.users.insertMany(users);

原理：

98. 如何在MongoDB中实现基于时间的分片策略？

基于时间字段（如createTime）进行分片，可将不同时间段的数据分布到不同分片，便于历史数据归档和查询优化。

示例：对logs集合按createTime字段进行范围分片

启用分片（假设已配置分片集群）

use admin
db.runCommand({ enableSharding: "logdb" }) // 启用数据库分片

创建分片键索引

use logdb
db.logs.createIndex({ createTime: 1 })

配置分片策略

db.runCommand({
  shardCollection: "logdb.logs",
  key: { createTime: 1 } // 按createTime范围分片
})

原理：范围分片根据分片键的值将数据划分为连续的块（chunk），不同范围的块分布到不同分片。基于时间的分片让新数据写入最新分片，历史数据存储在旧分片，方便对历史数据进行单独管理（如迁移到低成本存储）。

99. 如何查询数组中所有元素都满足条件的文档？

使用$all操作符查询数组包含所有指定元素的文档，或$elemMatch配合$not查询数组元素均满足条件的文档。

示例1：查询tags数组同时包含"mongodb"和"database"的文档

db.articles.find({ tags: { $all: ["mongodb", "database"] } })

示例2：查询scores数组中所有成绩都大于60的文档（scores为数字数组）

db.students.find({
  scores: { $not: { $elemMatch: { $lte: 60 } } }
})

原理：$all用于匹配包含所有指定元素的数组；$not结合$elemMatch表示不存在满足相反条件的元素，即所有元素都满足目标条件，实现对数组元素的全量校验。

100. 如何在MongoDB中实现数据的版本回溯？

通过创建历史集合记录文档的每次变更，实现数据版本回溯功能。

示例：为products集合的文档变更记录历史版本

创建products_history集合存储历史版本

db.createCollection("products_history")

更新文档时记录历史版本

const updateProduct = function(id, newData) {
  // 查询当前文档
  const current = db.products.findOne({ _id: id });
  if (!current) return;
  
  // 记录历史版本（添加版本号和时间戳）
  db.products_history.insertOne({
    originalId: id,
    version: current.version || 1,
    data: current,
    updatedAt: new Date()
  });
  
  // 更新原文档（递增版本号）
  db.products.updateOne(
    { _id: id },
    { $set: { ...newData, version: (current.version || 1) + 1 } }
  );
};

// 使用函数更新文档
updateProduct(ObjectId("60d21b4667d0d8992e610c88"), { price: 199.99 });

原理：每次更新文档前，将当前版本的数据复制到历史集合并标记版本号和时间，原文档更新后版本号递增。需要回溯时，从历史集合查询指定版本的数据即可恢复，适用于需要审计或回滚操作的场景。

101. 如何在MongoDB中实现按字段值对文档进行分组统计并过滤分组结果？

使用$group进行分组后，通过$match过滤满足条件的分组结果。

示例：统计orders集合中每个用户的订单总金额，并筛选出总金额大于1000的用户

db.orders.aggregate([
  { $group: { _id: "$userId", totalAmount: { $sum: "$amount" } } }, // 按userId分组并求和
  { $match: { totalAmount: { $gt: 1000 } } } // 过滤总金额>1000的分组
])

原理：$group先完成分组统计，$match在分组结果上进行筛选，只保留符合条件的分组，避免对不需要的分组进行后续处理，提高效率。

102. 如何查询MongoDB中字段值为null的文档？

使用$type: 10或$eq: null查询字段值为null的文档（注意区分字段不存在和值为null）。

示例1：查询email字段值为null的文档（字段存在且值为null）

db.users.find({ email: null })

示例2：严格查询字段存在且值为null的文档（排除字段不存在的情况）

db.users.find({ 
  email: { $type: 10 }, // 10对应BSON中的null类型
  $exists: true 
})

原理：null在MongoDB中是特殊值，{ email: null }会匹配email为null或email字段不存在的文档；$type: 10仅匹配值为null的文档，结合$exists: true可精确筛选字段存在且值为null的文档。

103. 如何在MongoDB中实现数组的交集查询？

使用$in和$size组合，或$setIntersection聚合操作符查询数组与目标数组的交集。

示例：查询tags数组与["tech", "news"]有交集的文档

db.articles.find({ tags: { $in: ["tech", "news"] } })

示例：计算tags数组与目标数组的交集并返回

db.articles.aggregate([
  {
    $addFields: {
      commonTags: { $setIntersection: ["$tags", ["tech", "news"]] }
    }
  },
  { $match: { $expr: { $gt: [{ $size: "$commonTags" }, 0] } } }
])

原理：$in匹配数组中存在任一目标元素的文档；$setIntersection计算两个数组的交集，结合$size可筛选出交集非空的文档，还能获取具体的交集元素。

104. 如何限制MongoDB的单个文档大小？

MongoDB默认单个文档大小上限为16MB，可通过应用层逻辑拆分大文档，避免超出限制。

示例：拆分超过10MB的文档（伪代码逻辑）

function insertLargeData(data) {
  const maxSize = 10 * 1024 * 1024; // 10MB
  const chunks = splitDataIntoChunks(data, maxSize); // 自定义拆分函数
  
  // 插入主文档记录分片信息
  const mainDocId = new ObjectId();
  db.largeData.insertOne({
    _id: mainDocId,
    chunkCount: chunks.length,
    createdAt: new Date()
  });
  
  // 插入分块文档
  chunks.forEach((chunk, index) => {
    db.largeDataChunks.insertOne({
      mainId: mainDocId,
      chunkIndex: index,
      data: chunk
    });
  });
}

原理：16MB限制是为了保证性能和网络传输效率，超过该大小的文档会导致查询和更新性能下降。应用层通过拆分大文档为多个小文档，用主文档关联分块文档，可规避单文档大小限制。

105. 如何在MongoDB中实现基于字段的条件更新？

使用$cond聚合操作符或更新条件，根据字段值动态更新文档。

示例：根据score字段值更新grade字段（90分以上为"A"，否则为"B"）

db.students.updateMany(
  {},
  [
    {
      $set: {
        grade: {
          $cond: {
            if: { $gte: ["$score", 90] },
            then: "A",
            else: "B"
          }
        }
      }
    }
  ]
)

原理：$cond是条件表达式，根据if中的条件返回then或else的值，在更新操作中使用可实现基于字段值的动态更新，无需多次查询判断。

106. 如何查询MongoDB中嵌套数组满足条件的文档？

使用$elemMatch查询嵌套数组中满足条件的元素，或$filter聚合操作符筛选嵌套数组的元素。

示例：查询comments数组中存在author为"John"且rating大于4的文档（comments为嵌套对象数组）

db.posts.find({
  comments: {
    $elemMatch: {
      author: "John",
      rating: { $gt: 4 }
    }
  }
})

示例：筛选出comments数组中满足条件的元素并返回

db.posts.aggregate([
  {
    $addFields: {
      filteredComments: {
        $filter: {
          input: "$comments",
          as: "c",
          cond: { $and: [
            { $eq: ["$$c.author", "John"] },
            { $gt: ["$$c.rating", 4] }
          ]}
        }
      }
    }
  },
  { $match: { $expr: { $gt: [{ $size: "$filteredComments" }, 0] } } }
])

原理：$elemMatch用于查询包含满足条件的嵌套数组元素的文档；$filter在聚合中筛选嵌套数组的元素，仅保留符合条件的部分，便于后续处理。

107. 如何在MongoDB中实现字段的条件累加？

使用$cond结合$sum聚合操作符，根据条件对字段值进行累加。

示例：统计orders集合中，status为"completed"的订单总金额

db.orders.aggregate([
  {
    $group: {
      _id: null,
      totalCompletedAmount: {
        $sum: {
          $cond: {
            if: { $eq: ["$status", "completed"] },
            then: "$amount",
            else: 0
          }
        }
      }
    }
  }
])

原理：$cond根据条件返回字段值或0，$sum对结果累加，实现仅对满足条件的记录进行求和，避免先过滤再求和导致的额外步骤。

108. 如何在MongoDB中实现文档的批量移动？

使用aggregate的$out操作符将文档从一个集合移动到另一个集合，再删除原集合中的文档。

示例：将temp_data集合中valid: true的文档移动到正式_data集合

// 步骤1：复制符合条件的文档到目标集合
db.temp_data.aggregate([
  { $match: { valid: true } },
  { $out: "正式_data" }
])

// 步骤2：删除原集合中已移动的文档
db.temp_data.deleteMany({ valid: true })

原理：$out会将聚合结果写入目标集合（若集合存在则覆盖），结合删除操作实现批量移动，适用于数据清洗后迁移数据的场景。

109. 如何查询MongoDB中字段值在指定范围内的文档？

使用$gte（大于等于）、$lte（小于等于）、$gt（大于）、$lt（小于）操作符组合查询范围。

示例：查询age在20到30之间（含20和30）的用户

db.users.find({
  age: { $gte: 20, $lte: 30 }
})

示例：查询createTime在2023年1月1日之后的文档

db.orders.find({
  createTime: { $gt: new Date("2023-01-01") }
})

原理：范围操作符可用于数字、日期等可比较类型的字段，通过组合实现闭区间、开区间等多种范围查询，广泛应用于筛选年龄、时间、价格等场景。

110. 如何在MongoDB中实现数组的差集操作？

使用$setDifference聚合操作符计算两个数组的差集（存在于第一个数组但不存在于第二个数组的元素）。

示例：计算tags数组与excludedTags数组的差集

db.articles.aggregate([
  {
    $addFields: {
      remainingTags: {
        $setDifference: ["$tags", ["old", "obsolete"]]
      }
    }
  }
])

原理：$setDifference接收两个数组参数，返回第一个数组中不存在于第二个数组的元素，实现数组差集计算，常用于过滤数组中的无效元素。

111. 如何查询MongoDB中字段值为数组且不为空的文档？

使用$expr结合$gt和$size查询数组字段长度大于0的文档。

示例：查询hobbies数组不为空的用户

db.users.find({
  $expr: { $gt: [{ $size: "$hobbies" }, 0] }
})

原理：$size返回数组长度，$gt: 0表示数组长度大于0（即不为空），$expr允许在查询中使用聚合表达式，实现对数组非空性的判断。

112. 如何在MongoDB中实现基于字段的排序后取前N条数据？

使用sort()和limit()组合，先按指定字段排序，再取前N条数据。

示例：查询sales集合中按amount降序排列的前10条销售记录

db.sales.find().sort({ amount: -1 }).limit(10)

示例：查询users集合中按registerTime升序排列的前5条最早注册的用户

db.users.find().sort({ registerTime: 1 }).limit(5)

原理：sort()指定排序字段和方向（1升序，-1降序），limit(N)限制返回结果为前N条，数据库会优化该操作，避免全表排序后再取前N条，而是直接获取排序后的前N条，性能较高。

113. 如何在MongoDB中实现字段的类型转换？

使用$convert或$toInt、$toDate等类型转换操作符，在查询或聚合中转换字段类型。

示例：将ageStr字段（字符串类型）转换为整数类型并查询

db.users.aggregate([
  {
    $addFields: {
      age: { $toInt: "$ageStr" } // 将字符串转换为整数
    }
  },
  { $match: { age: { $gte: 18 } } }
])

示例：处理转换失败的情况（转换失败返回null）

db.data.aggregate([
  {
    $addFields: {
      num: {
        $convert: {
          input: "$strNum",
          to: "int",
          onError: null, // 转换失败返回null
          onNull: null
        }
      }
    }
  }
])

原理：类型转换操作符可将字段从一种类型转换为另一种（如字符串转数字、日期字符串转日期类型），onError和onNull可处理转换失败或输入为null的情况，确保数据处理的健壮性。

114. 如何查询MongoDB中多个字段同时满足条件的文档？

使用$and操作符或直接在查询条件中包含多个字段，实现多字段同时满足条件的查询。

示例1：查询age大于25且city为"Shanghai"的用户

db.users.find({
  $and: [
    { age: { $gt: 25 } },
    { city: "Shanghai" }
  ]
})

示例2：简化写法（多个字段条件默认是and关系）

db.users.find({
  age: { $gt: 25 },
  city: "Shanghai"
})

原理：MongoDB查询条件中多个字段默认是and关系，即所有条件必须同时满足；$and用于显式指定多个条件的and关系，适用于同一字段需要多个条件的场景（如{ $and: [{ age: { $gt: 25 } }, { age: { $lt: 40 } }] }）。

115. 如何在MongoDB中实现数组的追加与替换？

使用$push追加元素到数组，$set直接替换整个数组。

示例1：向hobbies数组追加一个元素

db.users.updateOne(
  { name: "Alice" },
  { $push: { hobbies: "painting" } }
)

示例2：替换hobbies数组为新数组

db.users.updateOne(
  { name: "Bob" },
  { $set: { hobbies: ["reading", "traveling"] } }
)

示例3：向数组追加多个元素（$each）

db.users.updateOne(
  { name: "Charlie" },
  { $push: { hobbies: { $each: ["gaming", "hiking"] } } }
)

原理：$push用于在数组末尾添加元素，$each可一次添加多个元素；$set直接覆盖原数组，适用于需要完全更新数组内容的场景。

116. 如何查询MongoDB中字段值为指定类型的文档？

使用$type操作符查询字段值为指定BSON类型的文档。

示例1：查询age字段为整数类型（BSON类型16）的文档

db.users.find({ age: { $type: 16 } })

示例2：查询createdAt字段为日期类型（BSON类型9）的文档

db.orders.find({ createdAt: { $type: "date" } })

原理：$type可接收BSON类型编号或类型名称（如"string"、"int"、"date"），用于筛选字段值为特定类型的文档，常用于数据清洗（如找出类型错误的字段）。

117. 如何在MongoDB中实现基于数组索引的查询？

通过数组索引位置（从0开始）查询或更新数组中指定位置的元素。

示例：查询scores数组中第2个元素（索引1）大于90的文档

db.students.find({ "scores.1": { $gt: 90 } })

示例：更新hobbies数组中第1个元素（索引0）为"coding"

db.users.updateOne(
  { name: "John" },
  { $set: { "hobbies.0": "coding" } }
)

原理：数组索引通过点符号（数组字段.索引）访问，可直接定位数组中特定位置的元素，实现精确的查询和更新，适用于数组结构固定的场景。