Fun-Rec项目中的MongoDB应用指南：从入门到实战-优快云博客

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Fun-Rec项目中的MongoDB应用指南：从入门到实战

fun-rec 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/fun-rec

一、MongoDB在推荐系统中的应用价值

在Fun-Rec项目中，MongoDB扮演着至关重要的角色，主要用于存储用户画像和新闻画像数据。选择MongoDB作为画像存储方案主要基于以下几个技术考量：

灵活的数据模型：画像数据随着业务发展需要频繁调整字段，MongoDB的文档模型天然支持这种动态变化
高性能查询：支持丰富的查询条件和索引机制，满足推荐系统对实时性的要求
水平扩展能力：当数据量增长时，可以通过分片集群实现线性扩展
开发效率高：文档结构与编程语言中的对象高度相似，减少ORM转换成本

二、MongoDB核心概念精讲

2.1 文档型数据库的特点

MongoDB作为文档型数据库的代表，其核心特点包括：

文档存储：数据以BSON（Binary JSON）格式存储，每个文档相当于关系型数据库中的一行记录
无模式设计：同一集合中的文档可以有不同的字段结构
丰富的查询语言：支持CRUD操作、聚合管道、全文搜索等
高性能索引：支持单字段、复合、地理空间、文本等多种索引类型

2.2 与关系型数据库的术语对比

| 关系型数据库 | MongoDB | 说明 | |--------------|--------------|----------------------------| | 数据库 | Database | 数据存储的顶级容器 | | 表 | Collection | 文档的集合 | | 行 | Document | 数据的基本单元 | | 列 | Field | 文档中的键值对 | | 主键 | _id | 每个文档默认的唯一标识符 |

三、MongoDB实战操作指南

3.1 安装与配置

Linux环境安装步骤

安装依赖包（以Ubuntu为例）：
```
sudo apt-get install libcurl4 openssl
```

下载并解压MongoDB二进制包：

wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-4.4.10.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-4.4.10.tgz

设置环境变量：
```
export PATH=/path/to/mongodb/bin:$PATH
```

创建数据目录并启动服务：

sudo mkdir -p /var/lib/mongo
sudo mkdir -p /var/log/mongodb
mongod --dbpath /var/lib/mongo --logpath /var/log/mongodb/mongod.log --fork

3.2 数据库基础操作

创建与切换数据库

> use recommendation
switched to db recommendation

查看所有数据库

> show dbs
admin   0.000GB
local   0.000GB

注意：新创建的数据库需要插入数据后才会显示

删除当前数据库

> db.dropDatabase()
{ "ok" : 1 }

3.3 集合管理

创建集合

> db.createCollection("user_profiles")
{ "ok" : 1 }

查看集合

> show collections
user_profiles
system.indexes

删除集合

> db.user_profiles.drop()
true

3.4 文档CRUD操作

插入文档

> db.user_profiles.insert({
    "user_id": "1001",
    "interests": ["sports", "technology"],
    "last_active": new Date(),
    "preferences": {
        "theme": "dark",
        "font_size": 14
    }
})

查询文档

// 查询所有文档
> db.user_profiles.find()

// 条件查询
> db.user_profiles.find({"user_id": "1001"})

// 使用投影选择返回字段
> db.user_profiles.find({}, {"user_id": 1, "interests": 1})

更新文档

// 更新单个文档
> db.user_profiles.update(
    {"user_id": "1001"},
    {$set: {"preferences.theme": "light"}}
)

// 更新多个文档
> db.user_profiles.updateMany(
    {"interests": "sports"},
    {$inc: {"view_count": 1}}
)

删除文档

// 删除匹配条件的文档
> db.user_profiles.remove({"user_id": "1001"})

// 删除集合所有文档
> db.user_profiles.remove({})

四、Python操作MongoDB实战

4.1 环境准备

安装PyMongo驱动：

pip install pymongo

4.2 数据库连接

from pymongo import MongoClient

# 创建连接
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

# 获取数据库
db = client['recommendation_db']

# 获取集合
user_profiles = db['user_profiles']

4.3 数据操作示例

插入数据

profile_data = {
    "user_id": "1002",
    "interests": ["music", "movies"],
    "behavior": {
        "clicks": 42,
        "shares": 5
    }
}

result = user_profiles.insert_one(profile_data)
print(f"插入文档ID: {result.inserted_id}")

查询数据

# 查询单个文档
user = user_profiles.find_one({"user_id": "1002"})
print(user)

# 查询多个文档
active_users = user_profiles.find({"behavior.clicks": {"$gt": 30}})
for user in active_users:
    print(user)

更新数据

# 更新文档
result = user_profiles.update_one(
    {"user_id": "1002"},
    {"$inc": {"behavior.clicks": 1}}
)
print(f"匹配到{result.matched_count}条，修改了{result.modified_count}条")

删除数据

# 删除文档
result = user_profiles.delete_one({"user_id": "1002"})
print(f"删除了{result.deleted_count}条文档")

五、推荐系统中的MongoDB最佳实践

索引优化：为常用查询字段创建索引，如用户ID、时间戳等
```
user_profiles.create_index([("user_id", pymongo.ASCENDING)])
```
文档设计：
- 将频繁访问的字段放在文档顶层
- 合理使用嵌套文档组织相关数据
- 避免文档过大（超过16MB限制）
读写策略：
- 读多写少的场景可使用副本集提高读取性能
- 写密集场景考虑分片集群
数据安全：
- 启用访问控制
- 定期备份重要数据
- 监控数据库性能指标