【面试宝典】15道MongoDB高频题库整理(附答案背诵版)

简述什么是MongoDB？

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。MongoDB支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

MySQL与MongoDB之间最基本的差别是什么?

MySQL和MongoDB之间有很多区别，以下是一些最基本的区别：

1. 数据库类型：MySQL是关系型数据库，而MongoDB是非关系型数据库。
2. 数据存储方式：MySQL支持多种引擎，不同引擎有不同的存储方式，而MongoDB以类JSON的文档的格式存储。
3. 查询语言：MySQL使用传统SQL语句进行查询，而MongoDB有自己的查询方式（类似JavaScript的函数）。
4. 索引：MySQL可以对表中的列建立索引，而MongoDB可以对任何属性建立索引。
5. 扩展性：MySQL虽然也可以扩展，但需要更多的工作，而MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，可以方便地扩展到大量的数据和高并发。
6. 延迟：由于MongoDB对写入操作有较低的延迟，因此非常适合实时应用，而MySQL延迟相对较高。
7. 事务：MySQL有完整的事务支持，而MongoDB不支持事务操作。
8. 数据模式：MySQL需要预先定义字段，而MongoDB是动态模式，同一个集合里的文档不需要有相同的字段和结构。

MongoDB成为最好NoSQL数据库的原因是什么?

MongoDB成为最好NoSQL数据库的原因主要有以下几点：

1. 面向文档的存储方式：MongoDB采用面向文档的存储方式，这意味着它可以直接存储数据对象，而不需要像关系型数据库那样将数据拆分成多个字段。这种存储方式使得MongoDB在处理复杂数据结构时更加灵活和高效。
2. 高性能：MongoDB具有出色的性能，尤其是在处理大量数据和高并发访问时。它采用二进制协议，可以快速地读写数据，并且支持索引和查询优化，进一步提高查询效率。
3. 高可用性：MongoDB具有高可用性，可以在多个节点之间进行数据复制和备份，确保数据的可靠性和容错性。此外，MongoDB还支持自动分片和水平扩展，可以轻松地扩展数据库的容量和性能。
4. 易扩展性：MongoDB具有易于扩展的特性，可以方便地增加节点来处理更多的数据和请求。这对于需要处理大规模数据和高并发访问的应用程序来说非常有用。
5. 丰富的查询语言：MongoDB采用类似JavaScript的查询语言，可以轻松地执行复杂的查询操作。这种查询语言功能强大且易于使用，可以满足各种数据检索需求。

综上所述，MongoDB的高性能、高可用性、易扩展性和丰富的查询语言等特点使得它成为最好的NoSQL数据库之一。

简述在哪些场景使用MongoDB？

MongoDB可以在许多场景中使用，以下是一些常见的应用场景：

1. 游戏场景：使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新。
2. 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
3. 社交场景：使用MongoDB存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。
4. 物联网场景：使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。
5. 视频直播：使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等。
6. 网站数据：MongoDB非常适合实时的插入、更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
7. 缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
8. 大尺寸、低价值的数据：使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。
9. 高伸缩性的场景：MongoDB非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库，MongoDB的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。
10. 用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

MongoDB支持哪些数据类型？

MongoDB支持以下数据类型：

1. 字符串（String）
2. 整数（Int）
3. 浮点数（Float）
4. 日期（Date）
5. 布尔值（Boolean）
6. 空值或不存在（Null）
7. 正则表达式（Regular Expression）
8. JavaScript代码（JavaScript Code）
9. 二进制数据（Binary Data）
10. 最大值和最小值（Max and Min）
11. 数组（Array）
12. 对象（Object）
13. 符号（Symbol）
14. JavaScript特殊类型（JavaScript Special Types）
15. 枚举类型（Enum）
16. 地理位置信息（Geospatial）
17. UUID类型（UUID）
18. 嵌入式文档类型（Embedded Documents）
19. 大对象类型（Large Object）
20. 时间戳类型（Timestamp）
21. 稀疏集合类型（Sparse Collections）
22. 分片集合类型（Sharding Collections）
23. 二维空间类型（2dsphere and 2d Indexes）
24. 地理位置类型（GeoJSON）
25. 多值字段类型（Multikeys）
26. JSON类型（JSON）
27. UUID类型（UUID）
28. GridFS类型（GridFS）
29. Timestamp类型（Timestamp）
30. ObjectId类型（ObjectId）
31. Decimal128类型（Decimal128）
32. Timestamp类型（Timestamp）
33. ObjectId类型（ObjectId）
34. Decimal128类型（Decimal128）
35. JavaScript对象字面量语法和JavaScript对象表示法对象类型的文档中的数组中，还可以包含其他文档。
36. 存储二进制数据类型的文档中，还可以包含其他文档。
37. 存储二进制数据类型的文档中，还可以包含其他文档。
38. 存储二进制数据类型的文档中，还可以包含其他文档。

简述MongoDb索引机制？

MongoDB的索引机制是其核心功能之一，用于提高查询性能。索引是数据库中用来提高查询性能的一种数据结构，它可以快速定位到符合查询条件的数据。

MongoDB支持多种类型的索引，如单字段索引、复合索引、全文索引等。索引的创建是通过ensureIndex()方法来实现的，可以在集合的字段或子文档上创建，以便在查询时提供高效的访问路径。当数据量较大时，使用索引可以大幅提高查询性能，减少查询时间。

MongoDB使用B树作为索引的数据结构。B树是一种自平衡的树结构，它可以在O(log n)时间复杂度内进行插入、删除和查找操作。当创建索引时，MongoDB会自动为每个字段创建