Developer

MongoDB: документная модель, индексы, агрегации (обзорно)

↑ 4.1 Redis и MongoDB · ← Предыдущая · → Следующая

Желательно~5 мин чтенияУровень: middle

Зачем это на собесе

Достаточно понимать, когда документная БД подходит и как она отличается от реляционной.

Документная модель

Данные хранятся как документы (BSON, надмножество JSON) в коллекциях. Схема гибкая (schema-on-read), но можно задать валидацию ($jsonSchema).

{
  "_id": { "$oid": "66f1c0..." },
  "email": "anna@example.com",
  "name": "Анна",
  "address": { "city": "Москва", "zip": "101000" },
  "orders": [ { "id": 1, "total": 1500, "items": ["book", "pen"] } ],
  "tags": ["vip", "beta"]
}

Лимит документа — 16 МБ.

Моделирование: встраивать или ссылаться

ПодходКогда
Embed (вложить)данные читаются вместе, связь 1:few, вложенные ограничены по размеру
Reference (ссылка по _id)связь 1:many / many:many, большие или часто изменяемые данные, нужен независимый доступ
Гибридвложить часть полей (снимок) + ссылка на полную сущность

Принцип: проектируйте под запросы (данные, которые читаются вместе, хранятся вместе). Избегайте неограниченно растущих массивов.

CRUD

db.users.insertOne({ name: "Анна", email: "anna@example.com" })
db.users.find({ "address.city": "Москва", tags: "vip" }, { name: 1, email: 1 }).sort({ name: 1 }).limit(20)
db.users.updateOne({ _id }, { $set: { name: "Анна П." }, $inc: { logins: 1 }, $push: { tags: "pro" } })
db.users.deleteMany({ inactive: true })
db.users.updateOne({ email }, { $setOnInsert: { createdAt: new Date() }, $set: { seen: new Date() } }, { upsert: true })

Операторы: $eq, $gt, $in, $and/$or, $exists, $regex, $elemMatch, $set, $unset, $inc, $push, $pull, $addToSet.

Индексы

db.users.createIndex({ email: 1 }, { unique: true })
db.orders.createIndex({ customerId: 1, createdAt: -1 })     // составной
db.sessions.createIndex({ createdAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 })   // TTL-индекс
db.logs.createIndex({ status: 1 }, { partialFilterExpression: { status: "error" } })
db.articles.createIndex({ title: "text", body: "text" })    // текстовый
db.places.createIndex({ location: "2dsphere" })             // гео
db.orders.find({ ... }).explain("executionStats")            // план и статистика

Правила аналогичны реляционным: порядок в составных индексах, покрывающие запросы, лишние индексы замедляют запись. ESR-правило: сначала Equality, затем Sort, затем Range.

Aggregation Pipeline

db.orders.aggregate([
  { $match: { status: "paid", createdAt: { $gte: ISODate("2026-01-01") } } },
  { $group: { _id: "$customerId", revenue: { $sum: "$total" }, orders: { $sum: 1 } } },
  { $sort: { revenue: -1 } },
  { $limit: 10 },
  { $lookup: { from: "customers", localField: "_id", foreignField: "_id", as: "customer" } },
  { $unwind: "$customer" },
  { $project: { _id: 0, email: "$customer.email", revenue: 1, orders: 1 } }
])

Этапы: $match, $group, $project, $sort, $limit, $unwind, $lookup (аналог JOIN), $facet, $bucket, $merge. $match и $project ставьте раньше, чтобы использовать индексы.

Транзакции и согласованность

  • операции над одним документом атомарны;
  • многодокументные транзакции ACID (с версии 4.0/4.2, в replica set и шардах): дороже, используйте умеренно;
  • writeConcern (w: "majority"), readConcern, readPreference.

Масштабирование

  • Replica Set: первичный узел + вторичные, автоматические выборы; чтение со вторичных с задержкой;
  • Sharding: шардирование по ключу (хэш или диапазон) через mongos и config-серверы; выбор shard key критичен (кардинальность, распределение, отсутствие монотонности).

Использование из .NET

Драйвер MongoDB.Driver: IMongoCollection<T>, LINQ, Builders<T>, маппинг классов (BsonId, BsonElement).

Ограничения

Нет надёжных JOIN (только $lookup, дорогой), связи и целостность на приложении, дублирование данных, схема «без схемы» приводит к хаосу без дисциплины.

Вопросы с ответами

Вид графа

Обратные ссылки