前言

MySQL/PG 属于关系型数据库（RDBMS），表结构固定、强关联；MongoDB 是文档型 NoSQL 数据库，存储 JSON 格式文档，结构灵活，无需提前定义表字段。本文讲解基础概念、CRUD 实操、适用业务场景、和 MySQL 取舍对比。

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一、核心基础概念（对应 MySQL 类比）

MySQL 关系型	MongoDB 文档型
数据库 database	database
表 table	集合 collection
行 row	文档 document（JSON 对象）
字段 column	键 key
主键 id	_id 自动生成唯一主键

特点：集合无需预先定义字段，每条文档字段可以完全不同，动态扩展属性。

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二、基础 CRUD 实操命令

1. 创建 / 切换数据库

use test_db

2. 插入文档

// 单条插入
db.user.insertOne({
    name:"张三",
    age:20,
    tags:["学生","计算机"]
})
// 批量插入
db.user.insertMany([
    {name:"李四",age:22},
    {name:"王五",age:19}
])

3. 查询文档

// 查询全部
db.user.find()
// 条件查询
db.user.find({age:{$gt:18}})
// 分页排序
db.user.find().sort({age:1}).limit(10)

4. 更新文档

// 更新匹配第一条
db.user.updateOne({name:"张三"},{$set:{age:21}})
// 批量更新
db.user.updateMany({age:{$lt:20}},{$set:{level:1}})

5. 删除文档

db.user.deleteOne({name:"张三"})
db.user.deleteMany({age:100})

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三、MongoDB 核心优势

1. 结构灵活：无需提前建表、定义字段，业务迭代新增属性不用改表结构；
2. 天然支持数组、嵌套对象：用户标签、商品多图、多层嵌套数据无需多表关联；
3. 高写入性能：日志、埋点、海量设备上报数据写入速度快；
4. 分片集群成熟，易于水平扩容，存储海量数据；
5. JSON 格式存储，前后端交互无需大量转换。

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四、适合使用 MongoDB 的业务场景

1. 用户行为埋点、操作日志、设备上报数据；
2. 商品多属性、动态扩展字段（不同商品不同参数）；
3. 内容平台：文章、评论、富文本内容；
4. 物联网设备时序数据、传感器采集数据；
5. 小程序 / APP 用户画像、标签体系；
6. 临时海量中间数据，无需复杂事务关联。

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五、不适合 MongoDB 的场景

1. 强事务、资金、订单、对账财务系统（MongoDB 事务能力弱于 MySQL）；
2. 多表高频关联查询、复杂统计报表；
3. 需要严格外键约束、强数据一致性的业务。

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六、MongoDB vs MySQL 选型总结

1. 数据结构固定、多关联、事务、金融业务 → MySQL
2. 结构多变、海量写入、日志埋点、嵌套复杂 JSON 数据 → MongoDB

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七、开发使用注意事项

1. 核心订单、支付数据不要单独使用 MongoDB；
2. 高频查询字段建立索引，避免全集合扫描；
3. 超大集合定期分片，控制单集合数据量；
4. 复杂多条件统计尽量同步至 MySQL 做报表分析。