在生成式人工智能和大模型迅猛发展的当下，数据已不再仅仅是「存储」对象，而是智能应用的核心资产。MongoDB 凭借灵活的数据模型、丰富且高性能的查询能力以及原生向量检索能力，成为构建 RAG 系统、智能问答、推荐引擎等 AI 应用的理想基础。

而在字节跳动庞大的技术版图中，MongoDB 也并非简单的 “数据库工具”，而是伴随业务从创业期到 AI 时代的 “核心数据底座”。从支撑抖音早期的视频元数据存储，到承载豆包的实时语音上下文管理，它的每一次技术升级，既是字节跳动业务发展的缩影，更是破解了超大规模场景下数据库性能、稳定性与效率平衡的行业核心难题，并以火山引擎 MongoDB 为载体，助力外部业务在 AI 时代抢占技术先机。

1. 三阶段逆袭造就三大优势

MongoDB 在字节的成长，始终以 “业务需求驱动技术迭代” 为核心，而在 “极端战场” 炼就的差异化壁垒到 AI 生态赋能，也练就了火山引擎 MongoDB 三大核心优势：

1.1 单机云托管时代（创业早期 - 2021 年）：服务内部，海量用户场景炼就高适应性

字节创业初期，MongoDB 曾是 “香饽饽”—— 轻量灵活的文档模型，完美适配早期业务快速迭代需求。但随着抖音、头条用户量突破 1 亿，流量如同突然决堤的洪水：每天 PB 级数据涌入，涵盖结构化交互数据（点赞、评论）、非结构化音视频内容（短视频、直播）、百万级 QPS 冲击，MongoDB 原生内核瞬间 “撑不住了”—— 频繁卡顿、扩容时业务中断，技术瓶颈直接威胁业务生命线。

针对这一问题，研发力量达国内第一梯队的字节 MongoDB 研发团队，通过深度拆解 MongoDB 内核代码、开创性的重构 MongoDB 源码，设计架构分层、多级弹性伸缩机制，系统性解决性能瓶颈。彼时内部最大的 MongoDB 单集群实现了万核物理核部署、承载 PB 级数据，百万级 QPS 流量，成功支撑抖音、番茄小说等业务的爆发式增长。字节 Mongo 团队从使用到修改到深度重构，始终和 Mongo 共同成长，正是在这种 “极端训练” 的长期考验下，火山引擎 MongoDB 的高可靠、高可用、高性能形成了 “经受过亿级用户验证” 的核心壁垒。

1.2 云原生时代（2021 年 - 2025 年）：ToB 商业化，实现 从“能用” 到“好用” 的飞跃

在内部大规模深度改造和落地后，字节 MongoDB 团队希望通过火山引擎，让专业的团队能够服务于业界更多用户，彼此，新挑战再度来临：外部客户需求更复杂，涵盖低成本运维、极致弹性、原厂兼容性等多元诉求，需从 “单一业务适配” 转向 “全行业场景支撑”。

团队选择与 MongoDB 原厂深度合作，在原厂内核基础上，叠加自研的全生命周期管控平台、可视化运维界面，将实例创建、备份回档、性能调优、弹性扩缩容等核心能力操作降低对专业运维的依赖，并推出火山引擎云原生版本，兼容 MongoDB 4.0～8.0 全版本协议，支持不同客户的无缝迁移。这种 “降门槛” 设计，快速满足业务需求，让技术不再成为业务推进的障碍。

1.3 AI 时代（2025 年 - 未来）：All in One，从 “数据存储” 到 整合全链路 AI 生态

AI 浪潮下，传统数据存储难以适配新需求：AI 应用不仅需要存储结构化数据，还需承载非结构化图片、向量数据，并支持快速检索以支撑模型调用，若无法突破这一局限，将成为 AI 落地的关键障碍。

火山引擎 MongoDB 通过三大整合突破局限：一是支持多模态数据 “All in One” 存储，统一管理文本、图片、向量等数据；二是新增混合查询能力，兼顾精准匹配与模糊检索；三是打通与豆包大模型、火山方舟的链路，深度兼容 LangChain 等 AI 框架，实现数据与模型的快速对接。这套整合方案让开发者无需搭建多套系统，一套数据库即可完成从数据存储到模型调用的全流程支撑。

2. 技术架构重构：四层架构破解行业痛点

为适配云原生与 AI 的双重需求，火山引擎 MongoDB 构建 “基础设施层 - 云原生层 - 内核引擎层 - 平台服务层” 四层架构，针对性解决行业核心痛点。

1. 基础设施层：打造弹性资源底座 整合 ECS、物理机、本地 SSD 盘及云盘资源，提供多样化计算与存储组合 —— 本地 SSD 保障高性能需求，云盘满足极致弹性和大容量诉求，让客户可根据业务场景灵活选择。

2. 云原生层：实现高效调度与容灾 基于 K8s 构建统一调度架构，屏蔽底层资源差异，支持分钟级弹性伸缩以应对流量波动；通过多可用区部署实现故障自动切换，保障系统高可用，确保业务持续稳定运行。

3. 内核引擎层：强化核心存储与检索能力 兼容 MongoDB 4.0～8.0 全版本原生协议，保障生态兼容性；新增向量检索引擎，实现数据存储与检索一体化；支持 1C～120C 弹性规格，覆盖从中小客户到超大规模企业的全场景需求。

4. 平台服务层：提升运维效率与安全性 提供全生命周期管控、多维度备份回档、实时可观测性服务，保障数据安全与运维效率；叠加 AI 向量索引、自然语言管理功能，适配 AI 时代的开发与管理需求，让系统兼具强大性能与易用性。

3. 构建 AI 应用的核心需求，MongoDB 天生契合

MongoDB 具备构建 AI 智能化应用需求和所需关键能力如下：

1. 完整且丰富的数据库能力

• 灵活的 JSON 模型：JSON 模型支持嵌套、数组存储，可适应业务「复杂多样数据结构」和「快速迭代数据结构」

• 毫秒级稳定时延：作为在线数据库，具备稳定的低读写时延（平均 3 ～ 5 ms、P99 10 ms）

• 丰富的二级索引：多种丰富的二级索引，支持大规模数据高效索引查询

• PB 级水平扩展：按需横向扩展分片，单数据库可扩展至 2PB 以上，满足绝大多数 AI 应用的扩展需求

1. All In One：消除业务依赖多数据库的开发维护复杂度和使用成本

• 数据存储 All In One： 结构化、半结构化、键值（KV）、向量等多模数据存于同一数据库，支持上下文/记忆、向量 embedding、元数据等 All in One DB

• 数据查询 All In One：在线查询 + 向量检索 + 全文检索 + 混合检索等数据查询基于单一数据库

• RAG in One：知识数据分片+向量全文存储检索一体、无需借助更多数据库实现，相对于多个产品组合 RAG，MongoDB 检索性能和实时性具有优势

1. 原厂合作支持：历经字节所有产品线和全球 MongoDB 用户广泛业务场景验证，2021 年开始与 MongoDB 原厂合作

构建 AI 智能化应用需求和所需关键能力

4. 行业落地：500 + 客户验证的 “实战效果”

截至目前，火山引擎 MongoDB 已服务超 500 家外部客户，覆盖互联网、游戏、汽车、金融、零售等 10 余个重点行业，实例数量连续 3 年保持 100% 以上高速增长，核心价值在三大典型场景中尤为突出：

4.1 游戏行业：应对 “多变、突发、高稳” 需求

游戏行业面临数据模型随版本快速变更、新游上线流量峰值激增、服务中断直接影响收入的痛点。火山引擎 MongoDB 通过灵活文档模型适配数据结构变更，分钟级弹性扩缩容应对流量波动，多可用区部署保障服务不中断。国内某 TOP 级游戏客户迁移后，不仅解决了版本更新数据迁移卡顿问题，运维成本还降低 25%，实现业务与成本的双重优化。

4.2 汽车行业：构建全链路数据处理平台

针对汽车行驶数据采集、BI 分析、模型训练、语料处理等需求，火山引擎 MongoDB 提供端到端解决方案，同时支持在线实时查询与离线批量处理，适配智能座舱、自动驾驶等多元业务场景，为汽车厂商提供 “数据存储 - 分析 - 训练” 一体化支撑。

4.3 AI 应用：支撑多模态场景高效落地

- 案例一： 豆包-实时语音

场景：面向 C 端用户提供日常对话、信息查询、任务提醒等服务，需实时存储用户语音、语音转文字内容、AI 回复记录、上下文语义关联。

挑战：

1. 上下文数据结构“动态多变”，难以预定义 Schema；

2. 极致时延要求：语音交互的 “对话流畅感” 依赖亚毫秒级上下文查询；

3. 生命周期自动化：多数对话为临时交互（如单次天气查询），上下文数据需在会话结束后一段时间自动清理，避免无效数据堆积。

火山引擎 MongoDB 价值：

1. 灵活的文档模型天然满足上下文数据结构；

2. 毫秒级查询响应为实时语音交互提供流畅的交互体验；

3. TTL 自动过期简化业务开发。

会话上下文场景典型架构

- 案例二：猫箱-记忆库

场景：字节 “猫箱” 是面向 C 端用户的沉浸式角色扮演应用，用户可与 AI 角色（如古风侠客、科幻宇航员）开展多轮剧情交互。

挑战：

1. 多类型数据协同存储：原始上下文（多模态，半结构化/非结构化），记忆片段（半结构化嵌套数据）、角色画像（结构化字段）、语义向量（高维向量数组）四类数据格式差异极大；

2. 多维度记忆召回诉求：三类检索场景， 按“会话 ID / 角色 ID”的精准查询、按“剧情关键词”的全文检索、按“语义相似度”的向量检索；

3. 大规模向量检索性能瓶颈：毫秒级完成数十亿记忆向量召回。

火山引擎 MongoDB 价值：

1. AI 角色的“记忆召回率” 93%+（避免人设崩塌、剧情断裂）；

2. 业务团队的开发效率提升，无需维护多套存储系统，聚焦于剧情与交互体验优化；

3. 灵活高效的向量检索，MongoDB 通过 $vectorSearch 实现语义与业务查询一体化。

面向 C 端用户提供的 AI 角色扮演应用架构

- 案例三：抖音-某 AIGC 应用

场景：聚焦“用户创意短视频生成”，每日百万级用户创意生成需求。

挑战：

1. 多类型数据存储与检索需求：用户元信息、任务流、素材元数据、embedding 等数据格式差异大，且需支持标量、关键词、语义向量检索，传统多组件存储（关系库 + 文件存储 + 向量库）会导致数据链路割裂，检索响应延迟超秒级；

2. 持续快速迭代与 TB 级数据持续增长的冲突：业务数据持续增涨，同时业务需要基于庞大的存量数据持续迭代开发创意功能。

火山引擎 MongoDB 价值：

多模数据存储与检索能力， 结合豆包多模态 embedding 模型，“All in One”解决 AIGC 多模态数据存储和检索需求，并可持续快速迭代。

AIGC 场景典型架构

5. MongoDB 8.0 + Search 能力邀测开启！限时免费

经过深度打磨与验证，我们正式启动火山引擎 MongoDB 8.0 以及 MongoDB Search 能力邀测，邀你抢先体验！

该版本在性能、扩展性与智能检索方面全面升级：整体性能在行业基准测试部分场景中提升超 50%，时序数据处理更完整、查询性能提升达 60%；查询执行与内存管理深度优化，重分片更快更稳。同时限时免费加赠原生支持的全文与向量检索，助力 AI 应用、知识库与推荐系统构建统一高效的数据智能底座。更多信息见：https://www.volcengine.com/docs/6447/1799585

邀测申请途径

1. 进入火山引擎官网（https://www.volcengine.com/）页面，通过右侧【售前咨询】中任意一种方式进行申请。若已有火山客户经理，也可支持联系客户经理进行申请。

1. 与售前同学建立联系后，申请 MongoDB 8.0+Search 邀测资格，并提供已完成火山企业认证的账号 ID，进行邀测开放。账号 ID 可通过火山引擎页面右上角获取。

1. 登录官网，创建工单（https://console.volcengine.com/workorder/create）。

从支撑抖音流量冲击到成为 AI 生态重要支撑，MongoDB 在字节的进化史，本质是 “技术适配业务、业务反哺技术” 的良性循环。如今，这套经过超大规模场景验证的方案，正通过火山引擎走向全行业，成为企业数字化转型与 AI 落地的关键基建伙伴。