程序员的50大MongoDB面试问题及答案

MongoDB是一个文档数据库，提供好的性能，领先的非关系型数据库。采用BSON存储文档数据。
BSON（）是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON.
相对于json多了date类型和二进制数组。

数据库可以看成是一个电子化的文件柜,用户可以对文件中的数据运行新增、检索、更新、删除等操作。数据库是一个
所有集合的容器，在文件系统中每一个数据库都有一个相关的物理文件。

集合就是一组 MongoDB 文档。它相当于关系型数据库（RDBMS）中的表这种概念。集合位于单独的一个数据库中。
一个集合内的多个文档可以有多个不同的字段。一般来说，集合中的文档都有着相同或相关的目的。

文档由一组key value组成。文档是动态模式,这意味着同一集合里的文档不需要有相同的字段和结构。在关系型
数据库中table中的每一条记录相当于MongoDB中的一个文档

非关系型数据库的显著特点是不使用SQL作为查询语言，数据存储不需要特定的表格模式。

MongoDB内部有预分配空间的机制，每个预分配的文件都用0进行填充。
数据文件每新分配一次，它的大小都是上一个数据文件大小的2倍，每个数据文件最大2G。
MongoDB每个集合和每个索引都对应一个命名空间，这些命名空间的元数据集中在16M的*.ns文件中，平均每个命名占用约 628 字节，也即整个数据库的命名空间的上限约为24000。
如果每个集合有一个索引（比如默认的_id索引），那么最多可以创建12000个集合。如果索引数更多，则可创建的集合数就更少了。同时，如果集合数太多，一些操作也会变慢。
要建立更多的集合的话，MongoDB 也是支持的，只需要在启动时加上“--nssize”参数，这样对应数据库的命名空间文件就可以变得更大以便保存更多的命名。这个命名空间文件（.ns文件）最大可以为 2G。
每个命名空间对应的盘区不一定是连续的。与数据文件增长相同，每个命名空间对应的盘区大小都是随分配次数不断增长的。目的是为了平衡命名空间浪费的空间与保持一个命名空间数据的连续性。
需要注意的一个命名空间$freelist，这个命名空间用于记录不再使用的盘区（被删除的Collection或索引）。每当命名空间需要分配新盘区时，会先查看$freelist是否有大小合适的盘区可以使用，如果有就回收空闲的磁盘空间。

分片是将数据水平切分到不同的物理节点。当应用数据越来越大的时候，数据量也会越来越大。当数据量增长
时，单台机器有可能无法存储数据或可接受的读取写入吞吐量。利用分片技术可以添加更多的机器来应对数据量增加
以及读写操作的要求。

mongodb中包括了一个可以显示数据库中每个操作性能特点的数据库分析器.通过这个分析器你可以找到比预期慢
的查询(或写操作);利用这一信息,比如,可以确定是否需要添加索引。

默认MongoDB不支持主键和外键关系。 用Mongodb本身的API需要硬编码才能实现外键关联，不够直观且难度较大

"Code"类型用于在文档中存储 JavaScript 代码。

"ObjectID"数据类型用于存储文档id

一共有四部分组成:时间戳、客户端ID、客户进程ID、三个字节的增量计数器
_id是一个 12 字节长的十六进制数，它保证了每一个文档的唯一性。在插入文档时，需要提供_id。如果你不提供，那么 MongoDB 就会为每一文档提供一个唯一的 id。_id的头 4 个字节代表的是当前的时间戳，接着的后 3 个字节表示的是机器 id 号，接着的 2 个字节表示 MongoDB 服务器进程 id，最后的 3 个字节代表递增值。

索引用于高效的执行查询,没有索引的MongoDB将扫描整个集合中的所有文档,这种扫描效率很低,需要处理大量的数据.
索引是一种特殊的数据结构,将一小块数据集合保存为容易遍历的形式.索引能够存储某种特殊字段或字段集的值,并按照索引指定的方式将字段值进行排序.

使用db.collection.createIndex()在集合中创建一个索引

db.collectionName.find({key:value})

db.collectionName.find().pretty()

db.mycol.find(
   {
      $or: [
         {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()

db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

在MongoDB中副本集由一组MongoDB实例组成，包括一个主节点多个次节点，MongoDB客户端的所有数据都
写入主节点(Primary),副节点从主节点同步写入数据，以保持所有复制集内存储相同的数据，提高数据可用性。

NoSQL是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。  关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟度；支持；分析和商业智能；管理及专业性等问题时，应优先考虑关系型数据库。

MongoDB支持存储过程，它是javascript写的，保存在db.system.js表中。

>db.mycol.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

>db.mycol.find(
   {
      $or: [
         {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()

>db.collectionName.remove({key:value})

>db.connectionName.find({key:value}).sort({columnName:1})

E/AndroidRuntime(): com.mongodb.WriteConcernException: {
        "serverUsed" : "/<my-remote-ip>:27017" , "err" : "not master" , 
        "code" : 10058 , "n" : 0 , "lastOp" : { "$ts" : 0 , "$inc" : 0} , 
        "connectionId" : 1918 , "ok" : 1.0}

E/AndroidRuntime(13731): FATAL EXCEPTION: Thread-7629
E/AndroidRuntime(13731): Process: com.myapplication.examplemongodb, PID: 13731
E/AndroidRuntime(13731): com.mongodb.WriteConcernException: { "serverUsed" : "/<my-remote-ip>:27017" , "err" : "not master" , "code" : 10058 , "n" : 0 , "lastOp" : { "$ts" : 0 , "$inc" : 0} , "connectionId" : 1918 , "ok" : 1.0}
E/AndroidRuntime(13731):    at com.mongodb.CommandResult.getException(CommandResult.java:77)
E/AndroidRuntime(13731):    at com.mongodb.CommandResult.throwOnError(CommandResult.java:110)
E/AndroidRuntime(13731):    at com.mongodb.DBTCPConnector._checkWriteError(DBTCPConnector.java:102)
E/AndroidRuntime(13731):    at com.mongodb.DBTCPConnector.say(DBTCPConnector.java:142)
E/AndroidRuntime(13731):    at com.mongodb.DBTCPConnector.say(DBTCPConnector.java:115)
E/AndroidRuntime(13731):    at com.mongodb.DBApiLayer$MyCollection.insert(DBApiLayer.java:248)
E/AndroidRuntime(13731):    at com.mongodb.DBApiLayer$MyCollection.insert(DBApiLayer.java:204)
E/AndroidRuntime(13731):    at com.mongodb.DBCollection.insert(DBCollection.java:76)
E/AndroidRuntime(13731):    at com.mongodb.DBCollection.insert(DBCollection.java:60)
E/AndroidRuntime(13731):    at com.mongodb.DBCollection.insert(DBCollection.java:105)
E/AndroidRuntime(13731):    at com.myapplication.examplemongodb.ActivityMain$1.run(ActivityMain.java:83)
E/AndroidRuntime(13731):    at java.lang.Thread.run(Thread.java:841)

public class UserService {
    private ApplicationContext applicationContext;
    private MongoOperations mongoOperations;
    public UserService() {
        applicationContext = new AnnotationConfigApplicationContext(MongoConfig.class);
        mongoOperations = (MongoOperations) applicationContext.getBean("mongoTemplate");
    }
    public User find(String username) {
        return mongoOperations.findOne(Query.query(Criteria.where("username").is(username)), User.class);
    }
}

@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
    @Autowired
    UserService userService;
    @Autowired
    public void configAuthBuilder(AuthenticationManagerBuilder builder) throws Exception {
        builder.userDetailsService(userService); //THIS DOES NOT WORK
        builder.inMemoryAuthentication().withUser("username").password("password").roles("USER");
    }
}

The inferred type UserService is not a valid substitute for the bounded parameter <T extends UserDetail

@Document(collection = "cdBox")
public class CDBox {
  @Id
  public String id;
  @DBRef(lazy = true)
  public List<Product> products;
}
@Document(collection = "album")
public class Album extends Product {
  @DBRef(lazy = true)
  public List<Song> songs;
}
@Document(collection = "single")
public class Single extends Product {
  @DBRef(lazy = true)
  public List<Song> songs;
}
@Document(collection = "song")
public class Song {
  @Id
  public String id;
  public String title;
}
@JsonTypeInfo(use = JsonTypeInfo.Id.NAME,
                    property = "productType",
                    include = JsonTypeInfo.As.EXTERNAL_PROPERTY)
@JsonSubTypes(value = {
    @JsonSubTypes.Type(value = Single.class),
    @JsonSubTypes.Type(value = Album.class)
})
public abstract class Product {
  @Id
  public String id;
}

{
  "id": "someId1",
  "products": [
    {
      "id": "someId2",
      "songs": [
        {
        "id": "someId3",
        "title": "Some title",
        "target": {
          "id": "someId3",
          "title": "Some title"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

people` => `firstName, lastName, ...
Movies` => `name, length ..
peopleMovies` => `movieId, personId, language, role

People`并且`Movies`将两个单独的集合。 `People`=>嵌入`[{movieId: 12, personId: 1, language: "English", role: "Main"} ...]
Movies` =>嵌入 `[{movieId: 12, personId: 1, language: "English", role: "Main"} ...]

People`=> `firstName, lastName, ...` `Movies`=> `name, length ..`
`Castings`=>`movieId, personId, language, role