MongoDB是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,且MongodDB是一个介于关系数据库与非关系数据库之间的产品，是非关系型数据库中功能最丰富，最像关系数据库。
由于MongoDB的特性以及功能，使得其在企业使用频率很大，所以很多面试都会MongoDB的相关知识，基于网上以及自己阅读官网文档总结2019-2020年MongoDB的面试题。具体如下：
1Q：MongoDB的优势有哪些？
- 面向集合(
Collection)和文档(document)的存储，以JSON格式的文档保存数据。 - 高性能，支持
Document中嵌入Document减少了数据库系统上的I/O操作以及具有完整的索引支持，支持快速查询 - 高效的传统存储方式：支持二进制数据及大型对象
- 高可用性，数据复制集，MongoDB 数据库支持服务器之间的数据复制来提供自动故障转移（
automatic failover） - 高可扩展性，分片(
sharding)将数据分布在多个数据中心,MongoDB支持基于分片键创建数据区域. - 丰富的查询功能, 聚合管道(
Aggregation Pipeline)、全文搜索(Text Search)以及地理空间查询(Geospatial Queries) - 支持多个存储引擎,WiredTiger存储引、In-Memory存储引擎
2Q：MongoDB 支持哪些数据类型?
java类似数据类型：
| 类型 | 解析 |
String |
字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中，UTF-8 编码的字符串才是合法的 |
Integer |
整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器，可分为 32 位或 64 位 |
Double |
双精度浮点值。用于存储浮点值 |
Boolean |
布尔值。用于存储布尔值（真/假） |
Arrays |
用于将数组或列表或多个值存储为一个键 |
Datetime |
记录文档修改或添加的具体时间 |
MongoDB特有数据类型：
| 类型 | 解析 |
ObjectId |
用于存储文档 id,ObjectId是基于分布式主键的实现MongoDB分片也可继续使用 |
Min/Max Keys |
将一个值与 BSON（二进制的 JSON）元素的最低值和最高值相对比 |
Code |
用于在文档中存储 JavaScript代码 |
Regular Expression |
用于在文档中存储正则表达式 |
Binary Data |
二进制数据。用于存储二进制数据 |
Null |
用于创建空值 |
Object |
用于内嵌文档 |
3Q：什么是集合Collection、文档Document,以及与关系型数据库术语类比。
- 集合
Collection位于单独的一个数据库MongoDB 文档Document集合，它类似关系型数据库（RDBMS）中的表Table。一个集合Collection内的多个文档Document可以有多个不同的字段。通常情况下，集合Collection中的文档Document有着相同含义。 - 文档
Document由key-value构成。文档Document是动态模式,这说明同一集合里的文档不需要有相同的字段和结构。类似于关系型数据库中table中的每一条记录。 - 与关系型数据库术语类比
| mongodb | 关系型数据库 |
| Database | Database |
| Collection | Table |
| Document | Record/Row |
| Filed | Column |
| Embedded Documents | Table join |
4Q：什么是”Mongod“,以及MongoDB命令。
mongod是处理MongoDB系统的主要进程。它处理数据请求，管理数据存储，和执行后台管理操作。当我们运行mongod命令意味着正在启动MongoDB进程,并且在后台运行。
MongoDB命令：
| 命令 | 说明 |
| use database_name | 切换数据库 |
| db.myCollection.find().pretty() | 格式化打印结果 |
| db.getCollection(collectionName).find() | 修改Collection名称 |
5Q："Mongod"默认参数有?
- 传递数据库存储路径，默认是
"/data/db" - 端口号 默认是 "27017"
6Q：MySQL和mongodb的区别
| 形式 | MongoDB | MySQL |
| 数据库模型 | 非关系型 | 关系型 |
| 存储方式 | 虚拟内存+持久化 | |
| 查询语句 | 独特的MongoDB查询方式 | 传统SQL语句 |
| 架构特点 | 副本集以及分片 | 常见单点、M-S、MHA、MMM等架构方式 |
| 数据处理方式 | 基于内存，将热数据存在物理内存中，从而达到高速读写 | 不同的引擎拥有自己的特点 |
| 使用场景 | 事件的记录，内容管理或者博客平台等数据大且非结构化数据的场景 | 适用于数据量少且很多结构化数据 |
7Q：问mongodb和redis区别以及选择原因
| 形式 | MongoDB | redis |
| 内存管理机制 | MongoDB 数据存在内存，由 linux系统 mmap 实现，当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘 | Redis 数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，可以选择指定的 LRU 算法删除数据 |
| 支持的数据结构 | MongoDB 数据结构比较单一，但是支持丰富的数据表达，索引 | Redis 支持的数据结构丰富，包括hash、set、list等 |
| 性能 | mongodb依赖内存，TPS较高 | Redis依赖内存，TPS非常高。性能上Redis优于MongoDB |
| 可靠性 | 支持持久化以及复制集增加可靠性 | Redis依赖快照进行持久化；AOF增强可靠性；增强可靠性的同时，影响访问性能 |
| 数据分析 | mongodb内置数据分析功能（mapreduce） | Redis不支持 |
| 事务支持情况 | 只支持单文档事务，需要复杂事务支持的场景暂时不适合 | Redis 事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行 |
| 集群 | MongoDB 集群技术比较成熟 | Redis从3.0开始支持集群 |
选择原因：
- 架构简单
- 没有复杂的连接
- 深度查询能力,
MongoDB支持动态查询。 - 容易调试
- 容易扩展
- 不需要转化/映射应用对象到数据库对象
- 使用内部内存作为存储工作区,以便更快的存取数据。
8Q：如何执行事务/加锁?
mongodb没有使用传统的锁或者复杂的带回滚的事务,因为它设计的宗旨是轻量,快速以及可预计的高性能.可以把它类比成mysql mylsam的自动提交模式.通过精简对事务的支持,性能得到了提升,特别是在一个可能会穿过多个服务器的系统里.
9Q:更新操作会立刻fsync到磁盘?
不会,磁盘写操作默认是延迟执行的.写操作可能在两三秒(默认在60秒内)后到达磁盘，通过 syncPeriodSecs 启动参数，可以进行配置.例如,如果一秒内数据库收到一千个对一个对象递增的操作,仅刷新磁盘一次.
MongoDB索引
10Q: 索引类型有哪些？
- 单字段索引(
Single Field Indexes) - 复合索引(
Compound Indexes) - 多键索引(
Multikey Indexes) - 全文索引(
text Indexes) - Hash 索引(
Hash Indexes) - 通配符索引(
Wildcard Index) - 2dsphere索引(
2dsphere Indexes)
11Q：MongoDB在A:{B,C}上建立索引，查询A:{B,C}和A:{C,B}都会使用索引吗？
由于MongoDB索引使用B-tree树原理，只会在A:{B,C}上使用索引
MongoDB索引详情可看文章【MongoDB系列--轻松应对面试中遇到的MongonDB索引(index)问题】，其中包括很多索引的问题：
- 创建索引，需要考虑的问题
- 索引限制问题
- 索引类型详细解析
- 索引的种类问题
12Q：什么是聚合
聚合操作能够处理数据记录并返回计算结果。聚合操作能将多个文档中的值组合起来，对成组数据执行各种操作，返回单一的结果。它相当于 SQL 中的 count(*) 组合 group by。对于 MongoDB 中的聚合操作，应该使用aggregate()方法。
详情可查看文章【MongoDB系列--深入理解MongoDB聚合（Aggregation）】，其中包括很多聚合的问题：
- 聚合管道（
aggregation pipeline）的问题 Aggregation Pipeline优化等问题- Map-Reduce函数的问题
