微服务——MongoDB实战演练——表结构分析
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微服务——MongoDB常用命令——MongoDB索引的类型
本节介绍了MongoDB中索引的几种类型及其特点。包括单字段索引，支持升序/降序排序，索引顺序对操作无影响；复合索引，字段顺序重要，可实现多级排序；地理空间索引，支持平面与球面几何查询；文本索引，用于字符串搜索并存储词根；哈希索引，基于字段值散列，适合等值匹配但不支持范围查询。
微服务——MongoDB实战演练——需求分析
本文档《5-MongoDB实战演练》聚焦于某头条文章评论业务的需求分析与功能实现。基于MongoDB，需完成以下功能：1）提供基本的增删改查API；2）支持通过文章ID查询相关评论；3）实现评论点赞功能。结合实际业务场景，演示MongoDB在数据存储与操作中的应用，附带示意图帮助理解业务结构。
微服务——MongoDB实战演练——文章评论实体类的编写
本节主要介绍文章评论实体类的编写，创建了包`cn.itcast.article.po`用于存放实体类。具体实现中，`Comment`类通过`@Document`注解映射到MongoDB的`comment`集合，包含主键、内容、发布时间、用户ID、昵称等属性，并通过`@Indexed`和`@CompoundIndex`注解添加单字段及复合索引，以提升查询效率。同时提供了Mongo命令示例，便于理解和操作。
微服务——MongoDB实战演练——文章微服务模块搭建
本节介绍文章微服务模块的搭建过程，主要包括以下步骤：（1）创建项目工程 *article*，并在 *pom.xml* 中引入依赖；（2）配置 *application.yml* 文件；（3）创建启动类 *cn.itcast.article.ArticleApplication*；（4）启动项目，确保控制台无错误提示。通过以上步骤，完成文章微服务模块的基础构建与验证。
微服务——MongoDB的数据模型
MongoDB采用文档(document)作为最小存储单位，类似关系型数据库中的行，使用BSON（Binary-JSON）格式存储数据。BSON是JSON的二进制扩展，支持内嵌文档和数组，新增了如Date、BinData等特殊数据类型，具有轻量、高效、可遍历的特点，适合非结构化与结构化数据存储。其灵活性高，但空间利用率略低。BSON数据类型包括string、integer、boolean等基本类型及date、object id等扩展类型。
微服务——MongoDB简介和体系结构
MongoDB是一种开源、高性能的文档型数据库，采用无模式设计，数据结构灵活，以类似JSON的BSON格式存储。它将记录作为文档，由字段和值对组成，支持复杂数据类型及嵌套结构。相比MySQL，MongoDB去除了传统表结构，使用集合（Collection）存储文档，适合处理非结构化和半结构化数据，简化开发并提升扩展性。其架构更灵活，适用于高并发和大数据场景。
微服务——MongoDB常用命令——文档的分页查询
本文介绍了文档分页查询的相关内容，包括统计查询、分页列表查询和排序查询。统计查询使用 `count()` 方法获取记录总数或按条件统计；分页查询通过 `limit()` 和 `skip()` 方法实现，控制返回和跳过的数据量；排序查询利用 `sort()` 方法，按指定字段升序（1）或降序（-1）排列。同时提示，`skip()`、`limit()` 和 `sort()` 的执行顺序与编写顺序无关，优先级为 `sort()` > `skip()` > `limit()`。
微服务——MongoDB的应用场景
随着Web2.0时代的到来，传统关系型数据库（如MySQL）在高并发读写、海量数据存储及高可扩展性需求方面逐渐力不从心。而MongoDB凭借其灵活的文档结构和高效性能，在社交、游戏、物流、物联网和视频直播等场景中表现出色。这些场景通常具有数据量大、写入频繁且对事务要求不高的特点。选择MongoDB适合以下情况：应用无需复杂事务与join支持、需求不确定需快速迭代、需处理高QPS读写或超大规模数据存储、追求高可用性和快速水平扩展能力。相比MySQL，MongoDB能以更低的学习、开发和运维成本满足现代应用需求。