持续输出面试题之MongoDB篇

开篇介绍

大家好，我是Java最全面试题库的提裤姐，今天这篇是数据库面试题系列的第六篇，主要总结了MongoDB相关的面试题；在后续，会沿着第一篇开篇的知识线路一直总结下去，做到日更！如果我能做到百日百更，希望你也可以跟着百日百刷，一百天养成一个好习惯。

什么是MongoDB？

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。

关系型数据库和非关系性数据库的区别？

关系型数据库
优点:

• 数据之间有关系，进行数据的增删改查的时候是非常方便的
• 关系型数据库是有事务操作的，保证数据的完整性和一致性。

缺点：

• 因为数据和数据是有关系的，底层是运行了大量的算法，大量算法会降低系统的效率，会降低性能
• 面对海量数据的增删改查的时候会显的无能为力
• 海量数据对数据进行维护变得非常的无力

非关系型数据库
优点：

• 海量数据的增删改查是可以的
• 海量数据的维护和处理非常轻松

缺点：

• 数据和数据没有关系，他们之间就是单独存在的
• 非关系数据库没有关系，没有强大的事务关系，没有保证数据的完整性和安全性

什么是命令空间

mongodb存储bson对象在丛集(collection)中。数据库名字和丛集名字以句点连结起来叫做名字空间(namespace)。
一个集合命名空间又有多个数据域(extent)，集合命名空间里存储着集合的元数据，比如集合名称，集合的 第一个数据域和最后一个数据域的位置等等。而一个数据域由若干条文档(document)组成，每个数据域都有一个 头部，记录着第一条文档和最后一条文档的为知，以及该数据域的一些元数据。extent之间，document之间通过 双向链表连接。 索引的存储数据结构是B树，索引命名空间存储着对B树的根节点的指针。

MongoDB如何执行事务？

Mongodb没有使用传统的锁或者复杂的带回滚的事务，因为他设计的宗旨是轻量级，快速以及可预计的高性能，可能把它类比成mysql myisam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。

mongodb同步刷新数据到磁盘吗?

不会，磁盘写操作默认是延迟执行的，写操作可能在量三秒后到达磁盘，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 使用索引要注意什么？

1、索引很有用，但是它也是有成本的；它占内存,让写入变慢；
2、mongoDB通常在一次查询里使用一个索引，所以多个字段的查询或者排序需要复合索引才能更加高效；
3、复合索引的顺序非常重要
4、在生成环境构建索引往往开销很大，时间也不可以接受，在数据量庞大之前尽量进行查询优化和构建索引；
5、避免昂贵的查询，使用查询分析器记录那些开销很大的查询便于问题排查；
6、通过减少扫描文档数量来优化查询，使用explain对开销大的查询进行分析并优化；
7、索引是用来查询小范围数据的

不适合使用索引的情况：

• 每次查询都需要返回大部分数据的文档，避免使用索引
• 写比读多

MongoDB支持哪些数据类型？

• String 字符串
• Integer 整型数值
• Double 双精度浮点值
• Boolean 布尔值
• Object 用于内嵌文档
• Object ID 对象 ID
• Arrays 用于将数组或列表或多个值存储为一个键
• 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 代码类型
• Regular Expression

mongoDB 主要使用在什么场景？

MongoDB 的应用已经渗透到各个领域，比如游戏、物流、电商、内容管理、社交、物联网、视频直播等，以下是几个实际的应用案例：

• 游戏场景，使用 MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新
• 物流场景，使用 MongoDB 存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB 内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
• 社交场景，使用 MongoDB 存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能
• 物联网场景，使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析
• 视频直播，使用 MongoDB 存储用户信息、礼物信息等