MongoDB 概览

这一课你将能做到

1. 说清楚 MongoDB 是什么、和 MySQL 这类关系型数据库的本质区别
2. 在本机或 Atlas 上连上一个 MongoDB 7.x 实例，用 mongosh 建库、建集合、插入并查出一条文档
3. 判断一个业务场景适不适合用 MongoDB，并能给出理由

为什么要学

本站的主存储是 MySQL，但很多数据天然不是「表格」形状：用户提交一份代码的判题结果，里面嵌套了测试用例数组、每条的 stdout/stderr、性能指标对象；课程进度里每个用户的「已完成课时集合」长度不一。硬塞进 MySQL 要么拆一堆关联表、要么存 JSON 字符串失去查询能力。

MongoDB 就是为这种「文档形状」的数据设计的：一条记录就是一个 BSON 文档，字段可以嵌套、可以是数组、不同文档字段可以不同。同时它在互联网厂面试里是「除了 MySQL 你还用过什么数据库」的标准答案之一，值得系统学一遍。

先建立图像

关系型 vs 文档型的对照：

MySQL（关系型）                     MongoDB（文档型）
┌──────────────┐                  ┌─────────────────────────────┐
│ database     │                  │ database                    │
│  └─ table    │  <──────────>    │  └─ collection（集合）       │
│      └─ row  │                  │       └─ document（文档）    │
│      └─ col  │                  │       └─ field（字段）       │
└──────────────┘                  └─────────────────────────────┘
 表结构固定（schema 强制）          结构灵活（schema-less，可校验）
 JOIN 关联多表                      内嵌文档为主，$lookup 为辅

一条「做题记录」在 MongoDB 里的样子：

{
  "_id": ObjectId("66f1a2b3c4d5e6f708192a3b"),
  "userId": 1024,
  "lessonSlug": "mdbrm-intro",
  "code": "db.submissions.find({userId: 1024})",
  "status": "accepted",
  "cases": [
    { "name": "case1", "passed": true, "costMs": 12 },
    { "name": "case2", "passed": true, "costMs": 9 }
  ],
  "submittedAt": ISODate("2026-10-07T08:30:00Z")
}

注意：数组 cases、内嵌对象、日期、ObjectId 全部原生支持，不需要拆表。

跟着做

步骤 1：准备环境（二选一）

本地 Docker 起一个 MongoDB 7：

docker run -d --name mongo7 -p 27017:27017 mongo:7

或者注册 MongoDB Atlas 免费版（M0，512MB 存储，足够学习），拿到连接串。

安装 mongosh（官方 Shell，替代旧的 mongo shell）：Windows 用 winget：

winget install MongoDB.Shell

步骤 2：连接并验证版本

mongosh "mongodb://localhost:27017"

连上后执行：

db.runCommand({ hello: 1 })

返回里能看到 maxWireVersion 和 isWritablePrimary: true，说明实例正常。

version()   // 应输出 7.x.x