MongoDB Glossary

MongoDB 核心概念與術語參考。

RDBMS vs MongoDB

  flowchart LR
    subgraph RDBMS
        subgraph SQL_Database[SQL Database]
            subgraph Tables
                subgraph Rows
                    subgraph Columns
                    end
                end
            end
        end
    end

    subgraph MongoDB
        subgraph NoSQL_Database[NoSQL Database]
            subgraph Collection
                subgraph Documents
                    subgraph Fields
                    end
                end
            end
        end
    end

    Tables <-->|vs| Collection
    Rows <-->|vs| Documents
    Columns <-->|vs| Fields

Schema Design Patterns

Inheritance Pattern

將不同類型但有共同屬性的資料存放在同一 Collection，透過 product_type 欄位區分：

  classDiagram
    class Books {
        title
        author
        publisher
    }

    class eBook {
        title
        author
        publisher
        product_type: "ebook"
    }

    class printedBook {
        title
        author
        publisher
        product_type: "printed"
    }

    class audioBook {
        title
        author
        publisher
        product_type: "audio"
    }

    Books <|-- eBook
    Books <|-- printedBook
    Books <|-- audioBook

其他常見 Pattern

Document Design 實例：遊戲角色系統

透過 RPG 遊戲角色系統，比較 RDBMS 與 MongoDB 的設計差異。

RDBMS 正規化設計

  erDiagram
    players ||--o{ characters : has
    characters ||--o{ inventory : has
    inventory }o--|| items : references
    characters ||--o{ character_skills : has
    character_skills }o--|| skills : references

    players {
        int player_id PK
        string username
        string email
        datetime created_at
    }

    characters {
        int character_id PK
        int player_id FK
        string name
        string class
        int level
        int hp
        int mp
    }

    items {
        int item_id PK
        string name
        string type
        int base_damage
    }

    inventory {
        int inventory_id PK
        int character_id FK
        int item_id FK
        int quantity
    }

    skills {
        int skill_id PK
        string name
        int mana_cost
    }

    character_skills {
        int character_id FK
        int skill_id FK
        int skill_level
    }

特點：

• 6 個表，透過 Foreign Key 關聯
• 查詢角色完整資訊需要多次 JOIN
• 修改 item 基本資料只需更新一處

MongoDB 文件設計

{
  "_id": ObjectId("..."),
  "username": "player123",
  "email": "player@example.com",
  "created_at": ISODate("2024-01-15"),
  "characters": [
    {
      "character_id": "char_001",
      "name": "DragonSlayer",
      "class": "Warrior",
      "level": 42,
      "stats": {
        "hp": 1500,
        "mp": 200,
        "strength": 85,
        "agility": 45
      },
      "inventory": [
        {
          "item_id": "sword_001",
          "name": "Flame Sword",
          "type": "weapon",
          "damage": 150,
          "quantity": 1,
          "equipped": true
        },
        {
          "item_id": "potion_001",
          "name": "Health Potion",
          "type": "consumable",
          "effect": "+500 HP",
          "quantity": 10
        }
      ],
      "skills": [
        {
          "skill_id": "skill_001",
          "name": "Flame Strike",
          "level": 5,
          "mana_cost": 50
        }
      ]
    }
  ]
}

特點：

• 1 個 Document 包含所有相關資料
• 查詢角色完整資訊只需一次讀取
• 適合「讀取時需要完整資料」的場景

設計比較

設計決策指南

Transaction

MongoDB 支援多文件 ACID 交易（4.0+）。

Read Concern

控制讀取操作返回的資料一致性層級：

Write Concern

控制寫入操作的確認層級：

Read Preference

控制從哪個節點讀取資料：

Replica Set

MongoDB 的高可用性機制，由多個 mongod 實例組成。

節點類型

Explain（執行計畫分析）

SQL 資料庫的執行計劃分析，請參考 SQL Explain

使用 explain() 分析查詢效能：

db.collection.find({ ... }).explain("executionStats")

queryPlanner 欄位說明

executionStats 欄位說明

Stage 類型

應避免的 Stage

Explain 輸出範例

{
  "explainVersion": "1",
  "stages": [
    {
      "$cursor": {
        "queryPlanner": {
          "namespace": "demo.sop",
          "parsedQuery": { "_id": { "$eq": "951753" } },
          "winningPlan": { "stage": "IDHACK" }
        },
        "executionStats": {
          "executionSuccess": true,
          "nReturned": 1,
          "executionTimeMillis": 0,
          "totalKeysExamined": 1,
          "totalDocsExamined": 1
        }
      }
    },
    {
      "$lookup": {
        "from": "sop_acl",
        "as": "acl_data",
        "localField": "_id",
        "foreignField": "sop_id",
        "totalDocsExamined": 4,
        "collectionScans": 1,
        "indexesUsed": []
      }
    }
  ]
}

上例中 $lookup 階段的 collectionScans: 1 表示對 sop_acl 進行了全表掃描，應考慮在 sop_id 欄位建立索引。

Aggregation Pipeline

聚合管線是 MongoDB 進行資料分析的核心功能，類似 SQL 的 GROUP BY。

常用階段

詳見 MongoDB CLI - Aggregation Pipeline

MongoDB Compass

MongoDB 官方的 GUI 工具，提供：

• 視覺化查詢建構
• Schema 分析
• 效能監控
• 索引管理
• Aggregation Pipeline 建構器

相關主題

• MongoDB CLI