1. MongoDB数据库介绍
MongoDB（从"humongous"而来）是一个非关系型数据库，采用了类似于JSON的文档结构来存储数据，并且能够轻松地扩展以适应大量数据和高流量查询。
MongoDB是面向文档的，表示数据是一个文档的集合，而不是表格之间的连接，这使得数据建模更自然。 关系数据库通过外键进行关联，而MongoDB使用Embedded Documents的方式进行数据建模。 Embedded Documents在一个文档内，这为开发者提供了处理数据的强大工具，使得在某些情况下，它比关系型数据库更加灵活、快速和强大。
2. MongoDB的优势
2.1 灵活性和可扩展性
MongoDB中的数据是以文档的形式存储的，这意味着你可以在一个文档中存储整个对象，而不是分布在多个表中。这样就更容易查询、更新或删除数据。此外，MongoDB是易于扩展的。在大型应用程序中，数据量和查询频率会迅速增加，如果你没有一个易于扩展的解决方案，那么你的应用程序可能会受到限制。MongoDB允许你在需要的时候增加节点（node），这使得向数据库添加更多的存储空间和处理请求变得非常简单。
2.2 高性能
由于MongoDB采用了BSON格式（Binary JSON）的文档模型，并且数据存储在磁盘上，所以可以获得很高的查询性能。MongoDB还使用内置的聚合功能，可以快速的计算数据分组、排序和过滤等操作。
2.3 数据库管理
MongoDB的管理工具非常强大，可以轻松地管理多个节点或集群。MongoDB还提供了命令行工具，使得你可以使用易于理解的命令来管理数据库。
3. MongoDB的设计方法
3.1 避免嵌套太深
在MongoDB中，可以将一个文档嵌入到另一个文档中。虽然这个特性可以使数据存储得更加自然，但是在查询数据时，嵌套太深会使得查询变得非常缓慢。
解决方案：尽量避免嵌套太深，一般不超过3层嵌套。如果还要继续嵌套，可以使用DBRef来实现引用关系，可以完善基本的对象间关系。
// Example
{
"_id": ObjectId("5f6b2d202011cc645fad4674"),
"user": {
"_id": ObjectId("5f6b2d202011cc645fad0121"),
"name": "Tom",
"age": 25,
"email": "tom@example.com"
},
"content": "Hello world",
"created_at": ISODate("2020-09-22T09:32:32.983Z"),
"likes": [
{
"_id": ObjectId("5f6b2d202011cc645fad0122"),
"user_id": ObjectId("5f6b2d202011cc645fad0123"),
"date": ISODate("2020-09-22T09:32:32.983Z")
}
]
}
3.2 优化查询
优化查询是MongoDB设计的基本要求，因为查询是使用最频繁的操作。 对于查询，应该建立适当的索引、合理划分集合、尽可能使用少数的find命令、定期清理无用数据、合理利用复合索引、合理利用分片等技巧。
3.3 最小化文档头
在MongoDB中，每个文档都有自己的文档头部分。 如果你的文档比较小，在读取的时候，这个文档头占据的空间会很大部分用于存储文档头，尽管这个部分可能非常小。
解决方案：使用压缩技术可以减少文档头带来的影响，MongoDB内置的GZIP和Snappy算法都可以完成这项工作。
4. MongoDB的技巧范例
4.1 利用索引查询数组中的数据
在MongoDB中，查询数组中的数据是一个常见的问题。 MongoDB中的索引机制为我们提供了解决方法。
// Example
db.users.ensureIndex({ "age" : 1, "name" : 1 })
db.users.find({ "age" : { "$gt": 21, "$lt": 30 }, "hobby" : "reading" })
.sort({ "name" : 1 });
db.users.find({ "age" : { "$gt": 21, "$lt": 30 }, "hobby" : { "$in": ["reading", "writing"] } })
.sort({ "name" : 1 });
4.2 利用聚合查询统计数据
统计分析是一个非常常见的需求，通过聚合查询可以轻松实现。
// Example
db.sales.aggregate([
{ $match: {
"created_at": { $gte: new Date("2018-01-01"), $lt: new Date("2018-12-31") }
}},
{ $group: {
_id: { store: "$store_id" },
total_sales: { $sum: "$amount" }
}},
{ $sort: { "total_sales": -1 } }
]);
4.3 使用条件语句更新数据
在MongoDB中使用条件语句来更新数据是一个非常有用的技巧。
// Example
db.users.update({ "age" : { "$lt" : 20 } }, { $set: { "type" : "student" } }, { multi: true })
结论
MongoDB是一个十分强大的数据库，拥有很多优势，如灵活性、可扩展性和高性能。在设计MongoDB时，需要注意避免嵌套太深和优化查询。在查询方面，需要建立适当的索引，尽可能使用少量的查询，以及具体应用复合索引和分片等技巧。此外，使用聚合查询可以轻松对数据进行统计分析。