2025 年 25 个最热门 MongoDB 面试问题及答案

[mostakimvip06]

到目前为止，我已经接受过许多数据科学和数据库面试。越来越多的公司开始寻找精通 NoSQL 数据库的专业人士。MongoDB是最灵活的数据库之一，能够以最少的停机时间支持可扩展的现代应用程序。

在本文中，我整理了我遇到过的面试问题列表，以及从同事的面试经历中收集的见解。

什么是 MongoDB？
MongoDB是一种No-SQL 数据库，它以灵活的无模式架构存储数据。与传统表不同，它使用文档和集合以类似 JSON 的格式（称为 BSON）保存记录。此格式允许 MongoDB 以分层模型存储各种数据类型。

由于 MongoDB 没有固定的架构，因此它允许任何类 法国赌博数据 型的存储，使其成为实时分析和数据流的理想选择。此外，现代应用程序通常会经历快速增长或不可预测的流量，而 MongoDB 具有独特的能力来处理这些流量。例如，MongoDB 支持水平扩展，允许您添加额外的服务器来处理不断增加的负载。

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MongoDB 基本面试问题
在本节中，我们将重点关注 MongoDB 面试中经常问到的基础问题。

解释BSON存储格式。
BSON 代表二进制 Javascript 对象表示法。它以二进制编码格式存储序列化的 JSON 文档，并通过支持 Date、ObjectId 和正则表达式等其他数据类型来扩展 JSON 功能。

BSON 文档通常包含三个组件：文档的大小、字段元素（如数据类型、名称和值）和空终止符，全部以二进制格式编码。

MongoDB 中的集合是什么？
MongoDB 集合是存储在单个数据库中的一组文档。它类似于关系数据库中的表，其中集合中的每个文档代表表中的一行。但是，集合没有固定的架构，这意味着集合中的文档可以属于不同的数据类型。

如何在 MongoDB 中查询文档？
在 MongoDB 中，您可以使用find()方法查询文档。要查询集合中的所有文档，请使用db.collection_name.find()。 find 方法有两个输入参数：query和projection。query参数用于筛选符合特定条件的文档。

查询参数的语法：


db.collection_name.find({condition})
供电
第二个是投影参数，指示要在输出中包含或排除的列。将 1 分配给要获取的列。语法如下：


db.collection_name.find({},{column1: 1, column2: 1})
供电
find() 和 findOne() 有什么区别？
该find()方法将光标返回到符合查询条件的多个文档。这是通过遍历所有结果并获取匹配的文档来实现的。另一方面，该findOne()方法返回第一个匹配的文档。

MongoDB 中的 _id 字段是什么？
集合中存储的每个文档都需要一个唯一标识符。此_id字段充当主键，用于唯一标识集合中的文档。

中级 MongoDB 面试问题
现在，让我们讨论面试官可能希望你知道的一些核心 MongoDB 概念。

MongoDB 如何存储大型图像和视频？
传统上，MongoDB 不允许存储大于 16 MB 的文档。但是，它有一个称为 GridFS 的特殊规范，用于存储和检索大于 16 MB 的文件。它将文件分成更小、相等的块，并在内部将它们存储为单独的文档。
MongoDB如何保证高可用性？
MongoDB 通过复制实现高可用性。副本集跨节点存储数据的不同副本，这样如果一个节点发生故障，另一个节点可以接管。

MongoDB 中的分片是什么？
分片功能可在 MongoDB 中实现水平扩展。当单个实例无法管理大型数据集时，MongoDB 会将数据拆分为较小的块，并将它们分布在多个服务器上，这些服务器称为分片。

下表阐明了复制和分片之间的区别

MongoDB 中的副本集是什么？
MongoDB 中的副本集是一组维护相同数据集的实例。它们部署在需要高可用性的应用程序中，因为如果一个实例出现故障，系统会自动转移到副本集中的下一个可用节点。

解释 MongoDB 中聚合的概念。
MongoDB 会聚合来自多个文档的数据并对其进行处理以返回单个结果。这涉及聚合管道，其中文档经过多个阶段 — 每个阶段的输出都将成为下一个阶段的输入。典型的管道可能包括匹配、分组和排序等阶段：

匹配：根据给定的条件过滤文档。
组：执行聚合操作。
排序：按我们需要的方式对最终结果进行排序。
MongoDB 中的上限集合是什么？
上限集合具有固定大小和文档数量限制。达到限制后，它会自动覆盖最旧的文档并存储最新信息。此概念使其适用于日志记录和缓存等用例。

高级 MongoDB 面试问题
在本节中，我们来看看一些流行的高级 MongoDB 面试问题和答案。

MongoDB 是否支持 ACID 事务？
直到 4.0 版，MongoDB 才支持针对单个文档的 ACID 事务。借助其多文档 ACID 事务，开发人员现在可以确保集合中多个文档的 ACID 属性。

Mongodb 中的 map-reduce 是什么？
Map-reduce 是一种数据处理范式，它对大型数据集执行操作并输出聚合结果。MongoDB 提供了一个由两个阶段组成的内置mapReduce()函数：map 和 Reduce。

在map阶段，函数对集合中的每个文档进行处理，并生成键值对。在reduce阶段，这些键值对被聚合起来，并执行操作。

例如，如果您有一组文本文档，map 函数会将每个单词转换为一个键，并为其分配一个值 1。然后，reduce 函数将每个键的值相加，以计算整个集合中每个单词的出现次数。