监控体系帮助掌握集群健康状况并预测容量需求。

核心概念

• 监控指标：opcounters、connections、locks。
• Atlas/Prometheus 提供可视化与告警。
• 容量规划包括磁盘、内存、网络。

实战步骤

• 部署 Exporter 收集指标到 Prometheus。
• 设置慢查询阈值与告警。
• 编制容量预测模型，定期评估。

进阶建议

• 引入 AIOps 分析趋势。
• 结合成本数据做 FinOps 决策。
• 将监控数据与业务指标关联分析。

Change Streams 支持实时数据变更推送，适合事件驱动架构。

核心概念

• 基于 oplog，需复制集或分片集群。
• 支持插入、更新、删除等事件类型。
• 可与消息队列集成。

实战步骤

• 使用 watch() API 监听集合或数据库级别变更。
• 处理恢复简历点 (resumeToken)。
• 构建去重与重试机制。

进阶建议

• 结合 Kafka Connector 同步到下游系统。
• 在微服务之间传播领域事件。
• 监控 Change Stream 延迟与错误。

性能优化需关注硬件、配置与查询模式。

核心概念

• 内存、CPU、IO 资源。
• wiredTigerCacheSizeGB 控制缓存。
• 监控锁、队列、慢查询。

实战步骤

• 调整副本集优先级和心跳。
• 使用 Profiler 捕获慢操作。
• 重建索引提升查询效率。

进阶建议

• 使用 Atlas Performance Advisor 自动建议。
• 结合分片实现水平扩展。
• 利用监控平台建立 SLO。

安全防护需要从认证、授权、审计多层面落实。

核心概念

• 启用 SCRAM 或 x.509 认证。
• 角色权限模型控制访问。
• 启用 TLS/加密存储。

实战步骤

• 开启 IP 白名单与防火墙。
• 配置审计日志记录敏感操作。
• 定期轮换账户密码与证书。

进阶建议

• 集成 LDAP/AD 实现集中认证。
• 使用 Field Level Encryption 保护敏感字段。
• 监控安全事件并对接 SIEM。

备份是保障数据安全的底线，需要覆盖多种场景。

核心概念

• 逻辑备份 (mongodump) 与快照备份。
• 分片集群需协调配置与数据节点。
• 恢复流程必须定期演练。

实战步骤

• 使用 Ops Manager/Atlas 自动备份。
• 对大集群使用文件系统快照减少停机。
• 建立恢复文档与责任人。

进阶建议

• 增量备份减少存储压力。
• 备份加密与权限控制。
• 跨区域备份满足合规。

多文档事务在 ACID 要求下提供一致性。

核心概念

• 事务基于 WiredTiger Snapshot 实现。
• 需要复制集或分片集群。
• 超时与重试机制必须设计。

实战步骤

• 使用 session.startTransaction 包裹操作。
• 捕获错误并进行重试或补偿。
• 限制事务执行时间与写入量。

进阶建议

• 结合业务幂等令牌处理重复提交。
• 为事务构建监控指标。
• 在分片集群中控制跨分片事务比例。

分片让 MongoDB 承载大规模数据，需要慎选分片键。

核心概念

• Shard Key 决定数据分布与查询效率。
• 均匀分布避免热点。
• Config Server 与 mongos 组成控制层。

实战步骤

• 选择高基数、递增趋势有限的分片键。
• 根据业务将热区与冷区分配 Zone Sharding。
• 定期平衡数据 (balancer)。

进阶建议

• 结合 Hashed Shard 处理写密集场景。
• 采用合成键控制查询路由。
• 监控 chunk 移动与分片健康状态。

索引设计影响查询效率与写入成本。

核心概念

• 单字段、复合、TTL、部分索引各有用途。
• 使用 explain() 查看计划。
• 写入密集场景控制索引数量。

实战步骤

• 创建复合索引满足排序 + 过滤。
• 利用部分索引减少稀疏数据成本。
• 使用索引覆盖查询 _id、字段组合。

进阶建议

• 监控 indexUsage 识别未使用索引。
• 在分片键上建立索引提升路由效率。
• 结合 Atlas Performance Advisor 自动推荐。

Aggregation Pipeline 提供强大数据处理能力，需要优化阶段设计。

核心概念

• Pipeline 阶段顺序影响性能。
• $match、$project 早期过滤减少数据量。
• $facet 支持多路线并行统计。

实战步骤

• 利用 $lookup 构建多集合关联。
• 通过 $group 与 $bucket 做聚合。
• 使用 $merge 将结果写入新集合。

灵活的文档结构需要结合业务访问模式设计。

核心概念

• 内嵌 vs 引用取决于读写模式。
• 考虑一致性与原子操作范围。
• Schema Version 管理结构演进。

实战步骤

• 使用数据表述业务实体及其关系。
• 对大字段使用 GridFS 或外部存储。
• 通过 JSON Schema 校验保证数据质量。

进阶建议

• 采用多态模式 (polymorphic pattern) 适配差异化字段。
• 结合 Bucket 模式存储时间序列数据。
• 利用 Change Stream 同步结构更新。