Mongodb：一般的なインタビューの質問と回答に深く潜る
高性能でスケーラブルなNOSQLデータベースであるMongoDBは、柔軟なJSONのようなドキュメント（BSON）にデータを保存しています。そのドキュメント指向モデルと動的スキーマは、最新のアプリケーションに人気のある選択肢となっています。この記事では、よくあるMongodbインタビューの質問を探ります。
コアの概念と違い：
Mongodbとは何ですか？データストレージのためにBSONを使用したドキュメント指向NOSQLデータベース、スケーラビリティとパフォーマンスの優先順位付け。
ドキュメント対コレクション：ドキュメントは基本的なデータ単位（JSONオブジェクトなど）であり、コレクショングループ関連のドキュメント（表と同様）。
MongoDB対リレーショナルデータベース：重要な違いには、柔軟なスキーマ（MongoDB）vs.固定スキーマ（リレーショナル）、より簡単な水平スケーリング（MongoDB）、ドキュメントベースのクエリ言語（MongoDB）対SQL、およびデノーマル化（MONGODB）対ジョイン（RELATION）が含まれます。
NOSQLデータベースタイプ： MongoDBはドキュメントデータベースに分類されます。他のタイプには、キー価値、列階、グラフデータベースが含まれます。
MongoDBの利点：大規模なデータセットを効率的に処理し、クロスプラットフォームの互換性を提供し、高性能とスケーラビリティを提供し、データモデリングを簡素化し、水平および垂直スケーリングをサポートし、クラウドプラットフォームとうまく統合します。
高度な機能と操作：
シャード：極端なスケーラビリティと高スループットのために、複数のマシンにデータを配布します。
インデックス作成：検索を速くするために最適化されたデータ構造を作成することにより、クエリパフォーマンスを向上させます。さまざまなインデックスタイプが存在します（単一フィールド、化合物など）。
レプリカセット： MongoDBサーバーのグループは、自動フェールオーバーを備えた一次ノードとセカンダリノードを備えた冗長性と高可用性のためにデータを複製します。
集約フレームワーク：パイプラインアプローチを使用して、データを処理し、計算された結果を生成する分析ツールのスイート。
データの一貫性：書き込みの懸念、ジャーナリング、およびマルチドキュメントトランザクション（バージョン4.0以降）を通じて達成されます。
キャップコレクション：ログやキャッシュに役立つ挿入順序を維持する固定サイズのコレクション。制限に達すると、古いドキュメントが上書きされます。
$lookupオペレーター：集約中に同じデータベース内の他のコレクションと左外のコレクションを実行します。ObjectId：各ドキュメントに対して自動的に生成された12バイトの一意の識別子（ユーザーが指定しない限り）。スキーマレスデザイン：コレクション内のドキュメントには異なるフィールドがあり、データモデリングの柔軟性を提供します。
save()vs。insertinsert()insert()新しいドキュメントを追加しますが、save（）insertsは、既存の_idと一致する場合はsave()insertsを挿入します。高可用性：レプリカセット、自動フェールオーバー、データ冗長性を介して保証し、セカンダリリードを介してスケーリングを読み取ります。
explain()方法：最適化とパフォーマンス分析のためのクエリ実行計画の詳細を提供します。ストレージエンジン： MongoDBは、WiredTiger（デフォルト）、MMAPV1（非推奨）、およびインメモリエンジンをサポートしています。
トランザクション（酸）：コレクションとデータベース全体のマルチドキュメント操作のバージョン4.0以降サポートされています。
$wherevs.$expr：$whereJavaScript式（より遅く、安全性の低い）を使用しますが、$expr集約式（より速く、より安全）を使用します。
TTL（寿命までの時間）インデックス：指定された時間後にドキュメントを自動的に削除します。一時的なデータに最適です。
BSON（バイナリJSON）：ドキュメントストレージと転送用のMongoDBのバイナリエンコード形式。
データベースの作成：コマンドを使用して
use database_name（存在しない場合は作成）。_idフィールド：指定されていない場合は自動的に生成され、コレクション内で一意でなければなりません。$setvs.$unset：$setupdatesまたはfields、$unsetはフィールドを削除します。$pushオペレーター：アレイフィールドに要素を追加します。対象クエリ：すべてのフィールドがインデックス化されているクエリで、ドキュメントにアクセスすることなくインデックスから直接結果を返すことができます。
$lookupin aggregation：集約パイプライン内で左外の結合を実行します。Map-Reduce：サポートされていますが、集約パイプラインは一般に、ほとんどのデータ処理タスクで好まれます。
$andvs.$all：$andlogical and multive expressions、$all指定された要素を含むすべてのアレイをすべて一致させます。
最適化と高度なトピック：
クエリの最適化：適切なインデックス作成、対象クエリ、大規模なドキュメントの回避、および
explain()を使用して達成されます。$matchステージ：集約パイプラインにドキュメントをフィルターします。懸念事項：書き込み操作の承認レベルを制御し、データの耐久性と遅延に影響を与えます。
$incvs.$mul：$incincrements、$mulフィールドの値を乗算します。フルテキスト検索：テキストインデックスと
$textオペレーターを通じてサポートされています。$groupステージ：グループ化されたデータの集約をグループ化および実行します。ストリームの変更：データベースの変更のリアルタイム監視を許可します。
データ挿入（
insertOne、insertMany）：単一または複数のドキュメントを追加する方法。ドキュメントの検証：
$jsonSchemaオペレーターを使用したスキーマ検証ルールを使用して実施されます。$elemMatchvs.$all：$elemMatch、少なくとも1つの要素会議基準を持つ配列と一致し、$all指定された要素を含むすべてのアレイは一致します。レプリケーションアーキテクチャ：プライマリノードハンドルの書き込み、ログの変更はOPLOG、SECONDはこのデータを再現します。
$outstage：集約パイプラインの結果をコレクションに書き込みます。読み取り設定：読み取り操作ターゲットレプリカセットメンバーを制御します。
$unwindvs.$flatten：$unwindアレイを分解し、$flattenネストされたアレイを平らにします。同時実行制御（MVCC）：同時読み取りと書き込みにマルチバージョン並行性制御を使用します。
$graphLookup段階：グラフのようなデータの再帰検索を実行します。Oplog：レプリケーションに不可欠なすべてのデータ修飾操作を記録するキャップコレクション。
ソフト削除：ドキュメントを物理的に削除する代わりに、ブールフィールド（例えば、
isDeleted）を追加することにより実装されます。$mergeステージ：さまざまな更新戦略を備えた集約結果をコレクションに書き込みます。外部キーの制約： Mongodbではサポートされていません。
プロファイラー：パフォーマンスチューニングのために、データベース操作に関する詳細情報を収集します。
結論：
この包括的な概要は、多くの重要なMongoDBの概念とよくあるインタビューの質問をカバーしています。これらの分野での徹底的な準備により、インタビューのパフォーマンスが大幅に向上します。実践的なエクササイズを練習し、ターゲットとしている役割に基づいて特定の領域をより深く掘り下げることを忘れないでください。
以上が50 Mongodbインタビューの質問と回答の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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