mongo

不用建表,存 JSON 文档,海量数据轻松横向扩展

开源 基础设施
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GitHub 星标 ★ 28637
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式

项目预览

项目数据

分类基础设施
开发团队mongodb
所属国家
定价模式
价格说明
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言C++
技术栈/模型c-plus-plus,database,mongodb,nosql
GitHub 星标★ 28637
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2009-01-15 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-29
浏览次数5

项目介绍

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的开源 NoSQL 数据库,使用 C++ 编写,采用文档模型(BSON 格式)存储数据,支持动态 schema,无需预定义表结构。它解决了传统关系型数据库在应对海量数据、高并发写入和灵活数据模型时的扩展性瓶颈,提供水平扩展(分片)、高可用(副本集)、聚合管道、全文搜索、地理空间查询等核心能力。MongoDB 支持丰富的查询语言和索引机制,适合快速迭代的互联网应用、实时分析、内容管理和物联网等场景。其官方驱动覆盖几乎所有主流编程语言,并提供了 Atlas 云托管服务,降低运维成本。

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技术标签

使用教程

—

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 6 步

环境要求

  • 已从官网下载 MongoDB 社区版,或可通过 Docker / Homebrew 获取
  • Linux 或 macOS 环境,具备 sudo 权限以创建 /data/db 目录
  • 已安装 MongoDB Shell(mongosh)用于连接测试
  • 若从源码构建,需按 docs/building.md 准备编译环境

安装与启动步骤

  1. 1获取 MongoDB

    从官网下载社区版安装包,或使用 Docker 镜像;macOS 也可先用 Homebrew 添加官方源。

    docker pull mongodb/mongodb-community-server
  2. 2安装 mongosh

    安装官方命令行 Shell,用于连接数据库并执行查询。macOS 可直接用 Homebrew 安装。

    brew install mongosh
  3. 3创建数据目录

    官网示例默认使用 /data/db 作为数据目录,需提前创建并保证进程有写权限。

    sudo mkdir -p /data/db
  4. 4启动数据库

    在 MongoDB 二进制所在目录运行服务端进程;启动前可先用 --help 查看全部参数。

    ./mongod
  5. 5连接并试用

    mongosh 默认连接本机 localhost 的 test 数据库,进入后输入 help 可查看可用命令。

    ./mongosh
  6. 6安装可视化工具

    可选步骤:运行随包提供的脚本,自动下载并安装对应平台的 MongoDB Compass。

    ./install_compass

如何确认成功

执行 ./mongosh 能连上本机 localhost 的 test 数据库并出现 test> 提示符,输入 help 有输出即成功。

常见问题

Q:启动 mongod 提示数据目录不存在或无权限?

A:默认数据目录为 /data/db,需先执行 sudo mkdir -p /data/db 创建并确保运行用户有写权限。

Q:如何查看所有启动参数?

A:执行 ./mongod --help,README 中说明命令行选项均通过该命令查看。

Q:没有图形化界面怎么管理数据?

A:可执行 ./install_compass 自动下载并安装 MongoDB Compass 图形客户端。

Q:各编程语言如何连接 MongoDB?

A:官方提供绝大多数语言的驱动,列表见 https://docs.mongodb.com/manual/applications/drivers/ 。

注意事项

  • README 只给出运行方式,完整的源码构建步骤需查看 docs/building.md。
  • mongod 是数据库服务端,mongos 是分片路由,单机部署只需运行 mongod。
  • README 提供了 Docker 镜像名称但未给出 docker run 命令,容器运行参数需自行参考官方文档。
  • 更多文档见 https://docs.mongodb.com/manual/ 。

核心亮点

  • 动态 schema 让开发迭代无需迁移表结构,直接存 JSON 文档
  • 内置分片和副本集,支持水平扩展与自动故障转移
  • 聚合管道功能强大,支持复杂数据处理和实时分析

不足之处

  • 默认配置下事务支持较弱(多文档事务性能开销大)
  • 内存占用较高,对大数据集需要较大 RAM
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 互联网应用快速原型开发,数据模型频繁变更
  • 物联网设备海量时序数据存储与查询
  • 内容管理系统和用户行为日志分析

替代项目

CouchDB、RethinkDB、ArangoDB

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