MongoDB для разработчиков: от основ до продакшена

Коротко: MongoDB — это документно-ориентированная NoSQL база данных, где данные хранятся в виде документов, похожих на JSON. Документы группируются в коллекции; схема гибкая (schema-less), что упрощает итеративную разработку и моделирование сложных объектов.

В каких сценариях MongoDB подходит лучше всего, а в каких её использование нецелесообразно?

Чем MongoDB отличается от реляционных баз данных, включая структуру данных, JOIN-операции и подход к моделированию?

Как проектировать схему данных в MongoDB, включая выбор между embedding и referencing?

В каких случаях стоит использовать embedding (вложенные документы), а в каких — referencing (ссылки)?

Что означает schema-less в MongoDB, и какие плюсы и риски это даёт в реальных системах?

Какие ограничения и проблемы возникают при глубокой вложенности документов?

Как моделировать one-to-one, one-to-many и many-to-many отношения в MongoDB?

Как избежать избыточной денормализации данных и связанных с этим проблем консистентности?

Коротко: MongoDB выполняет стандартные CRUD-операции: Create — insertOne/insertMany, Read — find/findOne/aggregate, Update — updateOne/updateMany/replaceOne/findOneAndUpdate, Delete — deleteOne/deleteMany/findOneAndDelete. Важные особенности: атомарность на уровне отдельного документа, поддержка транзакций для multi-doc операций, поведение upsert и различие между операторами обновления и заменой документа.

Чем отличаются операторы обновления MongoDB $set, $push и $inc и как они работают?

Какие типы индексов существуют в MongoDB (single, compound, multikey, text, TTL) и когда их использовать?

Как работают compound индексы и как порядок полей влияет на производительность?

Что такое upsert и когда его применяют?

Что такое multikey index и как он работает с массивами?

Какие проблемы возникают при отсутствии индексов и как их диагностировать?

Как использовать TTL‑индексы для автоматического удаления данных?

Краткое объяснение принципов работы движка запросов в MongoDB и ключевые отличия от реляционных SQL-систем.

Краткое объяснение принципа работы текстового поиска через text index и его ограничений.

Какая модель консистентности используется в MongoDB и что означает eventual consistency?

Какие основные стадии aggregation pipeline ($match, $group, $project, $lookup) и их назначение?

Что такое aggregation pipeline и как он используется для сложных запросов?

Как работает $lookup и какие у него ограничения по сравнению с SQL JOIN?

Когда aggregation pipeline становится узким местом и как это оптимизировать?

Кратко: транзакции в MongoDB обеспечивают ACID-поведение для нескольких операций/документов в пределах одной сессии. Поддерживаются многодокументные транзакции в replica set (с 4.0) и в sharded cluster (с 4.2).

Когда стоит использовать транзакции, а когда лучше обойтись без них?

Какие факторы влияют на производительность MongoDB (индексы, размер документов, запросы)?

Что такое write concern и read concern, и как они влияют на консистентность?

Какие операции считаются «тяжёлыми» в базах данных и при выполнении запросов (например, full collection scan)?

Как использовать explain() для анализа запросов?

Почему большие документы могут быть проблемой и какие есть ограничения по размеру?

Коротко: чтение с реплики (secondary / read-replica) часто возвращает устаревшие или частично-реплицированные данные из‑за задержки репликации и особенностей модели согласованности.

Что происходит при failover и как выбирается новый primary?

Как работает replica set в MongoDB, включая primary и secondary ноды?

Что такое sharding в MongoDB и какую проблему он решает?

Какие проблемы возникают при плохом выборе shard key (hot partitions)?

Как происходит балансировка данных между шардами?

Какие типы shard key существуют (range, hashed) и их особенности?

Как работает shard key и почему его выбор критичен?

Как масштабируется MongoDB вертикально и горизонтально?

Какие ограничения есть у горизонтального масштабирования?

Как использовать MongoDB для хранения пользовательских профилей с гибкой схемой?

Как работает компрессия данных и какое влияние она оказывает на производительность приложений и сетей.

Как MongoDB управляет памятью и кешем (WiredTiger)?

Какие механизмы аутентификации и авторизации есть в MongoDB?

Как использовать MongoDB для аналитики и отчетности?

Как защищать данные (TLS, encryption at rest)?

Как моделировать систему логирования или хранения событий (event storage) в MongoDB?

Почему excessive joins через $lookup могут быть проблемой?

Какие основные анти-паттерны при использовании MongoDB (например, использование как реляционной БД)?

Какие риски у чрезмерной денормализации?

Когда MongoDB — правильный выбор (гибкая схема, быстрые изменения, JSON-like данные)?

Как диагностировать медленные запросы и узкие места?

Когда MongoDB — плохой выбор (строгая консистентность, сложные JOIN)?

Какие метрики важны для MongoDB (latency, query time, index usage)?