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数据库技能

MongoDB（面向文档）和 PostgreSQL（关系型）数据库的统一指南。根据使用场景选择合适的数据库，并掌握这两种系统。

何时使用此技能

适用于：

• 设计数据库架构和数据模型
• 编写查询（SQL 或 MongoDB 查询语言）
• 构建聚合管道或复杂联接
• 优化索引和查询性能
• 实施数据库迁移
• 设置复制、分片或集群
• 配置备份和灾难恢复
• 管理数据库用户和权限
• 分析慢查询和性能问题
• 管理生产环境中的数据库部署

数据库选择指南

选择 MongoDB 的情况：

• 架构灵活性：结构频繁变化、数据异构
• 以文档为中心：天然适配 JSON/BSON 数据模型
• 横向扩展：需要跨多台服务器进行分片
• 高写入吞吐量：IoT、日志记录、实时分析
• 嵌套／层级数据：更适合使用嵌入式文档
• 快速原型开发：无需迁移即可演进架构

最适用于： 内容管理、目录、IoT 时间序列、实时分析、移动应用、用户资料

选择 PostgreSQL 的情况：

• 强一致性：ACID 事务至关重要
• 复杂关系：多对多联接、引用完整性
• 需要 SQL：团队专业知识、报告工具、BI 系统
• 数据完整性：严格的架构验证和约束
• 成熟的生态系统：丰富的工具和扩展
• 复杂查询：窗口函数、CTE、分析型工作负载

最适用于： 金融系统、电商交易、ERP、CRM、数据仓库、分析

两者均支持：

• JSON/JSONB 存储和查询
• 全文搜索功能
• 地理空间查询和索引
• 复制和高可用性
• ACID 事务（MongoDB 4.0+）
• 强大的安全功能

快速开始

MongoDB 设置

# Atlas (Cloud) - Recommended
# 1. Sign up at mongodb.com/atlas
# 2. Create M0 free cluster
# 3. Get connection string

# Connection
mongodb+srv://user:[email protected]/db

# Shell
mongosh "mongodb+srv://cluster.mongodb.net/mydb"

# Basic operations
db.users.insertOne({ name: "Alice", age: 30 })
db.users.find({ age: { $gte: 18 } })
db.users.updateOne({ name: "Alice" }, { $set: { age: 31 } })
db.users.deleteOne({ name: "Alice" })

PostgreSQL 设置

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib

# Start service
sudo systemctl start postgresql

# Connect
psql -U postgres -d mydb

# Basic operations
CREATE TABLE users (id SERIAL PRIMARY KEY, name TEXT, age INT);
INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Alice', 30);
SELECT * FROM users WHERE age >= 18;
UPDATE users SET age = 31 WHERE name = 'Alice';
DELETE FROM users WHERE name = 'Alice';

常见操作

创建／插入

// MongoDB
db.users.insertOne({ name: "Bob", email: "[email protected]" })
db.users.insertMany([{ name: "Alice" }, { name: "Charlie" }])

-- PostgreSQL
INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Bob', '[email protected]');
INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Alice', NULL), ('Charlie', NULL);

读取／查询

// MongoDB
db.users.find({ age: { $gte: 18 } })
db.users.findOne({ email: "[email protected]" })

-- PostgreSQL
SELECT * FROM users WHERE age >= 18;
SELECT * FROM users WHERE email = '[email protected]' LIMIT 1;

更新

// MongoDB
db.users.updateOne({ name: "Bob" }, { $set: { age: 25 } })
db.users.updateMany({ status: "pending" }, { $set: { status: "active" } })

-- PostgreSQL
UPDATE users SET age = 25 WHERE name = 'Bob';
UPDATE users SET status = 'active' WHERE status = 'pending';

删除

// MongoDB
db.users.deleteOne({ name: "Bob" })
db.users.deleteMany({ status: "deleted" })

-- PostgreSQL
DELETE FROM users WHERE name = 'Bob';
DELETE FROM users WHERE status = 'deleted';

索引

// MongoDB
db.users.createIndex({ email: 1 })
db.users.createIndex({ status: 1, createdAt: -1 })

-- PostgreSQL
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);
CREATE INDEX idx_users_status_created ON users(status, created_at DESC);

参考指南

MongoDB 参考

• mongodb-crud.md - CRUD 操作、查询运算符、原子更新
• mongodb-aggregation.md - 聚合管道、阶段、运算符、模式
• mongodb-indexing.md - 索引类型、复合索引、性能优化
• mongodb-atlas.md - Atlas 云端设置、集群、监控、搜索

PostgreSQL 参考

• postgresql-queries.md - SELECT、JOIN、子查询、CTE、窗口函数
• postgresql-psql-cli.md - psql 命令、元命令、脚本编写
• postgresql-performance.md - EXPLAIN、查询优化、清理、索引
• postgresql-administration.md - 用户管理、备份、复制、维护

Python 实用工具

scripts/ 中的数据库实用脚本：

• db_migrate.py - 为两种数据库生成并应用迁移
• db_backup.py - 备份和恢复 MongoDB 与 PostgreSQL
• db_performance_check.py - 分析慢查询并推荐索引

# Generate migration
python scripts/db_migrate.py --db mongodb --generate "add_user_index"

# Run backup
python scripts/db_backup.py --db postgres --output /backups/

# Check performance
python scripts/db_performance_check.py --db mongodb --threshold 100ms

主要差异总结

特性	MongoDB	PostgreSQL
数据模型	文档（JSON/BSON）	关系型（表／行）
架构	灵活、动态	严格、预定义
查询语言	MongoDB 查询语言	SQL
联接	$lookup（有限）	原生支持，经过优化
事务	多文档（4.0+）	原生 ACID
扩展	横向（分片）	纵向（主），横向（扩展）
索引	单字段、复合、文本、地理空间等	B-tree、hash、GiST、GIN 等

最佳实践

MongoDB：

• 对一对少关系使用嵌入式文档
• 对一对多或多对多关系使用文档引用
• 为经常查询的字段创建索引
• 使用聚合管道进行复杂转换
• 在生产环境中启用身份验证和 TLS
• 使用 Atlas 托管服务

PostgreSQL：

• 将架构规范化至 3NF，并在需要提升性能时进行反规范化
• 使用外键确保引用完整性
• 为外键和经常用于筛选的列创建索引
• 使用 EXPLAIN ANALYZE 优化查询
• 定期执行 VACUUM 和 ANALYZE 维护操作
• Web 应用使用连接池（pgBouncer）

资源

• MongoDB：https://www.mongodb.com/docs/
• PostgreSQL：https://www.postgresql.org/docs/
• MongoDB University：https://learn.mongodb.com/
• PostgreSQL 教程：https://www.postgresqltutorial.com/