MongoDB — документо-ориентированная база данных

1. Что такое MongoDB

MongoDB — это документо-ориентированная NoSQL база данных. Вместо строк и столбцов она хранит данные в виде документов в формате BSON (бинарный JSON).

Сравнение с реляционными БД

Пример документа:

{
  "_id": ObjectId("64f1a2b3c4d5e6f7a8b9c0d1"),
  "name": "Иван Петров",
  "age": 28,
  "email": "ivan@example.com",
  "tags": ["python", "mongodb"],
  "address": {
    "city": "Москва",
    "street": "Ленина 10"
  }
}

Когда использовать MongoDB

• Структура данных неизвестна заранее или часто меняется.
• Нужна горизонтальная масштабируемость (шардинг).
• Высокая скорость разработки — нет миграций схемы.
• Данные логически группируются (каталог товаров, логи, сессии).

2. Установка и запуск

Скачай MongoDB Community Server с mongodb.com и установи. По умолчанию сервер слушает порт 27017.

Запуск сервера

mongod --dbpath /data/db

В отдельном терминале подключись через клиент mongosh:

mongosh

Проверь подключение:

db.runCommand({ ping: 1 })
{ ok: 1 }

GUI — MongoDB Compass

Скачай Compass с mongodb.com/products/compass. Подключись по адресу mongodb://localhost:27017.

Запуск через Docker

docker run -d --name mongo -p 27017:27017 mongo:7

3. Основные понятия

ObjectId — это 12-байтный ключ: 4 байта временной метки + 5 байт рандома + 3 байта счётчика. Он гарантирует уникальность без централизованного генератора.

ObjectId("64f1a2b3c4d5e6f7a8b9c0d1")
    ↑ 4 байта          ↑ 5 байт     ↑ 3 байта
    Timestamp          Random       Counter

Документы могут содержать вложенность:

{
  "title": "iPhone 15",
  "price": 89990,
  "specs": {
    "screen": "6.1-inch",
    "chip": "A17 Pro"
  },
  "colors": ["black", "white", "blue"]
}

4. Вставка документов

insertOne

db.users.insertOne({
  name: "Иван Петров",
  age: 28,
  email: "ivan@example.com",
  orders: [
    { product: "Ноутбук", price: 75000, date: ISODate("2025-01-15") },
    { product: "Мышь", price: 1500, date: ISODate("2025-02-20") }
  ]
})

Ответ:

{
  acknowledged: true,
  insertedId: ObjectId("64f1a2b3c4d5e6f7a8b9c0d1")
}

insertMany

db.users.insertMany([
  {
    name: "Мария Сидорова",
    age: 34,
    email: "maria@example.com",
    tags: ["admin", "editor"]
  },
  {
    name: "Алексей Козлов",
    age: 22,
    email: "alex@example.com",
    tags: ["viewer"]
  }
])

5. Запросы — find

Получение всех документов

db.users.find()

Фильтрация

db.users.find({ age: { $gt: 30 } })
db.users.find({ "tags": "admin" })
db.users.find({ age: { $gte: 25, $lte: 35 } })

Логические операторы

db.users.find({
  $or: [
    { age: { $gt: 30 } },
    { tags: "admin" }
  ]
})

db.users.find({
  $and: [
    { age: { $gte: 20 } },
    { tags: "viewer" }
  ]
})

Проекция

Второй аргумент find — проекция. Укажи 1 для включения или 0 для исключения:

db.users.find(
  { age: { $gt: 25 } },
  { name: 1, email: 1, _id: 0 }
)

Форматированный вывод

db.users.find().pretty()

6. Обновление документов

updateOne и updateMany

db.users.updateOne(
  { name: "Иван Петров" },
  { $set: { age: 29, "address.city": "Санкт-Петербург" } }
)

db.users.updateMany(
  { tags: "viewer" },
  { $inc: { age: 1 } }
)

Другие операторы обновления

findOneAndUpdate

db.users.findOneAndUpdate(
  { name: "Иван Петров" },
  { $set: { lastLogin: ISODate() } },
  { returnDocument: "after" }
)

Upsert

Параметр upsert: true создаёт документ, если он не найден:

db.users.updateOne(
  { email: "new@example.com" },
  { $set: { name: "Новый", age: 25 } },
  { upsert: true }
)

7. Удаление документов

deleteOne

db.users.deleteOne({ name: "Алексей Козлов" })

deleteMany

db.users.deleteMany({ age: { $lt: 18 } })

Очистка всей коллекции

db.users.deleteMany({})
db.users.drop()

8. Агрегация

Aggregation Pipeline — цепочка этапов обработки данных. Каждый этап получает результат предыдущего.

Основные этапы

Пример: средний возраст по городам

db.users.aggregate([
  { $match: { age: { $gte: 18 } } },
  {
    $group: {
      _id: "$address.city",
      avgAge: { $avg: "$age" },
      totalUsers: { $sum: 1 }
    }
  },
  { $sort: { avgAge: -1 } }
])

Результат:

[
  { _id: "Москва", avgAge: 31, totalUsers: 150 },
  { _id: "Санкт-Петербург", avgAge: 29, totalUsers: 80 }
]

Пример: топ-5 самых дорогих заказов

db.orders.aggregate([
  { $unwind: "$items" },
  { $group: {
      _id: "$userId",
      totalSpent: { $sum: "$items.price" }
    }
  },
  { $sort: { totalSpent: -1 } },
  { $limit: 5 }
])

9. Индексы и производительность

Индексы ускоряют поиск. Без индекса MongoDB выполняет коллекционное сканирование (full collection scan).

Создание индекса

db.users.createIndex({ email: 1 }, { unique: true })
db.users.createIndex({ age: 1, "address.city": 1 })

Значение 1 — восходящий индекс, -1 — нисходящий.

Проверка выполнения запроса

db.users.find({ email: "ivan@example.com" }).explain("executionStats")

В выводе обрати внимание на totalDocsExamined — с индексом это число мало, без индекса равно размеру коллекции.

TTL-индексы

TTL-индексы автоматически удаляют документы через указанное время. Идеальны для кэша и сессий:

db.sessions.createIndex(
  { createdAt: 1 },
  { expireAfterSeconds: 3600 }
)

Документы с полем createdAt старше 1 часа будут удалены автоматически.

10. Работа из Python

Установка pymongo

pip install pymongo

Подключение и CRUD

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient("mongodb://localhost:27017")
db = client["myshop"]
users = db["users"]

users.insert_one({
    "name": "Иван",
    "age": 28,
    "email": "ivan@example.com"
})

user = users.find_one({"name": "Иван"})
print(user["email"])

for u in users.find({"age": {"$gte": 25}}):
    print(u["name"], u["age"])

users.update_one({"name": "Иван"}, {"$set": {"age": 29}})
users.delete_one({"name": "Иван"})

Motor — асинхронный клиент

pip install motor

import asyncio
from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClient

client = AsyncIOMotorClient("mongodb://localhost:27017")
db = client["myshop"]

async def main():
    await db.users.insert_one({"name": "Пётр", "age": 30})
    user = await db.users.find_one({"name": "Пётр"})
    print(user)

asyncio.run(main())

11. MongoDB Atlas и продакшен

MongoDB Atlas — облачная управляемая версия MongoDB. Бесплатный тариф включает 512 МБ хранилища.

Подключение из приложения

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient(
    "mongodb+srv://user:password@cluster0.abc123.mongodb.net/"
    "?retryWrites=true&w=majority"
)
db = client["production"]

Бэкапы и безопасность

• Atlas автоматически делает снимки кластера каждые 6 часов.
• Настройте IP-whitelist в настройках кластера.
• Используйте роль readWrite для приложений, не root.
• Включите шифрование данных (encryption at rest).

Вставка в REST-приложение

from fastapi import FastAPI
from pymongo import MongoClient

app = FastAPI()
client = MongoClient("mongodb://localhost:27017")
db = client["api"]

@app.post("/users")
def create_user(name: str, age: int):
    result = db.users.insert_one({"name": name, "age": age})
    return {"id": str(result.inserted_id)}

@app.get("/users/{user_id}")
def get_user(user_id: str):
    from bson import ObjectId
    user = db.users.find_one({"_id": ObjectId(user_id)})
    if user:
        user["_id"] = str(user["_id"])
        return user
    return {"error": "not found"}

12. Транзакции и ACID

В отличие от ранних версий, современный MongoDB (начиная с 4.0) поддерживает многодокументные транзакции с гарантиями ACID. Транзакция работает только на реплика-сетах и позволяет гарантировать согласованность нескольких записей одновременно.

const session = client.startSession();
session.startTransaction();
try {
  await db.orders.insertOne(order, { session });
  await db.accounts.updateOne(
    { _id: userId },
    { $inc: { balance: -order.total } },
    { session }
  );
  await session.commitTransaction();
} catch (err) {
  await session.abortTransaction();
  throw err;
} finally {
  session.endSession();
}

Таймаут транзакции по умолчанию — 60 секунд (transactionLifetimeLimitSeconds). Держите транзакции короткими: читайте данные до транзакции, а внутри меняйте только то, что критично для атомарности.

13. Репликация и отказоустойчивость

Реплика-сет (replica set) — это группа серверов MongoDB, хранящих одинаковый набор данных. Один узел — primary (принимает записи), остальные — secondary (копии данных). Если primary выходит из строя, набор автоматически выбирает нового primary за несколько секунд.

• Автоматическое восстановление — выборы (election) нового primary без ручных действий.
• Чтение с вторичных узлов — распределение нагрузки через read preference.
• Свежие копии — вторичные узлы хранят актуальные данные, поэтому потеря записи минимальна.

rs.initiate({
  _id: "rs0",
  members: [
    { _id: 0, host: "10.0.0.1:27017" },
    { _id: 1, host: "10.0.0.2:27017" },
    { _id: 2, host: "10.0.0.3:27017" }
  ]
})

14. Роли и безопасность доступа

По умолчанию MongoDB слушает localhost без пароля. Для продакшена обязательно включайте авторизацию (--auth или security.authorization) и создавайте отдельного пользователя на каждое приложение с минимумом прав.

use admin
db.createUser({
  user: "app_user",
  pwd: passwordPrompt(),
  roles: ["readWrite"]
})

15. Бэкапы и восстановление

Утилита mongodump сохраняет данные в BSON-файлы, а mongorestore восстанавливает их. Для горячих копий реплика-сета предпочтителен непрерывный бэкап через Ops Manager или Atlas — там снимки делаются автоматически.

mongodump --uri="mongodb://localhost:27017" \
  --db=shop --out=/backups/shop_2026-09-19

mongorestore --uri="mongodb://localhost:27017" \
  --db=shop /backups/shop_2026-09-19/shop

Регулярно проверяйте восстановление: бэкап, который никогда не пробовали развернуть, — это просто файлы на диске. Расписание: cron раз в сутки плюс еженедельная проверка целостности.

16. Change Streams: реакция на изменения

Change Streams дают приложению подписку на изменения в коллекции, базе или кластере: вставки, обновления и удаления приходят в режиме реального времени. Это аналог SQL-триггеров, но на стороне сервиса — реакция на события остаётся в коде, а не в базе.

const pipeline = [
  { $match: { operationType: 'insert' } }
];
const stream = db.catalog.watch(pipeline);

stream.on('change', (change) => {
  const doc = change.fullDocument;
  console.log('Новый товар:', doc._id);
});

Поток возобновим: сохраняйте поле resumeToken события и при перезапуске продолжайте чтение с последней позиции. Потери событий при этом исключены — в отличие от периодических опросов коллекции.

17. Геопространственные запросы и GeoJSON

MongoDB умеет хранить геометрию в формате GeoJSON (точки, линии, полигоны) и отвечать на вопросы «что рядом», «что внутри района», «какие маршруты пересекаются». Для скорости создайте индекс 2dsphere по геополю.

db.places.createIndex({ location: '2dsphere' });

db.places.find({
  location: {
    $near: {
      $geometry: { type: 'Point', coordinates: [37.62, 55.75] },
      $maxDistance: 1000
    }
  }
});

18. Полнотекстовый поиск и Atlas Search

Встроенный текстовый индекс text позволяет искать по словам и фразам, учитывая язык и стоп-слова. Достаточно создать его по одному или нескольким полям, а запрос написать через $text.

db.articles.createIndex(
  { title: 'text', body: 'text' },
  { default_language: 'russian' }
);

db.articles.find(
  { $text: { $search: 'питон базы данных' } },
  { score: { $meta: 'textScore' } }
).sort({ score: { $meta: 'textScore' } });

Оператор $meta: 'textScore' добавляет в документ релевантность совпадения, по которой сортируются результаты. Фразы заключайте в кавычки, а минус перед словом исключает его из поиска.

19. Шардинг: горизонтальное масштабирование

Шардинг распределяет данные между несколькими реплика-сетами по ключу шардирования. Запросы идут через маршрутизатор mongos, который знает, где хранится каждый фрагмент данных. Это даёт горизонтальное масштабирование, когда один сервер уже не справляется.

sh.enableSharding('catalog');
sh.shardCollection(
  'catalog.products',
  { category: 1, _id: 1 }
);

20. Валидация схем: JSON Schema

В отличие от SQL, MongoDB по умолчанию не проверяет структуру документа — новое поле может появиться в любой момент. На продакшене это превращает «небрежность» в тихую катастрофу аналитики, поэтому включите валидацию: документу, не прошедшему правила, вставка будет запрещена или заменена.

db.runCommand({
  collMod: 'users',
  validator: {
    $jsonSchema: {
      bsonType: 'object',
      required: ['email', 'role'],
      properties: {
        email: { bsonType: 'string',
                 pattern: '@' },
        role: { enum: ['admin', 'user'] }
      }
    }
  },
  validationLevel: 'strict'
});

21. TTL-индексы: данные с истечением срока

TTL-индекс по полю с датой автоматически удаляет документы, чьё время вышло: сессии, логи и коды подтверждения не копятся на диске, а чистятся фоновым процессом примерно раз в минуту. Избавьтесь от cron-джобов, удаляющих строки вручную, — база справится сама.

db.sessions.createIndex(
  { createdAt: 1 },
  { expireAfterSeconds: 3600 }
);

• Поле обязано быть датой или массивом дат — число миллисекунд не сработает.
• TTL нельзя совмещать с составным индексом: только одно поле.
• Удаление идёт партиями и зависит от загрузки сервера.

22. Курсоры и пагинация без пропусков

Метод find возвращает не все документы сразу, а курсор — окно с ленивой подгрузкой партий. Привычные limit/skip на больших страницах тормозят: серверу приходится заново проходить предыдущие документы. Надёжнее курсор по ключу: следующий запрос начинается с _id последней записи.

let lastId = null;
for (let page = 0; page < 20; page++) {
  const q = lastId ? { _id: { $gt: lastId } } : {};
  const batch = await db.posts.find(q)
    .sort({ _id: 1 }).limit(100).toArray();
  if (batch.length === 0) break;
  lastId = batch[batch.length - 1]._id;
}

Такой подход стабилен, даже если во время листания добавляются новые записи: страницы не «плавают». Чтобы курсор не сканировал весь диск, поле сортировки должно совпадать с индексом — как правило, хватает _id.

23. Паттерн Outbox: события без потерь

Когда MongoDB — источник правды, а изменения должна увидеть поисковая система или очередь, наивное «обновил базу, потом отправил событие» теряет события при падении между двумя шагами. Паттерн outbox кладёт сам документ и запись о событии в одну транзакцию: изменятся либо оба, либо ни один.

const session = db.startSession();
session.startTransaction();
await db.orders.insertOne(order, { session });
await db.outbox.insertOne({
  type: 'order.created',
  payload: order._id,
  status: 'pending'
}, { session });
await session.commitTransaction();

Фоновый релейер читает pending-записи, публикует их в RabbitMQ, Kafka или пуш-сервис и помечает обработанными. Получатель обязан быть идемпотентным: повторная доставка не должна задваивать заказы — учитывайте идентификатор события.

Что дальше

Теперь ты знаешь основы MongoDB. Рекомендуемый следующий шаг — изучение Redis для кэширования, или углубление в продвинутые темы: Docker для контейнеризации, FastAPI для построения REST API с MongoDB.

← Вернуться к курсам