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title: 深入解析NoSQL数据库：从文档存储到图数据库的全场景实践
date: 2025/2/19
updated: 2025/2/19
author: cmdragon

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通过电商、社交网络、物联网等12个行业场景，结合MongoDB聚合管道、Redis Stream实时处理、Cassandra SSTable存储引擎、Neo4j路径遍历算法等42个生产级示例，揭示NoSQL数据库的架构设计与最佳实践

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• 前端开发

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• 文档数据库
• 键值存储
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• 大数据架构
• 云数据库
• 数据建模

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通过电商、社交网络、物联网等12个行业场景，结合MongoDB聚合管道、Redis Stream实时处理、Cassandra SSTable存储引擎、Neo4j路径遍历算法等42个生产级示例，揭示NoSQL数据库的架构设计与最佳实践。

一、文档型数据库：MongoDB的灵活之道

1. 嵌套文档建模实践

// 电商产品文档结构
db.products.insertOne({
   
  sku: "X203-OLED",
  name: "65英寸4K OLED电视",
  attributes: {
   
    resolution: "3840x2160",
    ports: ["HDMI 2.1×4", "USB 3.0×2"],
    panel_type: "LG WRGB"
  },
  inventory: {
   
    warehouse1: {
    stock: 150, location: "A-12" },
    warehouse2: {
    stock: 75, location: "B-7" }
  },
  price_history: [
    {
    date: ISODate("2024-01-01"), price: 12999 },
    {
    date: ISODate("2024-06-18"), price: 9999 }
  ]
});

建模优势：

• 消除跨表Join操作，查询延迟降低至3ms内
• 支持动态schema变更，新产品上线迭代周期缩短40%

2. 聚合管道分析实战

// 计算各品类销售额TOP3
db.orders.aggregate([
  {
    $unwind: "$items" },
  {
    $group: {
   
    _id: "$items.category",
    totalSales: {
    $sum: {
    $multiply: ["$items.quantity", "$items.unit_price"] } }
  }},
  {
    $sort: {
    totalSales: -1 } },
  {
    $group: {
   
    _id: null,
    categories: {
    $push: "$$ROOT" }
  }},
  {
    $project: {
   
    top3: {
    $slice: ["$categories", 3] }
  }}
]);

性能优化：

• 利用$indexStats分析索引使用效率
• 通过$planCacheStats优化查询计划缓存命中率

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二、键值数据库：Redis的高性能架构

1. 多数据结构应用场景

# 社交网络关系处理
import redis

r = redis.Redis(host='cluster.ro', port=6379)

# 使用SortedSet存储热搜榜
r.zadd("hot_search", {
   
    "