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title: 深入解析NoSQL數據庫：從文檔存儲到圖數據庫的全場景實踐
date: 2025/2/19
updated: 2025/2/19
author: cmdragon

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通過電商、社交網絡、物聯網等12個行業場景，結合MongoDB聚合管道、Redis Stream實時處理、Cassandra SSTable存儲引擎、Neo4j路徑遍歷算法等42個生產級示例，揭示NoSQL數據庫的架構設計與最佳實踐

categories:

• 前端開發

tags:

• 文檔數據庫
• 鍵值存儲
• 寬列存儲
• 圖數據庫
• 大數據架構
• 云數據庫
• 數據建模

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通過電商、社交網絡、物聯網等12個行業場景，結合MongoDB聚合管道、Redis Stream實時處理、Cassandra SSTable存儲引擎、Neo4j路徑遍歷算法等42個生產級示例，揭示NoSQL數據庫的架構設計與最佳實踐。

一、文檔型數據庫：MongoDB的靈活之道

1. 嵌套文檔建模實踐

// 電商產品文檔結構
db.products.insertOne({sku: "X203-OLED",name: "65英寸4K OLED電視",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 }]
});

建模優勢：

• 消除跨表Join操作，查詢延遲降低至3ms內
• 支持動態schema變更，新產品上線迭代周期縮短40%

2. 聚合管道分析實戰

// 計算各品類銷售額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] }}}
]);

性能優化：

• 利用$indexStats分析索引使用效率
• 通過$planCacheStats優化查詢計劃緩存命中率

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二、鍵值數據庫：Redis的高性能架構

1. 多數據結構應用場景

# 社交網絡關系處理
import redisr = redis.Redis(host='cluster.ro', port=6379)# 使用SortedSet存儲熱搜榜
r.zadd("hot_search", {"