稀疏索引：仅索引包含特定字段的文档，从而减少索引大小，并降低许多文档可能缺少某些可选字段的集合的开销。这在模式灵活的环境中尤其有用，因为并非所有文档都遵循完全相同的结构。
智能索引在 MongoDB 中与在关系数据库中一样重要，需要了解查询模式、数据分布以及读取性能和写入开销之间的权衡。分析查询执行计划 (解释（）命令对于优化索引至关重要。
MongoDB 何时大放异彩？（典型用例）
MongoDB 的功能使其成为各种用例的绝佳选择，特别是那些难以应对传统关系数据库的严格模式和垂直扩展限制的用例：
实时分析和大数据：它具备水平扩展能力和灵活的架构，非常适合采集和处理大量半结构化数据，用于实时仪表板、物联网传感器数据和日志聚合。聚合框架在此尤为强大，无需借助外部 ETL 工具即可完成许多常见的分析任务。
内容管理系统 (CMS) 和目录：文档可以自然地映射到内容文章、产品或用户个人资料，这些内容通常具有不同的属性。灵活的架构让您可以轻松添加新的内容类型或字段，而无需进行中断的架构迁移，从而支 香港电话营销数据 持快速的内容演进。
电子商务平台：产品目录（不同产品类型具有不同的属性）、购物车和客户订单历史记录可以高效地建模和查询，尤其是在嵌入订单和明细项目的文档的情况下。用户评论和评分通常具有灵活的结构，因此也非常适合。
移动和 Web 应用程序：快速的开发周期、灵活的数据模型和高可扩展性，非常适合需要快速迭代和处理多样化用户数据的现代 Web 和移动应用。用户会话、偏好设置和活动流均可轻松存储和检索。
个性化和用户配置文件：存储具有偏好、活动日志、社交联系和个性化内容推荐的复杂、不断发展的用户资料对于文档模型来说是自然而然的，因为这些资料可以有机地增长。
赌博：可以以高性能和可扩展性来管理用户数据、游戏状态（通常复杂且嵌套）、排行榜和游戏内事件，处理大量并发用户群。
物联网 (IoT)：采集并分析海量多样化传感器数据，这些数据通常不遵循固定的模式。每个传感器可能报告不同的指标，而灵活的文档模型可以适应这种差异性。
目录和产品信息管理 (PIM)：当产品具有大量且多样的属性时，灵活的模式可以轻松添加新的规范，而不会影响整个数据库模式。
权衡与考虑
虽然 MongoDB 具有显著的优势，但了解它的利弊以及何时它可能不是最佳选择至关重要：
ACID 保证：MongoDB 提供原子性文档级别这意味着对单个文档的操作是原子的。