课程目标

1. 掌握NoSQL核心逻辑：理解MongoDB非关系型数据库设计哲学，突破传统SQL思维局限。

2. 精通集群部署与优化：从副本集到分片集群，实现高可用、弹性扩展的分布式架构。

3. 提升开发运维效率：通过索引优化、查询调优、监控告警等手段降低系统运维成本。

4. 对接前沿技术生态：融合云原生、AI、大数据等技术，构建现代化数据平台。

课程收益

1. 技术前瞻性：覆盖云原生部署、多模数据处理、时序数据管理等主流需求。

2. 实战场景化：提供电商、物联网、金融等行业案例，强化问题解决能力。

3. 专家资源库：由中科院软件所研究员、Oracle/微软资深工程师联合授课。

4. 全栈支持：涵盖开发、运维、性能优化全流程，提升综合技术竞争力。

培训内容

模块1：NoSQL与MongoDB基础理论

培训内容：

1. NoSQL技术演进：

· 关系型数据库的局限性分析

· NoSQL四大类型（键值、文档、列族、图）对比

2. MongoDB核心优势：

· 文档模型（BSON）与动态Schema设计

· 水平扩展、高可用、地理空间索引等特性

3. MongoDB适用场景：

· 实时分析、内容管理、物联网设备数据等场景解析

培训目标：

· 理解NoSQL设计理念，明确MongoDB在业务中的定位。

模块2：MongoDB集群部署与高可用架构

培训内容：

1. 部署模式解析：

· 单机、副本集（Replica Set）、分片集群（Sharded Cluster）对比

· 云原生部署（Kubernetes、Docker）与混合云架构

2. 副本集原理与实践：

· 主从复制、故障自动切换、读写分离配置

· 仲裁节点（Arbiter）与隐藏节点（Hidden）应用

3. 分片集群设计：

· 分片键（Shard Key）选择策略与数据分布优化

· 配置服务器（Config Server）与分片节点协同

4. 安全与权限管理：

· SCRAM-SHA-256认证、角色权限控制（RBAC）

· 审计日志与加密传输（TLS/SSL）

培训目标：

· 掌握集群部署方法，构建高可用、弹性扩展的数据库架构。

模块3：数据建模与性能优化

培训内容：

1. 文档模型设计：

· 嵌入式（Embedded）与引用式（Referenced）模型对比

· 反规范化（Denormalization）与数据冗余策略

2. 索引优化：

· 单字段索引、复合索引、多键索引（Multikey）应用

· 索引选择性分析与覆盖查询（Covered Query）优化

3. 查询调优：

· explain()计划解析与查询重写

· 聚合管道（Aggregation Pipeline）性能优化

4. 性能监控与诊断：

· mongostat、mongotop、mongosniff工具使用

· 慢查询日志分析与Profiling Level配置

培训目标：

· 通过数据建模与调优手段，提升系统吞吐量与响应速度。

模块4：分布式架构与扩展能力

培训内容：

1. 分片集群深入：

· 分片键选择误区与数据倾斜问题解决

· 跨分片查询（$lookup）与分布式事务（4.0+多文档事务）

2. 读写分离与负载均衡：

· 副本集读写偏好（Read Preference）配置

· 分片集群路由层（Mongos）优化

3. 弹性扩展策略：

· 垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）权衡

· 无缝扩容（Online Scale）与数据迁移（moveChunk）

4. 多数据中心部署：

· 全球分片集群（Global Clusters）与跨区域复制

· 延迟敏感型应用优化（如金融交易）

培训目标：

· 构建分布式数据库架构，支撑海量数据与高并发场景。

模块5：多模数据处理与生态集成

培训内容：

1. 多模数据处理：

· GridFS大文件存储与流式处理

· 时序数据扩展（如TimescaleDB for MongoDB）

2. 与大数据生态集成：

· 通过Change Streams实现实时数据同步

· 与Apache Spark、Flink的ETL流程对接

3. AI与机器学习集成：

· MongoDB向量搜索（Vector Search）与AI模型推理

· 数据库内机器学习（In-Database ML）实践

4. 云原生服务集成：

· AWS DocumentDB、Azure Cosmos DB迁移与兼容性

· Serverless架构（如MongoDB Atlas）应用

培训目标：

· 拓展MongoDB应用边界，支撑AI、大数据等前沿场景。

模块6：行业案例与最佳实践

培训内容：

1. 电商行业案例：

· 商品详情页（PDP）数据建模与缓存策略

· 秒杀场景数据库性能保障方案

2. 物联网行业案例：

· 设备数据实时采集与存储优化

· 地理空间索引与轨迹分析

3. 金融行业案例：

· 分布式事务与两阶段提交（2PC）实现

· 审计日志与合规性要求

4. 游戏行业案例：

· 玩家行为数据分析与实时排行榜

· 全球同服架构设计

培训目标：

· 通过行业案例学习，掌握MongoDB在复杂业务场景中的应用。

模块7：故障排查与性能调优实战

培训内容：

1. 典型问题诊断：

· 内存频繁Swap、磁盘IO性能不足分析

· 分片迁移数据抖动与索引碎片问题

2. 性能优化方案：

· 收缩数据（Compact）与重建索引（Reindex）

· 参数调优（如wiredTigerCacheSizeGB、syncDelay）

3. 监控与告警体系：

· Prometheus+Grafana监控仪表盘搭建

· 自定义告警规则与自动化运维（Ansible/Puppet）

培训目标：

· 快速定位并解决生产环境问题，保障系统稳定性。

课程特色

1. 技术全面性：覆盖集群部署、性能优化、多模数据处理、云原生集成等全栈技能。

2. 实战导向：提供电商、物联网、金融等行业案例与工具链（如MongoDB Compass、Atlas）实践。

3. 专家团队：由中科院软件所研究员、Oracle/微软资深工程师联合授课。

4. 定制服务：支持行业专项培训与数据库架构优化咨询。

适合人群：

· MongoDB数据库开发工程师与架构师

· 对分布式架构、高并发场景有需求的技术团队

· 希望掌握云原生、AI集成等前沿技术的工程师

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专家力量：
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