什麼是 MongoDB？
MongoDB 是文件資料庫，以簡單易用、可靈活擴充著稱。相較於 PostgreSQL 等關聯式資料庫採用的傳統資料表格式，這種 NoSQL 資料庫的資料儲存方式更靈活有彈性。
MongoDB 不會透過資料列和資料欄儲存資料，而是採用類似 JSON 的文件格式，其中包含可彈性自訂的欄位和對應的值。以下提供簡單範例，說明如何透過文件使用者個人資料：
“_id”: “6327c1a4b3e3e8a5e6f7g6j1”,
“first_name”: “Praveen”,
“occupation”: “Developer”,
“employment_date”: “12/1/2025”
MongoDB 的結構定義相當有彈性，因此不必所有文件都使用相同的欄位。您可以去掉「occupation」欄位，改加上「email_address」欄位等。
不過，如果同一種資料在不同文件中的儲存方式不一致，例如有的使用「email」欄位，有的卻用「email_address」，或以不同格式儲存日期，這種彈性也可能會在日後造成困擾。
如果使用關聯式資料庫來儲存這類資料 (也就是部分使用者個人資料有記錄職業，部分沒有)，可能會導致資料表過於龐大，出現許多空白欄位，或是必須採用複雜且重複的結構，將資料分散到多個資料表中。
想直接開始設定文件導向的資料庫嗎？請按這裡，瞭解如何開始使用 Firestore。
重點摘要
MongoDB 是 NoSQL 文件資料庫，適用於處理大量非結構化或半結構化資料。以下簡單說明 MongoDB 的主要特色和優點：
- 採用文件模型：資料會儲存在類似 JSON 的「文件」中。這類文件會使用欄位/值組合來整理資料，方便應用程式讀取，與我們平常認知中那種供人閱讀、包含任意形式文字的文件不同。
- 結構定義有彈性：MongoDB 中的每個文件都能有自己的欄位和結構，比關聯式資料庫的固定欄列格式更有彈性。
- 擴充性高：MongoDB 可水平擴展，將工作負載有效率地分散至多個伺服器，因此非常適合用來依流量需求調整資料規模。
- 直覺易用：部分開發人員偏好 MongoDB，因為其查詢語言的結構與 JavaScript 等常見程式設計語言類似，因此很容易上手。
- 支援多種語言：提供 Java、Python 和 C 等多數程式設計語言的驅動程式，因此各種應用程式都能輕鬆查詢 MongoDB 資料庫。
使用 MongoDB 的好處
MongoDB (包括原始產品和其他多種相容的資料庫) 在簡單易用的設計中融入絕佳的靈活彈性，因此成為開發人員的熱門選擇。
- 結構定義有彈性，適合敏捷開發：MongoDB 可讓您按需求調整結構定義和驗證的嚴謹程度。您可以先採用寬鬆的結構來快速設計原型，然後隨著應用程式日趨成熟，再導入嚴格的驗證規則並逐步調整資料模型。如要快速建構內容，但不想預先定義整個資料結構，便可善用 MongoDB 的彈性設計，應該會很有幫助。
- 支援水平資源調度，可靈活調整：MongoDB 專為水平資源調度而設計，可將資料分散至多個節點或叢集，這個程序稱為「sharding」。您可以讓多部伺服器分攤負載，以便快速儲存或召回資料，並根據需求的增減調整規模。
- 可用性高：MongoDB 內建資料複製功能，可提供高可用性和容錯能力。在維護期間或硬體故障時，不同資料庫伺服器上的多個資料副本可讓資料庫自動容錯移轉。
簡單易用的 MongoDB 查詢
MongoDB 的查詢語言 (MQL) 採用開發人員慣用的語法設計，熟悉 JavaScript 的使用者特別容易上手，可直接輕鬆寫出功能強大的查詢，用來擷取、更新或刪除資料。
您可以靈活運用各種類型的查詢，找出確切符合需求的資料，其中包括：
- 欄位查詢：在多個文件中找出與特定值完全相符的內容，例如「occupation」欄位值為「Developer」的所有使用者。
- 範圍查詢：找出落在特定範圍內的資料，例如年齡大於 35 歲的所有使用者。
- 規則運算式查詢：找出符合特定模式的文字。例如，您可以找出所有名字開頭為字母「B」的使用者。
整體而言，MongoDB 的強項是擷取完整物件的資訊。舉例來說，如果您想收集某位使用者的所有資訊，包括姓名、訂單記錄和偏好 (這些資料可能都儲存在同一份文件中)，只要執行一次查詢，就能迅速取得所需的全部內容。
不過，如果查詢需要對多個高度結構化的集合執行複雜的彙整作業 (這是關聯式資料庫擅長處理的情況)，MongoDB 的效率就會比較低。
MongoDB 的常見用途
MongoDB 特別適合用於滿足各種現代應用需求，包括：
AI 輔助應用程式
內容管理系統 (CMS)
MongoDB 的文件模型十分靈活有彈性，非常適合用來儲存文章、留言、使用者資料和其他各種內容，不必受限於嚴格的結構定義。
電子商務產品目錄
零售產品通常有各種屬性 (尺寸、顏色、材質等)，MongoDB 能輕鬆支援這些多樣化的資料點。
即時分析與物聯網 (IoT)
MongoDB 可儲存及處理大量感應器資料、事件和指標，讓系統提供即時洞察資訊。
個人化與使用者個人資料
MongoDB 的 JSON 格式能讓您輕鬆儲存使用者偏好、瀏覽記錄和個人化內容。
MongoDB 的替代方案
MongoDB 是許多應用場景的理想資料庫選擇，特別適合以半結構化或非結構化資料為主，或是資料模型可能持續進化的系統。不過，建議您也評估其他資料庫選項，確保做出正確決定。
視具體用途而定，MongoDB、Apache Cassandra 和 SQL 資料庫各有獨特的優勢，可滿足不同需求。下表列出這些選項的部分差異，協助您根據自己的應用情境選擇適用的資料庫。
功能 | SQL 資料庫 (關聯式) | MongoDB (NoSQL) | Apache Cassandra (NoSQL) |
資料模型 | 表格式 (資料列和資料欄) | 類似 JSON 的文件 | 寬欄儲存庫 (資料表內每列可彈性採用不同的資料欄) |
結構定義 | 預先定義的固定結構定義 | 有彈性的動態結構定義 | 結構比文件資料庫更嚴謹，但仍有一定的彈性 (每列可以有不同的資料欄) |
查詢語言 | SQL (結構化查詢語言) | MongoDB 查詢語言 (MQL) | Cassandra 查詢語言 (CQL) |
擴充性 | 以垂直擴充為主，水平擴展則較為複雜 | 透過 sharding 進行水平擴展 | 能跨多個節點水平擴展，專為大規模分散部署而設計 |
資料結構 | 結構化資料 | 非結構化、半結構化和結構化資料 | 非結構化、半結構化和結構化資料 |
關係 | 外鍵和 JOIN | 嵌入文件、參照 | 去標準化 |
適用情境 | 需維持資料高度一致，以及使用 JOIN 進行複雜查詢的應用 | 快速開發、資料模型持續進化，以及簡單易用的設計 | 寫入處理量極高、高可用性和大規模資料 |
MongoDB 與 SQL 資料庫的比較
SQL 資料庫 (例如 PostgreSQL) 和 NoSQL 文件資料庫 (例如 MongoDB) 代表了兩種基本的資料管理方法。
與 MongoDB 不同的是，SQL 資料庫 (又稱關聯式資料庫) 會將資料整理成資料表。每個資料表都有預先定義的格式，包含資料列和資料欄，因此相較於 MongoDB 的文件格式，SQL 資料庫通常被視為採用「固定」結構。
PostgreSQL 等 SQL 資料庫的優勢在於，能夠執行含 JOIN 的複雜查詢，高效合併多個資料表的資訊。舉例來說，可以執行「顯示上個月購買藍色襯衫且年紀超過 30 歲的芝加哥顧客」這樣的查詢。
MongoDB 與 Apache Cassandra 的比較
MongoDB 和 Apache Cassandra 都是功能強大的 NoSQL 資料庫，但兩者採用截然不同的架構，適合的用途也不同。
Apache Cassandra 是寬欄儲存庫，以資料列和資料欄的形式整理資料，但結構定義相當有彈性，因此在同一資料欄系列中，不同資料列可以有不同的資料欄。
此外，Apache Cassandra 也以能在多部伺服器上處理大量資料而聞名，可在分散式系統中提供高可用性和高寫入效能。
哪些資料庫與 MongoDB 相容？
如要使用 MongoDB 建構內容，有幾種做法可以選擇。您可以直接透過開發商 MongoDB Inc. 取得資料庫，也可以使用其他供應商提供的 MongoDB 相容服務。所謂「相容」，是指支援 MongoDB API 和查詢語言 (MQL)，因此您只需稍做調整，就能沿用相同的程式碼、驅動程式和工具，同時享有額外功能或效能優勢。
以下列舉幾個最知名的 MongoDB 相容選項：
- MongoDB Community 和 Enterprise 版本：這些是 MongoDB 的原始可下載版本。您可以在自己的基礎架構上執行這些版本，全面掌控部署方式。
- MongoDB Atlas：由 MongoDB 開發商提供的資料庫即服務 (DBaaS)。Atlas 是全代管雲端服務，可處理所有基礎架構、資源調度、備份和安全防護相關工作，且支援多個雲端平台，包括 Google Cloud。
- Firestore：另一個全代管選項，適合想專心建構應用程式，不必費心處理營運工作的開發人員。Firestore 是 NoSQL 文件資料庫，提供一系列獨特功能 (下方另有詳細說明)。
- Amazon DocumentDB：Amazon Web Services (AWS) 代管的資料庫服務，與 MongoDB API 相容，可直接取代 MongoDB，設計目的是讓原本使用 MongoDB 的應用程式能在 AWS 基礎架構上執行。
- Azure Cosmos DB：Microsoft 的全球分散式多模型資料庫服務也提供 MongoDB API。您可以使用熟悉的 MongoDB 工具和技術，在 Azure 雲端平台建構應用程式。
MongoDB 常見問題
什麼是文件資料庫？
文件資料庫是一種 NoSQL 資料庫，會將資料儲存在稱為「文件」的彈性單元中，這些單元通常採用類似 JSON 的結構。與含有資料列和資料欄的表格不同，這些文件會以「欄位：值」組合的形式編排資訊，例如「Name」：「John」
每份文件通常包含一個物件的資料，例如商品目錄中的產品。您可以在多個文件使用不同欄位，如果不想在開始建構應用程式前，就設計出完美的資料結構，或是要儲存具有各種變數的物件資訊，這類資料庫會是絕佳選擇。
關聯式資料庫和文件資料庫，選擇哪一個比較好？
資料庫類型取決於您要儲存的資料種類、應用程式需求，以及您需要的彈性程度。
文件資料庫非常適合處理變數多的資料，因為並非每個物件都需要相同欄位。文件資料庫的彈性也讓開發人員愛不釋手，他們可以快速建構資料結構，並隨著時間變更。
另一方面，如果想確保資料嚴格一致，例如使用者帳戶中每個項目都必須填入完全相同的欄位，關聯式資料庫會是較佳選擇。如果您的應用程式需要使用 join 執行複雜查詢，從多個資料表擷取資料來產生結果，那麼關聯式資料庫就是理想的工具。
MongoDB 使用什麼語言？
在與資料庫互動方面，MongoDB 支援多種程式設計語言，包括 JavaScript、Python、Java、C#、C++ 等。MongoDB 查詢語言 (MQL) 用於資料庫作業，是一種類似 JSON 的語言。
MongoDB 會不會很難學？
MongoDB 一般認為是容易入門的資料庫，其採用類似 JSON 的資料結構 (BSON) 和彈性結構定義，因此現代開發人員可直覺進行基本資料儲存和擷取作業。不過，在進階用途方面，由於設計有效率的資料模型 (嵌入對比參照) 相當複雜，且需要精通多階段彙整框架，才能進行複雜查詢和高效能擴充，因此掌握起來可能較困難。
什麼是具備 MongoDB 相容能力的 Firestore？
Firestore 是全代管文件資料庫，可簡化雲端資料管理作業，並與 Firebase 完美整合。Firebase 是建構 AI 應用程式和代理的專用平台。
Firestore 完全相容於 MongoDB 驅動程式、工具和程式碼。無論是啟動新專案或遷移現有應用程式，您都能使用熟悉的查詢語言和功能。
- 由 Google Cloud 全代管：所有營運管理作業都由 Google 處理，像是擴充、更新、備份和安全防護。
- 即時更新：讓使用者隨時掌握最新資料。Firestore 擅長即時同步資料，因此非常適合需要最新即時資訊的應用程式，例如聊天應用程式、協作工具或需要立即重新整理資料的行動應用程式。
- 全球 擴充性：Firestore 可自動調整資源配置，並在多個區域複製資料，因此您能輕鬆因應業務成長，同時確保全球使用者享有低延遲存取體驗，不必費心設定容量、sharding 或佈建儲存空間。
- 領先業界的可用性和效能：Firestore 具備領先業界的高可用性 (服務水準協議高達 99.999%)，以及只有個位數毫秒的讀取延遲效能。
- 向量 資料庫：您可以在 Firestore 儲存向量嵌入，並對資料執行向量搜尋。這項功能可讓您執行快速的相似度搜尋，這是現代 AI 應用程式和代理的基礎。
- 內建 Google Cloud 整合功能：Firestore 是 Google Cloud 和 Firebase 的一部分，可與 Firebase Auth、BigQuery 和許多其他強大服務完美整合。
- 用量較低時可享免費方案：Firestore 提供免費方案，非常適合新創公司或小型專案，讓他們在成長過程中擴充規模，且無需預付費用。
