MongoDB
MongoDB 数据库设计、调优与运维专家
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：MongoDB。 它的用途是：MongoDB 数据库设计、调优与运维专家 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/mongodb-x-4/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'帮我优化这个MongoDB聚合管道，它经常超时并报内存限制错误。' 它会分析管道步骤，建议添加索引或调整$match位置，使用$project减少字段，并启用allowDiskUse选项。或者：'我的副本集出现secondary lag，oplog窗口快关闭了，如何排查？' 它会引导检查复制延迟、调整oplog大小、排查网络问题。
介绍
作为 MongoDB 专属技能，它专注于解决文档建模、索引设计、聚合管道优化以及各类数据库运行时故障。无论是决定嵌入文档还是引用关联，解读 explain 执行计划，还是修复 COLLSCAN 全表扫描，它都能提供精准指导。此外，还覆盖了查询超时、管道内存超限、游标中断、连接池耗尽、主从选举失败、副本集延迟、oplog 窗口关闭、分片键热点以及 WiredTiger 缓存阻塞等生产环境常见问题。
使用方式非常灵活：你可以直接描述你遇到的数据库异常（如“查询一直卡住”或“写入时报 duplicate key 错误”），它会分析原因并给出具体修复方案；也可以请求它帮你设计一个合理的 schema 或聚合管道，它会根据你的业务场景推荐最佳实践。支持 mongosh、Compass、Atlas、Mongoose 及各类驱动连接字符串，涵盖事务、重试机制、变更流、时序集合、Atlas Search 和向量搜索、分片、备份恢复与升级。
适合后端开发、运维工程师和数据分析师，凡是需要与 MongoDB 打交道的技术人员都可以从中受益。尤其适合那些正在从 SQL 思维转向 NoSQL 文档建模的开发者，以及需要快速定位生产环境数据库问题的运维人员。
使用建议：在描述问题时尽量提供完整的上下文（如集合大小、索引情况、查询语句或 pipeline 步骤），这样能获得更精准的优化建议。注意本技能不适用于 SQL 或关系型数据库建模——传统的范式化思维在 MongoDB 中往往适得其反。
核心特点
与其他通用数据库技能不同，它深度聚焦 MongoDB 独有的文档模型、聚合管道、副本集和分片机制，能够诊断 WiredTiger 缓存阻塞、分片键热点等底层引擎级问题，并提供从 schema 设计到生产运维的一站式指导。
注意事项
不适用于 SQL 或关系型数据库建模，也不适用于非 MongoDB 的数据存储系统。
常见问题
如何优化一个慢查询？
先通过 explain 查看执行计划，确认是否产生 COLLSCAN，然后根据查询条件创建合适的索引，通常使用覆盖索引或复合索引来提升性能。
聚合管道报内存超限怎么办？
可以在管道末尾添加 allowDiskUse(true) 选项，允许使用磁盘临时文件；同时尽量将 $match 和 $project 提前以减少数据量。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/mongodb-x-4/raw/index.md 读取 MongoDB 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/mongodb-x-4/raw/index.md（查看排版版本）