MongoDB
MongoDB数据库设计、索引优化与故障排查
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、索引优化与故障排查 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/mongodb-x-7/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
'帮我分析这个MongoDB查询的explain计划，当前使用了COLLSCAN，查询条件为{status: "active", createdAt: {$gte: ISODate("2024-01-01")}}，排序按createdAt降序，返回字段只需要_id和name。' 它会分析索引使用情况，建议创建复合索引{status:1, createdAt:-1}并覆盖查询，同时给出实际索引创建命令和验证方法。
介绍
解决MongoDB文档建模、索引设计、聚合管道优化以及各类运行时故障（慢查询、连接错误、副本集故障、分片热点、WiredTiger缓存问题等）的调试问题。覆盖从Schema设计到生产运维的全链路痛点。
当需要决定文档嵌套还是引用、阅读explain计划、修复全表扫描（COLLSCAN）、处理查询超时或管道内存限制、排查游标中断或连接池耗尽、应对写入重复键或主节点不可写、分析从节点滞后或oplog窗口关闭、解决分片键热点或WiredTiger缓存阻塞时，直接描述场景即可获得结构化诊断和行动建议。
适合后端开发者、数据库管理员（DBA）、运维工程师以及需要深度使用MongoDB的数据分析师。尤其适合维护在线交易系统、实时分析管道或大规模分片集群的团队。
注意：本Skill专为MongoDB设计，不适用于SQL或关系型数据库建模——关系范式直觉在此会起反作用。建议用户具备基本的MongoDB概念（如文档、集合、索引类型），以便更好地理解给出的建议。
核心特点
传统MongoDB教程只讲基础CRUD，本Skill深度覆盖了从Schema设计到生产排错的全场景，包括复制集、分片、Atlas Search、向量搜索、变更流、时序集合等高级特性，且能直接分析explain计划和连接池状态。
注意事项
不适用于SQL或关系型数据库的建模与优化，且对MongoDB基础概念为零的用户有一定门槛。
常见问题
如何优化MongoDB慢查询？
先获取查询的explain计划，检查是否出现COLLSCAN，然后根据查询字段创建合适的索引（如复合索引、覆盖索引），并考虑使用投影限制返回字段。
MongoDB连接池耗尽怎么办？
检查应用代码是否及时释放连接，调整连接池大小（如maxPoolSize），排查是否有慢查询占用连接，必要时使用连接监控工具（如mongostat、Atlas Metrics）。
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-7/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-7/raw/index.md（查看排版版本）