mongodb

name	mongodb
description	Guide complet MongoDB — NoSQL documents, agrégation, indexation, sharding, réplica sets, transactions, Geospatial, et bonnes pratiques de modélisation.
version	1.0.0
author	EVA & communauté EVA
license	Privée EVA St-Étienne
platforms	["linux","macos","windows"]
metadata	{"EVA":{"tags":["mongodb","nosql","base-de-donnees","documents","agrégation","sharding","réplication","index"],"homepage":"https://www.mongodb.com/","related_skills":["redis","indexation-bases-donnees","sharding-partitionnement","replication-haute-disponibilite","sauvegarde-restauration"]}}
prerequisites	{"commands":["mongosh","mongod","mongos","mongorestore","mongodump"]}

Compétence MongoDB — Agrégation, Indexation, Sharding et Réplica Sets

Vue d'ensemble

MongoDB est le leader des bases NoSQL orientées documents. Il stocke les données en BSON (JSON binaire), supporte les transactions ACID multi-documents (depuis 4.0), le sharding natif, les réplica sets, un pipeline d'agrégation extrêmement puissant, et les index de types variés (text, geospatial, TTL, partial, hashed).

Cette compétence couvre la modélisation de documents, le pipeline d'agrégation, l'indexation avancée, les réplica sets, le sharding, les transactions, et les bonnes pratiques de performance.

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Quand l'utiliser

Activez cette compétence lorsque l'utilisateur :

• Veut modéliser des données en documents NoSQL
• A besoin d'écrire un pipeline d'agrégation complexe ($match, $group, $lookup, $unwind)
• Demande de configurer un réplica set ou un cluster shardé
• Veut optimiser des requêtes (index, explain, hint)
• A besoin de géospatial (2dsphere), de recherche textuelle, ou de TTL
• Migre d'un SGBD relationnel vers MongoDB

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1. Modélisation des Documents

1.1 Principes fondamentaux

Contrairement au SQL, MongoDB ne normalise pas par défaut. Les choix de modélisation :

Pattern	Quand l'utiliser
Embedded (imbriqué)	Relations 1:1, 1:N avec sous-docs limités (< 100)
Reference (référence)	Relations N:M, sous-docs volumineux, accès indépendant
Bucket pattern	Séries temporelles (grouper les mesures par heure)
Polymorphic	Documents de structure différente dans une même collection

1.2 Exemple — Poste et mesures

// EMBEDDED — bon pour les mesures récentes d'un capteur
db.capteurs.insertOne({
  capteur_id: "TEMP-A001",
  nom: "Thermocouple ligne 3",
  localisation: { type: "Point", coordinates: [4.387, 45.441] },
  : [
    { : (), :  },
    { : (), :  },
    { : (), :  }
  ]
});


db..({
  : (),
  : (),
  : ,
  : 
});


db..({
  : ,
  : (),
  : , : , : ,
  : ,
  : [, , , ..., ]
});