数据库市场发展如火如荼，大数据和 NoSQL 的风潮一浪高过一浪。MongoDB 更是以简单易用、功能强大、服务周到，成为很多创业者和初创企业的首选。而且从近几年从MongoDB 在 DB-Engines 流行度排行榜上就能看出来，这个唯一的非关系型到底有多受欢迎了。

我的一个前公司，当时准备做个游侠社交化平台，一开始用的是基于  Python+MySQL 的游戏后台，但当后台到了近 1000 并发的时候，MySQL 开始频繁宕机，这可把我们愁坏了。

好在偶然接触到了 Mongoing 中文社区，看了介绍感觉很匹配，上手也快，只花了我们一个周末的时间，就把代码全改写成了 Python + MongoDB 代码，没想到跑起来简直“惊艳”：单节点可以支撑到 4000 多的并发写入，性能整整提升了 4 倍。而且我发现在做同样功能的数据库访问层代码时，换成 MongoDB 之后代码量从 2000 行降到了 200 多行，谁看了不说一句绝！

总的来说，作为一个新时代的成熟数据库产品，MongoDB 最大的优势就是开发效率的显著提升和卓越的横向扩展能力。

我上面提到的中文社区就是现在已经拥有近 3 万成员的 mongoing.com，也是全世界最活跃的 MongoDB 技术社区。后来有机会认识到了该社区的主席唐建法（TJ），我还跟他讲过这事。

说到 TJ ，更是有的聊了，除了是社区主席，他还做过MongoDB 大中华区首席架构师，可以算得上是 MongDB 在国内最活跃的布道师了，据他自己说他这么多年的精力和心血都放在了对 MongDB 的开发和传播上，所以国内在 MongDB 方面，他说一没人能说二。

而为了让更多的人了解使用和掌握 MongDB ，TJ 和极客时间合作开设了一门《MongoDB高手课》视频课，他把自己十多年的经验统统打包，集合在了课程里，通过一系列经典的大厂实例，帮你快速地学习并理解那些高阶的知识。这么说吧，只要你认真跟着学，就能有足够的底气把简历上的“熟练使用 MongoDB 进行开发”改成“精通使用 MongoDB 进行开发”，为你早日斩获大厂offer 助力。

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前面也提到了，作者唐建法，我们一般叫他 TJ。现在在一家数据中台创业公司 Tapdata 担任CTO，曾担任惠普软件和联邦快递的技术负责人及首席架构师等职位。

在 2019 年 10 月之前，他在 MongoDB 公司工作了 5 年，担任大中华区首席架构师的职位，同时也作为 MongoDB 在中国地区最活跃的布道师，负责 MongoDB 在大中华区的拓展和推广，与一些 MongoDB 社区专家一起组建了 MongoDB 中文社区，担任社区主席。

作为一个程序员出身的数据架构师，他不仅独自用 MongoDB 开发了多个完整的项目，也为海内外的一些头部客户主导设计过大型的 MongoDB 架构，如：

• 东方航空公司的机票库存运价系统
• 交付给多个运营商的物联网系统
• 四大咨询公司之一的全球三中心分布式架构
• 台湾最大半导体厂商的产线数据服务平台
• 香港顶级银行的金融数据中台

也曾在许多全国级的技术大会上，如阿里云栖、DTCC、CSDN 等分享过 MongoDB 技术话题，内容涉及 MongoDB 的最新功能，最佳实践，及相关生态如大数据、Spark、微服务、数据中台等。

其实，MongoDB 相关的资料和文档在网络上也不少。而且官方还提供了非常完整的文档（英文）。但如果你希望构建一个规模较大，吞吐量较高的系统，需要考虑的东西还真是有不少，这并不是现成文档能解决的。

而这个课程也不是单纯地教你 MongoDB 的基本操作，主要是想带你深入理解和掌握 MongoDB 数据库的精髓。具体内容主要分成了以下四大部分：

1、MongoDB 再入门

如果你对 MongoDB 还不熟悉，这部分非常适合你先来做个快速概览。而已经用过的朋友，也可以通过回顾来借此做出判断，你之前对 MongoDB 的使用是否在合适的场景；亦或者直接跳转到下一个部分去看实战。

2、从熟练到精通的开发之路

这部分除了最基本的数据库增删改查，TJ 会花大量的时间来讲述如何进行最关键的文档模型设计，以及完整的介绍数据安全和事务性上很多高级参数和特性的含义和使用方式。这些都是很难在网上的资料中找到的。

3、分片集群与高级运维之道

这部分是面向 DBA 运维，针对系统上线时或者上线后需要关注的事情。这一章的重点是分片集群的设计，TJ 会详细分析影响 MongoDB 性能的因素以及出现问题时的排查手段，同时也会讲解类似于跨中心部署的实际操作，是最贴合实战的部分。

4、企业架构师进阶之法

当你认真完成了前三章的学习，接下来步入进阶的最后一步：站在更高层次看技术，你要暂时忘掉那些具体的技术功能点，而是基于 MongoDB 的特性，思考在什么样的场景下可以充分利用其价值。

当然，这部分也离不开一些典型的数据场景如 Oracle 迁移，Spark 实时计算，数据中台建设等，它们会更好体现 MongoDB 在大数据和数据平台级的应用范围的案例。相信学完可以帮你建立在进行技术选型或做大型架构设计时的自信。

而且我觉得这个课最宝贵的一点是，脉络非常清楚，TJ 会从最便于理解的顺序讲解，带你一步步建立对 MongoDB 的宏观认知，还能提升架构思维，不看真的血亏。

刚看我说不算，再来看看评价：