这门课程是关于什么的，它有什么不同？

本课程将教您如何使用 MongoDB 和文档数据库来构建更简单、更快速的数据驱动应用程序。

我们首先解释 NoSQL 和文档数据库的起源和主要概念。然后，您将学习如何从其本机 shell 以及许多 CLI 和 GUI 管理工具使用 MongoDB。

许多MongoDB课程就此止步。本课程旨在对 MongoDB 进行实用的端到端介绍。我们通过涵盖现实世界的主题来超越表面。

您将了解如何使用 Beanie（一种流行的 MongoDB ODM – 想想 NoSQL 的 ORM）将类映射到 MongoDB。Beanie 基于最先进的 Python 技术，例如 Pydantic 和 Python 的 async 和 await。

在这个基于代码、动手实践、演示驱动的课程中，我们将使用 Beanie 构建一些简单的示例应用程序。然后，我们将继续在 MongoDB 中使用 100,000 条记录对真实 PyPI 数据进行建模。一旦我们有了 Python 代码处理 PyPI 数据，我们将围绕数据构建一个完整的 FastAPI API，展示 Beanie 和异步 MongoDB 在 FastAPI 中的顺利集成。

在我们掌握了从 Python 使用 MongoDB 的操作之后，我们将把注意力转向性能。我们采用一个包含数百万个数据点的大型数据库，使其运行速度比使用 MongoDB 开箱即用的速度快数百倍。我们使用自定义 Python 代码和 Locust 负载测试框架来测试性能更改。

我们通过将 MongoDB 部署到生产 Linux 服务器来结束本课程。让MongoDB在生产环境中运行有几个非常重要的步骤，我们将逐步完成此设置。

最后，您将准备好开始构建和运行高性能、MongoDB 支持的、数据驱动的应用程序。

查看完整的课程大纲。

 你会学到什么？

在本课程中，您将：

• 文档数据库（如 MongoDB）的工作原理
• MongoDB在世界上使用的更大范围内的数据库中的位置
• 如何安装和配置 MongoDB 以及多个管理工具和 GUI
• 一组基本的 MongoDB 原生 shell 命令和查询
• 基础技术，例如 Pydantic 和 Python 的 async 和 await
• 如何使用 Beanie 和 Pydantic 设计数据模型
• 了解使用文档对数据进行建模时的权衡
• 了解何时将数据嵌入其他记录是个好主意（何时是个坏主意）
• 使用 ORM 风格的编程与 MongoDB 和 Beanie 结合使用
• 使用更高效的“就地”操作，例如将 addToSet 与 Beanie 结合使用
• 在Pydantic中设计投影类以提高性能
• 如何在MongoDB中安全地存储用户帐户（即密码）
• 将 Beanie 和 MongoDB 与 FastAPI 深度集成
• 从 Beanie 在 MongoDB 中创建复杂索引，性能提升 1000 倍
• 在MongoDB中使用索引强制执行数据完整性
• 在多台 Linux 机器上的云提供商内的自托管环境中安全地部署 MongoDB
• 使用负载测试框架 Locust 探测和测试基于 MongoDB 的 Web API 的性能限制

•  还有更多

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这门课程是为谁准备的？

适用于任何想要使用最新的 Python 技术来使用 MongoDB 的人。

至于先决条件，我们假设：

• 基本熟悉 Python 编程语言和核心工具（例如 pip）
• 您对某些数据库技术（关系或NoSQL）的理解和经验非常少

在本课程中选择和展示的工具是 100% 免费的，其中大多数是开源的或有免费和可靠的替代品。