Какие задачи решал при помощи MongoDB

MongoDB отлично подходит для сценариев, где важны гибкость схемы, горизонтальное масштабирование и работа с большими объемами данных.

• Гибкие схемы данных: Использовал для хранения данных с изменяющейся структурой, например, пользовательских профилей с динамическими полями.

user = {
    "name": "Alice",
    "preferences": {"theme": "dark", "notifications": True},
    "metadata": {"last_login": datetime.now()}
}
db.users.insert_one(user)

• Аналитика и агрегации: Обрабатывал большие наборы данных с помощью агрегационных пайплайнов, например, для подсчета статистики.

pipeline = [
    {"$match": {"status": "active"}},
    {"$group": {"_id": "$category", "count": {"$sum": 1}}}
]
result = db.orders.aggregate(pipeline)

• Геопространственные запросы: Реализовывал поиск ближайших объектов (магазины, точки доставки) через $geoNear.

• Кэширование и сессии: Хранил временные данные, например, кэш или сессии пользователей, благодаря высокой скорости записи/чтения.

MongoDB также удобен для работы с JSON-like документами в веб-приложениях (REST API, микросервисы).