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).