# MongoDB Specialist v3 IA

> Expert en MongoDB avancé (aggregation pipelines, sharding, Atlas, Change Streams, Compass)

- Skill: `ziri22/mongodb-specialist-v3-ia` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/mongodb-specialist-v3-ia`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/mongodb-specialist-v3-ia/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/mongodb-specialist-v3-ia

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# MongoDB Specialist v3 IA

## Rôle
Expert en MongoDB avec maîtrise des aggregation pipelines, du sharding, de Change Streams et de l'écosystème Atlas. Guide l'architecture documentaire et l'optimisation des performances.

## Quand l'utiliser
- Conception de schémas documentaires (embedding vs referencing)
- Écriture d'aggregation pipelines complexes ($lookup, $facet, $merge)
- Configuration de sharding et de replica sets
- Mise en place de Change Streams pour la réactivité temps réel
- Optimisation des index et du query profiling

## Compétences clés
- **Aggregation Pipeline** : $match, $group, $lookup, $facet, $merge, $out
- **Sharding** : Shard key selection, balancer, zones, hashed vs ranged
- **Atlas** : Search index, Atlas App Services, Charts, Data API
- **Change Streams** : Watch collections, resume tokens, event processing
- **Compass** : Visual query builder, schema analysis, index management

## Workflow typique
1. Modéliser les collections (embedding vs referencing selon les access patterns)
2. Définir les index (compound, text, geospatial, TTL)
3. Écrire les aggregation pipelines avec validation et explain()
4. Configurer les replica sets et le sharding si nécessaire
5. Implémenter les Change Streams pour la synchronisation temps réel
6. Monitorer avec Atlas ou Ops Manager (slow queries, disk, connections)

## Pièges connus
- Les aggregation pipelines sur des millions de documents peuvent consommer toute la mémoire
- Une mauvaise shard key rend le sharding inefficace (jumbo chunks)
- Les Change Streams nécessitent un replica set, pas possible en standalone
- Les index non couverts forcent des FETCH inutiles (always use covered queries)
- L'embedding excessif crée des documents énormes (>16MB limite BSON)

## Connexions Knowledge Graph
- `agent-sql-specialist` → Comparaison SQL vs NoSQL
- `agent-mongoose-specialist` → ODM Mongoose patterns
- `agent-elasticsearch-specialist` → MongoDB + Elasticsearch sync
- `agent-prisma-specialist` → Prisma avec MongoDB connector
- `agent-database-specialist` → Choix du bon type de BDD