The only reason atomic modifies work against a single-collection is because the mongodb developers recently exchanged a database lock with a collection wide write-lock. Deciding that the increased concurrency here was worth the trade-off. At it's core, mongodb is a memory-mapped file: they've delegated the buffer-pool management to the machine's vm subsystem. Because it's always in memory, they're able to get away with very course grained locks: you'll be performing in-memory only operations while holding it, which will be extremely fast. This differs significantly from a traditional database system which is sometimes forced to perform I/O while holding a pagelock or a rowlock.

“不能正确保存”可能意味着:

By default MongoDB does not save your changes to the drive immediately. So there is a possibility that you tell a user "update is successful", power outage happens and the update is lost. MongoDB provides options to control level of update "durability". It can wait for the other replica(s) to receive this update (in memory), wait for the write to happen to the local journal file, etc. There is no easy "atomic" updates to multiple collections and even multiple documents in the same collection. It's not a problem in most cases because it can be circumvented with Two Phase Commit, or restructuring your schema so updates are made to a single document. See this question: Document Databases: Redundant data, references, etc. (MongoDB specifically)

请阅读ACID属性以更好地理解。

此外，在MongoDB文档中，您可以找到一个问题和答案。

MongoDB不兼容ACID。阅读下面关于ACID的讨论 遵从性。

MongoDB is Atomic on document level only. It does not comply with the definition of atomic that we know from relational database systems, in particular the link above. In this sense MongoDB does not comply with the A from ACID. MongoDB is Consitent by default. However, you can read from secondary servers in a replica set. You can only have eventual consistency in this case. This is useful if you don't mind to read slightly outdated data. MongoDB does not guarantee Isolation (again according to above definition):

对于同时有多个读取器和写入器的系统，MongoDB可以 操作之前，允许客户端读取写入操作的结果 写操作返回。 如果mongod在日志提交之前终止，即使是写操作 返回成功，则查询可能已读取不存在的数据 mongod重启后。 但是，MongoDB会单独修改每个文档(用于插入和 更新);仅在文档级别上，而不在多文档事务上。

关于持久性——你可以用写关注选项来配置这种行为，但不确定。也许有人更清楚。

我相信一些正在进行的研究将NoSQL转向ACID约束或类似的约束。这是一个挑战，因为NoSQL数据库通常比较快，而ACID约束会显著降低性能。

“在MongoDB中，单个文档上的操作是原子的”——这是过去的事情

在MongoDB 4.0的新版本中，您可以:

However, for situations that require atomicity for updates to multiple documents or consistency between reads to multiple documents, MongoDB provides the ability to perform multi-document transactions against replica sets. Multi-document transactions can be used across multiple operations, collections, databases, and documents. Multi-document transactions provide an “all-or-nothing” proposition. When a transaction commits, all data changes made in the transaction are saved. If any operation in the transaction fails, the transaction aborts and all data changes made in the transaction are discarded without ever becoming visible. Until a transaction commits, no write operations in the transaction are visible outside the transaction.

尽管对于如何执行和执行什么操作有一些限制。

检查Mongo Doc。 https://docs.mongodb.com/master/core/transactions/

如果您的存储支持每个键的线性化和比较和设置(对于MongoDB是这样的)，您可以在客户端实现原子多键更新(可序列化的事务)。这种方法在谷歌的Percolator和CockroachDB中使用，但没有什么可以阻止你在MongoDB中使用它。

我已经创建了这种交易的一步一步的可视化。我希望它能帮助你理解它们。

如果您不介意读提交隔离级别，那么有必要看看Peter Bailis的RAMP事务。它们也可以在客户端为MongoDB实现。

使用MongoDB会丢失的一件事是多集合(表)事务。MongoDB中的原子修饰符只能针对单个文档。

如果你需要从库存中移除一件物品，同时将其添加到某人的订单中——你不能这样做。除非这两样东西——库存和订单——存在于同一个文档中(它们很可能不存在)。

我在我正在开发的一个应用程序中遇到了同样的问题，并且有两个可能的解决方案可供选择:

1)尽可能地结构化你的文档，尽可能地使用原子修饰符，对于剩下的部分，使用后台进程清理可能不同步的记录。例如，我从库存中删除项目，并使用原子修饰符将它们添加到同一文档的reservedInventory数组中。

这让我总是知道库存中没有可用的项目(因为它们是由客户预订的)。当客户结账离开时，我然后从保留库存中删除项目。这不是一个标准的交易，因为客户可以放弃购物车，我需要一些后台流程来检查并找到被放弃的购物车，并将保留的库存移回可用的库存池。

这显然不太理想，但这是大型应用程序中mongodb不能完美满足需求的唯一部分。此外，到目前为止，它工作得完美无缺。对于许多场景来说，这可能不太可能，但是由于我使用的文档结构，它非常适合。

2)与MongoDB一起使用事务性数据库。通常使用MySQL为绝对需要它们的事情提供事务，而让MongoDB(或任何其他NoSQL)做它最擅长的事情。

如果从长远来看，我的第一个解决方案不起作用，我将进一步研究结合MongoDB和MySQL，但目前第一个解决方案很适合我的需求。