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MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了

MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库,是NoSQL类型的数据库。

作者:Java识堂来源:今日头条|2019-06-05 15:20

MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了

一、概述

1.MongoDB是什么?用一句话总结

MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库,是NoSQL类型的数据库。

2.为什么要使用MongoDB?

(1)MongoDB提出的是文档、集合的概念,使用BSON(类JSON)作为其数据模型结构,其结构是面向对象的而不是二维表,存储一个用户在MongoDB中是这样子的。

  1. { 
  2.  username:'123'
  3.  password:'123' 
  4. } 

使用这样的数据模型,使得MongoDB能在生产环境中提供高读写的能力,吞吐量较于mysql等SQL数据库大大增强。

(2)易伸缩,自动故障转移。易伸缩指的是提供了分片能力,能对数据集进行分片,数据的存储压力分摊给多台服务器。自动故障转移是副本集的概念,MongoDB能检测主节点是否存活,当失活时能自动提升从节点为主节点,达到故障转移。

(3)数据模型因为是面向对象的,所以可以表示丰富的、有层级的数据结构,比如博客系统中能把“评论”直接怼到“文章“的文档中,而不必像myqsl一样创建三张表来描述这样的关系。

MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了

3.主要特性

(1)文档数据类型

SQL类型的数据库是正规化的,可以通过主键或者外键的约束保证数据的完整性与唯一性,所以SQL类型的数据库常用于对数据完整性较高的系统。MongoDB在这一方面是不如SQL类型的数据库,且MongoDB没有固定的Schema,正因为MongoDB少了一些这样的约束条件,可以让数据的存储数据结构更灵活,存储速度更加快。

(2)即时查询能力

MongoDB保留了关系型数据库即时查询的能力,保留了索引(底层是基于B tree)的能力。这一点汲取了关系型数据库的优点,相比于同类型的NoSQL redis 并没有上述的能力。

(3)复制能力

MongoDB自身提供了副本集能将数据分布在多台机器上实现冗余,目的是可以提供自动故障转移、扩展读能力。

(4)速度与持久性

MongoDB的驱动实现一个写入语义 fire and forget ,即通过驱动调用写入时,可以立即得到返回得到成功的结果(即使是报错),这样让写入的速度更加快,当然会有一定的不安全性,完全依赖网络。

MongoDB提供了Journaling日志的概念,实际上像mysql的bin-log日志,当需要插入的时候会先往日志里面写入记录,再完成实际的数据操作,这样如果出现停电,进程突然中断的情况,可以保障数据不会错误,可以通过修复功能读取Journaling日志进行修复。

(5)数据扩展

MongoDB使用分片技术对数据进行扩展,MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块,让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

4.C/S服务模型

MongoDB核心服务器主要是通过mongod程序启动的,而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置,因为其设计哲学是内存管理最好是交给操作系统,缺少内存配置是MongoDB的设计亮点,另外,还可通过mongos路由服务器使用分片功能。

MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动,使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流,像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据,另外还提供了各种语言的驱动包,方便各种语言的接入。

5.完善的命令行工具

mongodump和mongorestore,备份和恢复数据库的标准工具。输出BSON格式,迁移数据库。

mongoexport和mongoimport,用来导入导出JSON、CSV和TSV数据,数据需要支持多格式时有用。mongoimport还能用与大数据集的初始导入,但是在导入前顺便还要注意一下,为了能充分利用好mongoDB通常需要对数据模型做一些调整。

mongosniff,网络嗅探工具,用来观察发送到数据库的操作。基本就是把网络上传输的BSON转换为易于人们阅读的shell语句。

因此,可以总结得到,MongoDB结合键值存储和关系数据库的最好特性。因为简单,所以数据极快,而且相对容易伸缩还提供复杂查询机制的数据库。MongoDB需要跑在64位的服务器上面,且最好单独部署,因为是数据库,所以也需要对其进行热备、冷备处理。

二、进入MongoDB shell

因为本篇文章不是API手册,所有这里对shell的使用也是基础的介绍什么功能可以用什么语句,主要是为了展示使用MongoDB shell的方便性,如果需要知道具体的MongoDB shell语法可以查阅官方文档。

1.切换数据库

  1. use dba 

创建数据库并不是必须的操作,数据库与集合只有在第一次插入文档时才会被创建,与对数据的动态处理方式是一致的。简化并加速开发过程,而且有利于动态分配命名空间。如果担心数据库或集合被意外创建,可以开启严格模式。

2.插入语法

  1. db.users.insert({username:"smith"}) 
  2. db.users.save({username:"smith"}) 
  • 区别: 若新增的数据中存在主键 ,insert() 会提示错误,而save() 则更改原来的内容为新内容。如:
  • 已存在数据: {_id : 1, " name " : " n1 " },再次进行插入操作时,insert({_id : 1, " name " : " n2 " }) 会报主键重复的错误提示,save({ _id : 1, " name " : " n2 " }) 会把 n1 修改为 n2 。
  • 相同点: 若新增的数据中没有主键时,会增加一条记录。已存在数据: { _id : 1, " name " : " n1 " },再次进行插入操作时,insert({ " name " : " n2 " }) 插入的数据因为没有主键,所以会增加一条数据,save({ " name " : " n2 " }) 增加一条数据。

3.查找语法

  1. db.users.find() 
  2. db.users.count() 

4.更新语法

  1. db.users.update({username:"smith"},{$set:{country:"Canada"}}) 
  2. //把用户名为smith的用户的国家改成Canada 
  3.  
  4. db.users.update({username:"smith"},{$unset:{country:1}}) 
  5. //把用户名为smith的用户的国家字段给移除 
  6.  
  7. db.users.update({username:"jones"},{$set:{favorites:{movies:["casablance","rocky"]}}}) 
  8. //这里主要体现多值修改,在favorties字段中添加多个值 
  9.  
  10. db.users.update({"favorites.movies":"casablance"},{$addToSet:{favorites.movies:"the maltese"}},false,true
  11. //多项更新 

5.删除语法

  1. db.foo.remove() //删除所有数据  
  2. db.foo.remove({favorties.cities:"cheyene"}) //根据条件进行删除  
  3. db.drop() //删除整个集合 

6.索引相关语法

  1. db.numbers.ensureIndex({num:1}) 
  2. //创建一个升序索引  
  3. db.numbers.getIndexes() 
  4. //获取全部索引 

7.基本管理语法

  1. show dbs 
  2. //查询所有数据库  
  3. show collections 
  4. //显示所有表  
  5. db.stats() 
  6. //显示数据库状态信息  
  7. db.numbers.stats() 
  8. //显示集合表状态信息  
  9. db,shutdownServer() 
  10. //停止数据库  
  11. db.help() 
  12. //获取数据库操作命令  
  13. db.foo.help() 
  14. //获取表操作命令  
  15. tab 键 //能自动帮我们补全命令 

以上的命令只是简单实例,假设如果你之前没有学习过任何数据库语法,同时开始学sql查询语法和MongoDB 查询语法,你会发现哪一个更简单呢?如果你使用的是java驱动去操作MongoDB,你会发现任何的查询都像Hibernate提供出来的查询方式一样,只要构建好一个查询条件对象,便能轻松查询(接下来会给出示例),博主之前熟悉ES6,所以入手MongoDB js shell完成没问题,也正因为这样简洁,完善的查询机制,深深的爱上了MongoDB。

三、使用java驱动

使用java驱动链接MongoDB是一件非常简单的事情,简单的引用,简单的做增删改查。在使用完java驱动后我才发现spring 对MongoDB 的封装还不如官方自身提供出来的东西好用,下面简单的展示一下使用。

1.使用maven引入jar包

  1. <dependency> 
  2.  <groupId>org.mongodb</groupId> 
  3.  <artifactId>mongodb-driver-sync</artifactId> 
  4.  <version>3.8.0-beta3</version> 
  5.  </dependency> 

2.创建一个访问客户端

  1. MongoClient client = MongoClients.create(“mongodb://10.201.76.94:27017”); 

3.获取集合数量

  1. public long count() { 
  2.  MongoClient client = this.getClient(); 
  3.  MongoCollection<Document> collections= client.getDatabase("mongodb_db_name").getCollection("mongodb_collection_name"); 
  4.  return collections.count(); 
  5.  } 

4.查询集合

  1. public List<Document> find(Document params,Bson sort,int skip,int limit) { 
  2.  MongoClient client = this.getClient(); 
  3.  MongoCollection<Document> collections= client.getDatabase("mongodb_db_name").getCollection("mongodb_collection_name"); 
  4.  List<Document> list = new ArrayList<Document>(Integer.valueOf(config.getPro("sync_limit"))); 
  5.  collections.find(params).sort(sort).skip(skip).limit(limit).forEach(new Block<Document>() { 
  6.  @Override 
  7.  public void apply(Document document) { 
  8.  list.add(document); 
  9.  } 
  10.  }); 
  11.  return list; 
  12.  } 

这里只举例了简单的链接与简单的MongoDB操作,可见其操作的容易性。使用驱动时是基于TCP套接字与MongoDB进行通信的,如果查询结果较多,恰好无法全部放进第一服务器中,将会向服务器发送一个getmore指令获取下一批查询结果。

插入数据到服务器时间,不会等待服务器的响应,驱动会假设写入是成功的,实际是使用客户端生成对象id,但是该行为可以通过配置配置,可以通过安全模式开启,安全模式可以校验服务器端插入的错误。

四、schema 设计原则

1.需要关注MongoDB的自身的特性

要清楚了解MongoDB的基本数据单元。在关系型数据库中有带列和行的数据表。而MongoDB数据的基本单元是BSON文档,在键值中有指向不定类型值的键,MongoDB拥有即时查询,但不支持联结操作,简单的键值存储只能根据单个键来获取值,不支持事务,但支持多种原子更新操作。

2.需要关注系统本身的读写特性

如读写比是怎样的,需要何种查询,数据是如何更新的,会不会存在什么并发问题,数据结构化的程度是要求高还是低。系统本身的需求决定mysql还是MongoDB。

3.关注MongoDB schema 的设计模式

  • 内嵌与引用 :当子对象总是出现在父对象的上下文中时,使用内嵌文档;否则将子对象单独存一个集合。
  • 一对多的关系 :在“多”的集合关系中添加id指向依赖的id。
  • 多对多 :在其中一种对应关系中使用对象数组指向另外一个对象。
  • :具化路径,在树中的每个节点都包含一个path字段,该字段具体保存了每个节点祖先的id。
  • 动态属性 :可以为不同的动态属性添加索引,如果需要将属性圈在一个范围,那么可以通过key-value的方式,然后在统一的key上面加索引。
  • 关于事务 :如果需要事务支持,那么只能选择另一种数据库,或者提供补偿性事务来解决事务的问题。

在关于schema 的设计中要注意一些原则,比如:

  • 不能创建没用的索引
  • 不能在同一个字段中存不同的类型
  • 不能把多类实体都放在一个集合里 不能创建体积大、嵌套深的文档
  • 不能过多的创建集合,集合、索引、数据库的命名空间都是有限的
  • 不能创建无法分片的集合

4.关注MongoDB里面一些具体细节

(1)关注数据库的概念

数据库是集合的逻辑与物理分组,MongoDB没有提供创建数据库的语法,只有在插入集合时,数据库才开始建立。创建数据库后会在磁盘分配一组数据文件,所有集合、索引和数据库的其他元数据都保存在这些文件中,查阅数据库使用磁盘状态可通过。

  1. db.stats() 

(2)关注集合概念

集合是结构上或概念上相似得文档的容器,集合的名称可以包含数字、字母或 . 符号,但必须以字母或数字开头,完全。

限定集合名不能超过128个字符,实际上 . 符号在集合中很有用,能提供某种虚拟命名空间,这是一种组织上的原则,和其他集合是一视同仁的。在集合中可以使用。

  1. system.namespaces //查询当前数据库中定义的所有命名空间 
  2. system.indexes //存储当前数据库的所有索引定义 

(3)关注文档

其次是键值,在MongoDB里面所有的字符串都是UTF-8类型。数字类型包括double、int、long。日期类型都是UTC格式,所以在MongoDB里面看到的时间会比北京时间慢8小时。整个文档大小会限制在16m以内,因为这样可以防止创建难看的数据类型,且小文档可以提升性能,批量插入文档理想数字范围是10~200,大小不能超过16MB。

五、索引与查询优化

1.索引的经验法则

(1)索引能显著减少获取文档的所需工作量,具体的对比可以通过 .explain()方法进行对比

(2)解析查询时MongoDB通过最优计划选择一个索引进行查询,当没有最适合索引时,会先不同的使用各个索引进行查询,最终选出一个最优索引做查询

(3)如果有一个a-b的复合索引,那么仅针对a的索引是冗余的

(4)复合索引里的键的顺序是很重要的

2.索引类型

(1)单键索引

(2)复合索引

(3)唯一性索引

(4)稀疏索引

如索引的字段会出现null的值,或是大量文档都不包含被索引的键。

3.索引的构建问题

如果数据集很大时,构建索引将会花费很长的时间,且会影响程序性能,可通过

  1. db.currentOp() //查看索引的构建时间 

当使用 mongorestore 时会重新构建索引。当曾经执行过大规模的删除时,可使用

  1. db.values.reIndex()  

对索引进行压缩,重建。

4.识别慢查询

(1)查阅慢查询日志

  1. grep -E '([0-9])+ms' mongod.log //使用grep 命令 识别命令信息 
  2. db.setProfillingLevel(2) //使用解刨器,将记录每次的读写到日志 
  3. db.setProfillingLevel(1) //只记录慢(100ms)操作 

(2)分析慢查询

  1. db.values.find({}).sort({close:-1}).limit(1).explain() 
  • scanOrder 字段表明没有使用索引
  • cursor当没有索引时,用的是BasicCursor,当使用索引时使用的是BtreeCursor
  • n 表示需要返回的结果集
  • nscanned表示需要遍历的文档数 indexBounds 表示索引边界

注意新版本的MongoDB 的explain方法是需要参数的,不然只显示普通的信息。

六、MongoDB副本集

本节同样主要简单呈现MongoDB副本集搭建的简易性,与副本集的强壮性,监控容易性

1.为什么要使用副本集

提供主从复制能力,热备能力,故障转移能力

2.构建方式

  1. rs.initiate() 
  2. rs.add("localhost:40001"
  3. rs.add("localhost:40002",{arbiterOnly:true}) 

3.监控

  1. db.isMasrter() 
  2. rs.status() 

4.副本集的工作原理

实际上MongoDB对副本集的操作跟mysql主从操作是差不多的,先看一下mysql的主从数据流动过程

  1. 主binlog -> 从relay.log -> 从bin.log -> 从数据库 

而MongoDB主要依赖的日志文件是oplog

  1. 主oplog -> 从oplog 

写操作先被记录下来,添加到主节点的oplog里。与此同时,所有从结点复制oplog。首先,查看自己oplog里最后一条的时间戳;其次,查询主节点oplog里所有大于此时间戳的条目;最后,把那些条目添加到自己的oplog里并应用到自己的库里。从节点使用长轮询立即应用来自主结点oplog的新条目。

当遇到以下情况,从节点会停止复制

  • 如果从节点在主节点的oplog里找不到它所同步的点,那么会永久停止复制
  • 一旦某个从节点没能 在主节点的oplog里找到它已经同步的点,就无法再保证这个从结点的完美副本

local数据库保存了所有副本集元素据和oplog日志

  • replset.minvalid 包含指定副本集成员的初始化同步信息
  • system.replset 保存在副本集配置文档
  • system.indexes 标准索引说明容器
  • me slaves 主要用于写关注

可以使用以下命令查看复制情况

  1. db.oplog.rs.findOne() 
  • ts 保存了该条目的BSON时间戳
  • t 是从纪元开始的描述
  • i是计数器
  • op 表示操作码
  • ns 标明了有关的命名空间

5.心跳检测

每个副本集成员每秒钟ping一次其他所有成员,可以通过rs.status()看到节点上次的心跳检测时间戳和健康状况。

6.故障转移

这个点没必要过多描述,但是有一个特殊场景,如果从节点和仲裁节点都被杀了,只剩下主节点,他会把自己降级成为从节点。

7.提交与回滚

如果主节点的数据还没有写到从库,那么数据不能算提交,当该主节点变成从节点时,便会触发回滚,那些没写到从库的数据将会被删除,可以通过rollback子目录中的BSON文件恢复回滚的内容。

8.驱动与复制

(1)使用单节点链接

只能链接到主节点,如果链接到从节点的话,会被拒绝写入操作,但是如果没有使用安全模式,因为mongo的fire and forget 特性,会把拒绝写入的异常给吃掉。

(2)使用副本集方式链接

能根据写入的情况自动进行故障转移,但是当副本集进行新的选举时,还是会出现故障,如果不使用安全模式,依旧会出现写不进去,但现实成功的情况。

(3)写关注

可以使用写关注来关注数据是否已经被写入MongoDB的库中,使用写关注会消耗性能,需要在速度和持久性之间做出权衡。

七、分片

分片是数据库切分的一个概念实现,这里也是简单总结为什么要使用分片以及分片的原理,操作。

1.为什么需要分片

当数据量过大,索引和工作数据集占用的内存就会越来越多,所以需要通过分片负载来解决这个问题

2.分片的工作原理

(1)分片组件

  • 分片:每个分片都是一个副本集
  • mongos路由器:是一个路由器,将读写请求指引到合适的分片上
  • 配置服务器config:持久化分片集群的元数据,包括:全局集群配置;每个数据库、集合和特定范围数据位置;一份变更记录,保存了数据在分片之间进行迁移的历史信息。配置服务器之间不是副本集形式存在,mongos向配置服务器提交信息时是两阶段提交,保证配置服务器之间的一致性。

(2)分片的核心操作

分片一个集合:分片是根据一个属性的范围进行划分的,MongoDB使用所谓的分片键让每个文档在这些范围里找到自己的位置

块:是位于一个分片中的一段连续的分片键范围,可以理解为若干个块组成分片,分片组成MongoDB的全部数据

(3)拆分与迁移

块的拆分:初始化时只有一个块,达到最大块尺寸64MB或100000个文档就会触发块的拆分。把原来的范围一分为二,这样就有了两个块,每个块都有相同数量的文档。

迁移:当分片中的数据大小不一时会产生迁移的动作,比如分片A的数据比较多,会将分片A里面的一些块转移到分片B里面去。分片集群通过在分片中移动块来实现均衡,是由名为均衡器的软件进程管理的,任务是确保数据在各个分片中保持均匀分布,当集群中拥有块最多的分片与拥有块最少分片的块差大于8时,均衡器就会发起一次均衡处理。

3.分片实战

启动两个副本集、三个配置服务器、一个mongos进程

配置分片

  1. sh.help() //查看分片相关帮助  
  2. sh.addShard() //添加分片  
  3. db,getSiblingDB("config").shards.find() //查看分片列表  
  4. sh.status() //分片详情  
  5. sh.enableSharding("cloud-docs") //开启一个数据库上的分片  
  6. db.getSiblingDB("config").databases,find() //查看数据库列表  
  7. sh.shardCollection("cloud-docs.spreadsheets",{username:1,_id:1}) //使用一个分片键定义一个分片集合spreadsheets,根据用户名进行切分  
  8. sh.getSiiblingDB("config").collections.findOne() //查看集合列表  
  9. db.chunks.count() //查看块的个数  
  10. db.chunks.findOne() //查看块的信息  
  11. db.changelog.count(}what:"split"|) //查看块切分日志  
  12. db.changelog.find({what:"moveChunk.commit"}).count() //查看日志迁移记录 

4.分片的查询与索引

(1)分片查询类型

  • 针对性查询:查询包含分片键
  • 全局查询或分散/聚集查:查询不包含分片键
  • 查询过程:通过分片键将查询路由给指定分片,一旦到了某个分片上,由分片自行决定使用哪个索引来执行该查询

(2)索引

每个分片都维护了自己的索引,当在分片集合上声明索引时,每个分片都会为它那部分集合构建独立的索引,每个分片上的分片集合都应该拥有相同的索引。

分片集合只允许在_id字段和分片键上添加唯一性索引,其他地方不行,因为这需要在分片间进行通信,实施起来很复杂。

当创建分片时,会根据分片键创建一个索引。

5.选择分片键

(1)分片键是不可修改的、分片键的选择非常重要

(2)低效的分片键

  • 分布性差:如使用BSON对象ID,那么会导致所有最新插入的文档都会落到某个很小的连续范围,无法分散插入
  • 缺乏局部性:升序分片键有明确的方向,完全随机的分片键则根本没有方向。前者无法分散插入,后者插入分散,如使用MD5作为分片键

(3)理想的分片键

  • 将插入数据均匀分布到各个分片上
  • 保证CRUD操作能够利用局部性 有足够的粒度进行块拆分
  • 满足这些要求的分片键通常由两个字段组成,第一个是粗粒度的,第二个粒度较细

6.生产环境中的分片

(1)部署拓扑

  • 复制mongod:需要独立的部署服务器
  • 配置服务器:配置服务器不需要有自己的机器

根据不同的数据中心划分

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这里写图片描述

(2)最低要求

  • 副本集每个成员,无论是完整的副本集节点还是仲裁节点,都需要放在不同的机器上 每个用于复制的副本集成员都需要有自己的机器
  • 副本集仲裁节点很轻量级,和其他进程共用一台机器即可
  • 配置服务器也可以选择与其他进程共用一台机器

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(3)配置的注意事项

需要估计集群大小,可使用以下命令对现有集合进行分片处理

  1. sh.splitAt("cloud-docs.spreadsheets",{"username":"chen","_id":ObjectId("")}) 
  2. //手动拆分块 
  3. sh.moveChunk("cloud-docs.spreadsheets",{username:"chen"},"shardB"
  4. //手动将某分块移至分片B 
  5. db.runCommand({removeshard:"shard-1/arete:30100,arete:30101"})  
  6. //删除分片 
  7. db.runCommand({moveprimary:"test",to:"shard-0-test-rs"}); 
  8. //移动主分片 

(4)备份分片集群

备份分片时需要停止均衡器

  1. db.settings.update({_id:"ba;ancer"},{$set:{stopped:true},true}); 
  2. sh.setBalancerState(false); 
  3. //停止均衡器,此时均衡器将进行最后一轮均衡 
  4. db.locks.find({_id:"balancer"}); 
  5. sh.isBalancerRunning(); 
  6. //查看均衡器状态,任何状态大于0 的状态值都说明均衡器仍在进行中 

八、部署与管理

1.部署

(1)部署架构

使用64位机器、32位机器会制约mongodb的内存,使其最大值为1.5GB

(2)cpu

mongodb 只有当索引和工作集都可放入内存时,才会遇到CPU瓶颈,CPU在mongodb使用中的作用是用来检索数据,如果看到CPU使用饱和的情况,可以通过查询慢查询日志,排查是不是查询的问题导致的,如果是可以通过添加索引来解决问题

mongodb写入数据时会使用到CPU,但是mongodb写入时间一次只用到一个核,如果有频繁的写入行为,可以通过分片来解决这个问题

(3)内存

大内存是mongodb的保障,如果工作集大小超过内存,将会导致性能下降,因为这将会增加数据加载入内存的动作

(4)硬盘

mongodb默认每60s会与磁盘强制同步一次,称为后台刷新,会产生I/O操作。在重启时mongodb会将磁盘里面的数据加载至内存,高速磁盘将会减少同步的时间

(5)文件系统

使用ext4 和 xfs 文件系统

禁用最后访问时间

  1. vim /etc/fstab 

(6)文件描述符

linux 默认文件描述符是1024,需要大额度的提升这个额度

(7)时钟

mongodb各个节点服务器之间使用ntp服务器

2.安全

(1)绑定IP

启动时使用 - -bind_ip 命令

(2)身份验证

启动时使用 - -auth 命令

  1. db.addUser("","",true
  2. //创建用户,最后一个参数指定是否只读 

(3)副本集身份认证

使用keyFile,注意keyFile文件的权限必须是600,不然会启动不起来

3.数据的导入与导出

  1. mongoimport 
  2. mongoexport 

4.服务器配置

(1)拓扑结构

搭建副本集至少需要两个节点,其中仲裁结点不需要有自己的服务器

(2)Journaling日志

写数据时会先写入日志,而此时的数据也不是直接写入硬盘,而是写入内存

但是Journaling日志会消耗内存,所以可以在主库上面关闭,在从库上面启动

可以单独为Journaling日志使用一块固态硬盘

在插入时,可以通过驱动确保Journaling插入后再反馈,但是会非常影响性能。

5.日志

logpath 选项指定日志存储地址

-vvvvv 选项(v越多,输出越详细)

db.runCommand({logrotare:1}) 开启滚动日志

6.数据库监控命令

(1)serverStatus

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这里写图片描述

  • globalLock 表示服务器花在写锁上面的总时间
  • mem显示了如何使用内存
  • bits 表明这台机器的位长
  • resident 表示占用物理内存数量
  • virtual 表示使用的虚拟内存

(2)top

MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了

(3)db.currentOp()

MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了

7.mongostat

动态展示mongodb活动数据

8.web控制台

占用当前mongodb监听端口往上1000号的端口

9.备份与恢复

(1)mongodump

把数据库内容导出成BSON文件,而mongorestore能读取并还原这些文件

(2)mongorestore

把导出的BSON文件还原到数据库

(3)备份原始数据文件

可以这么做,但是,操作之前需要进行锁库处理 db.runCommand({fsync:1,lock:true})

db.$cmd.sys.unlock.findOne() 请求解锁操作,但是数据库不会立刻解锁,需要使用db.currentOp()验证。

10.压紧与修复

(1)修复

mongd --repair 修复所有数据库

db.runCommand({repairDatabase:1}) 修复单个数据库

修复就是根据Jourling文件读取和重写所有数据文件并重建各个索引

(2)压紧

  1. db.spreadsheets.reIndex() //重建索引 
  2. db.runCommand({compact:"spreadsheets"})  

压紧,会重写数据文件,并重建集合的全部索引,需要停机或者在从库上面运行,如果需要在主库上面运行,需要添加force参数 保证加写锁。

11.性能调优

(1)监控磁盘状态

  1. iostat 

(2)为提升性能检查索引和查询

总的来说,扫描尽可能少的文档。

保证没有冗余的索引,冗余的索引会占用磁盘空间、消耗澳门新濠天地平台的内存,在每次写入时还需做澳门新濠天地平台工作

(3)添加内存

  1. db.stats() //查看数据库数据占用大小状态 

dataSize 数据大小 和 indexSize 索引大小,如果两者的和大于内存,那么将会影响性能。

storageSize超过dataSize 数据大小 两倍以上,就会因磁盘碎片而影响性能,需要压缩。

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【责任编辑:庞桂玉 TEL:(010)68476606】

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本书依据最新版《软件设计师考试大纲》的考核要求,深入研究了历年软件设计师考试试题的命题风格和试题结构,对考查的知识点进行了提炼,并...

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