1. MongoDB快速实战与基本原理

课程内容：

1.MongoDB优势及其应用场景分析

2.MongoDB安装&文档操作

3.MongoDB数据模型详解

4.MongoDB固定集合实战

5.基于WiredTiger存储引擎读写模型详解

MongoDB4.0之后支持复制集的多文档事务，4.2以后支持分片的事务。

1. MongoDB介绍

1.1 什么是MongoDB

MongoDB是一个文档数据库(以JSON为数据模型)，由C++语言编写，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

文档来自于“JSON Document”，并非我们一般理解的PDF，WORD文档。

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，数据格式是BSON，一种类似JSON的二进制形式的存储格式，简称Binary JSON，和JSON一样支持内嵌的文档对象和数组对象，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,还支持对数据建立索引。原则上 Oracle和MySQL能做的事情，MongoDB 都能做（包括ACID事务)。

MongoDB是一个开源OLTP数据库，它灵活的文档模型(JSON）非常适合敏捷式开发、高可用和水平扩展的大数据应用。

• OLTP: on-line Transaction Processing，联机(在线)事务处理
• OLAP: on-line Analytical Processing，联机(在线)分析处理

MongoDB在数据库总排名第5，仅次于Oracle、MySQL等RDBMS，在NoSQL数据库排名首位。从诞生以来，其项目应用广度、社区活跃指数持续上升。

1.2 MongoDB vs 关系型数据库

1. 概念
MongoDB概念与关系型数据库(RDBMS)非常类似:

• 数据库(database)︰最外层的概念，可以理解为逻辑上的名称空间，一个数据库包含多个不同名称的集合。

• 集合(collection):相当于SQL中的表，一个集合可以存放多个不同的文档。

• 文档(document) :一个文档相当于数据表中的一行，由多个不同的字段组成。

• 字段(field) :文档中的一个属性，等同于列(cotumn)。

• 索引(index) ︰独立的检索式数据结构，与SQL概念一致。

• _id:每个文档中都拥有一个唯一的_id字段，相当于SQL中的主键(primary key)

• 视图(view):可以看作一种虚拟的(非真实存在的）集合，与SQL中的视图类似
  从MongoDB3.4版本开始提供了视图功能，其通过聚合管道技术实现。

• 聚合操作（$lookup) : MongoDB用于实现"类似"表连接(tablejoin)的聚合操作符。

尽管这些概念大多与SQL标准定义类似，但MongoDB与传统RDBMS仍然存在不少差异
包括:

• 半结构化，在一个集合中，文档所拥有的字段并不需要是相同的，而且也不需要对所用的字+段进行声明。因此，MongoDB具有很明显的半结构化特点。除了松散的表结构，文档还可以支持多级的嵌套、数组等灵活的数据类型，非常契合面向对象的编程模型。
• 弱关系，MongoDB没有外键的约束，也没有非常强大的表连接能力。类似的功能需要使用聚合管道技术来弥补。

1.3 MongoDB的技术优势

MongoDB基于灵活的JSON文档模型，非常适合敏捷式的快速开发。与此同时，其与生俱来的高可用、高水平扩展能力使得它在处理海量、高并发的数据应用时颇具优势。

• JSON结构和对象模型接近，开发代码量低
• JSON的动态模型意味着更容易响应新的业务需求
• 复制集提供99.999%高可用
• 分片架构支持海量数据和无缝扩容

简单直观:从错综复杂的关系模型到一目了然的对象模型

快速：最简单快速的开发方式

灵活：快速响应业务变化

MongoDB优势：原生的高可用

MongoDB的优势：横向扩展能力

1.4 MongoDB的应用场景

从目前阿里云 MongoDB云数据库上的用户看，MongoDB的应用已经渗透到各个领域:

• 游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新;
• 物流场景，使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来;
• 社交场景，使用MongoDB存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能;
• 物联网场景，使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析;
• 视频直播，使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等;
• 大数据应用，使用云数据库MongoDB作为大数据的云存储系统，随时进行数据提取分析，掌握行业动态。l

国内外知名互联网公司都在使用MongoDB:

如何考虑是否选择MongoDB?
没有某个业务场景必须要使用MongoDB才能解决，但使用MongoDB通常能让你以更低的成本解决问题。如果你不清楚当前业务是否适合使用MongoDB,可以通过做几道选择题来辅助决策。

只要有一项需求满足就可以考虑使用MongoDB，匹配越多，选择MongoDB越合适。

2. MongoDB快速开始

2.1 linux安装MorgoDB

环境准备:

• linux系统: centos7
• 安装MongoDB社区版

下载MongoDB Community Server
下载地址: https://www.mongodb.com/try/download/community

wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.4.9.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.4.9.tgz 

启动方式1：命令行启动

cd mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.4.9/
bin/mongod --port=27017 --dbpath=/mongodb/data --logpath=/mongodb/log/mongodb.log --bind_ip=0.0.0.0 --fork

--dbpath :指定数据文件存放目录
--logpath :指定日志文件，注意是指定文件不是目录--logappend :使用追加的方式记录日志
--port:指定端口，默认为27017
--bind_ip:默认只监听localhost网卡--fork:后台启动
--auth:开启认证模式

启动方式2：配置文件启动
编辑/mongodb/conf/mongo.conf文件：

vim /mongodb/conf/mongo.conf

systemLog:
  destination: file
  path: /mongodb/log/mongod.log # log path
  logAppend: true    # 追加日志
storage:
  dbPath: /mongodb/data # data directory
  engine: wiredTiger  # 存储引擎
  journal:            # 是否启用journal日志
    enabled: true
net:
  bindIp: 0.0.0.0
  port: 27017 # port
processManagement: 
  fork: true   # 后台启动

# -f 选项表示将使用配置文件启动mongodb
mongod -f /mongodb/conf/mongo.conf

关闭方式1：

mongod --port=27017 --dbpath=/mongodb/data --shutdown 

关闭方式2：

# 进入mongo shell
use admin
db.shutdownServer()

2.2 Mongo shell使用

mongo是MongoDB的交互式JavaScript Shell界面，它为系统管理员提供了强大的界面，并为开发人员提供了直接测试数据库查询和操作的方法。
进入mongo shell：

bin/mongo --port=27017 
# 或
bin/mongo localhost:27017

• - -port:指定端口，默认为27017
• - -host:连接的主机地址，默认127.0.0.1

mongo shell常用命令

mongo shell是基于JavaScript语法的，MongoDB使用了SpiderMonkey作为其内部的JavaScript解释器引擎，这是由Mozilla官方提供的JavaScript内核解释器，该解释器也被同样用于大名鼎鼎的Firefox浏览器产品之中。SpiderMonkey对ECMA Script标准兼容性非常好，可以支持ECMA Script6。可以通过下面的命令检查JavaScript解释器的版本:

数据库操作（示例）：

// 查看所有库
show dbs
// 切换到指定数据库，不存在则创建
use test
// 删除当前数据库  
db.dropDatabase()

集合操作（示例）：

// 查看集合
show collections
// 创建集合
db.createCollection("test")
// 删除集合
db.emp.drop()

创建集合语法

db.createCollection(name, options)

注意：当集合不存在时，向集合中插入文档也会创建集合

2.3 安全认证

创建管理员账号：

// 设置管理员用户名密码需要切换到admin库
use admin  
// 创建管理员 roles为权限
db.createUser({user:"nanmian",pwd:"nanmian",roles:["root"]})
// 查看当前数据库所有用户信息 
show users 
// 显示可设置权限
show roles 
// 显示所有用户
db.system.users.find()

常用权限：

重新赋予用户权限

db.grantRolesToUser( "nanmian" , [ 
    { role: "clusterAdmin", db: "admin" } ,
     { role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin"},
     { role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin"},
     { role: "readWriteAnyDatabase", db: "admin"} 
 ])

删除用户

db.dropUser("nanmian")
// 删除当前数据库所有用户
db.dropAllUser()

创建应用数据库用户

use appdb
db.createUser({user:"appdb",pwd:"nanmian",roles:["dbOwner"]})

注意：默认情况下，MongoDB不会启用鉴权，以鉴权模式启动MongoDB

mongod -f /mongodb/conf/mongo.conf --auth

启用鉴权之后，连接MongoDB的相关操作都需要提供身份认证。

mongo 127.0.0.1:27017 -u nanmian -p nanmian --authenticationDatabase=admin

3. 文档操作

3.1 插入

在MongoDB中，最常用的插入语法为insert()和save()，除此之外，3.2版本新增了db.collection.insertOne() 和 db.collection.insertMany()。不过insert()已涵盖这两个指令的功能。

3.2 练习

这个命令使用 db.collection.update() 函数更新了 age 字段的值为 30 的文档，并添加了一个新的 phone 字段。具体来说，命令使用了以下参数：

• {age:30} 用于指定更新的文档。在这个命令中，我们使用了 {age:30} 查询条件，选择了所有 age 字段的值为 30 的文档。
• { $set: {phone:"159941687971"}} 用于指定更新的操作。在这个命令中，我们使用了 $set 操作符，将 phone 字段的值设置为 “159941687971”。
  执行命令后，MongoDB 返回了 nMatched、nUpserted 和 nModified 三个属性。其中，nMatched 表示查找到的文档数量，nUpserted 表示插入的文档数量，nModified 表示更新的文档数量。
  在执行命令后，可以使用 db.collection.find() 函数来检查更新后的文档。在这个例子中，经过更新后，mycollection 集合中第一个文档的内容变为：

{
  "_id": ObjectId("6499a16d10d75a51270b6b89"),
  "name": "John Doe",
  "age": 30,
  "status": "active",
  "email": "john.doe@example.com",
  "phone": "159941687971"
}

可以看到，新的 phone 字段已经被添加到了文档中。

下面还有一个age为30的文档，为什么没有更新？

这是因为在 MongoDB 中，db.collection.update() 函数默认只会更新一条匹配的文档。如果要更新多条文档，需要使用 {multi: true} 选项。
例如，如果要更新 age 字段的值为 30 的所有文档，并添加一个新的 phone 字段，可以使用以下命令：

db.mycollection.update({age:30},{$set:{phone:"159941687971"}}, {multi:true})

这个命令使用 {multi: true} 选项，将会更新所有 age 字段的值为 30 的文档，并添加一个新的 phone 字段。

update命令的选项配置较多

• updateOne：更新单个文档
• updateMany：更新多个文档
• replaceOne：替换单个文档

upsert

upsert是一种特殊的更新，其表现为如果目标文档不存在，则执行插入命令。

nMatched、nModified都为0，表示没有文档被匹配及更新,nUpserted=1提示执行了upsert动作

replace语义

update命令中的更新描述(update)通常由操作符描述，如果更新描述中不包含任何操作符，那么MongoDB会实现文档的replace语义

findAndModify命令

findAndModify兼容了查询和修改指定文档的功能,findAndModify只能更新单个文档

//将mycollection文档的年龄加1
db.mycollection.findAndModify({
	query:{_id:ObjectId("6499a16d10d75a51270b6b89")},
	update:{$inc:{age:1}}
})

默认情况下，findAndModify会返回修改前的“旧"数据。如果希望返回修改后的数据，则可以指定new选项

findAndModify语义相近的命令如下:

• findOneAndUpdate:更新单个文档并返回更新前或更新后)的文档。
• findOneAndReplace:替换单个文档并返回替换前(或替换后)的文档。

3.3 删除文档

使用remove删除文档

• remove命令需要配合查询条件使用;
• 匹配查询条件的文档会被删除;
• 指定一个空文档条件会删除所有文档;

示例：

db.user.remove({age : 28})//删除age等于28的记录
db.user.remove({age: {$lt:25]})//删除age 小于25的记录
db.user.remove({})//删除所有记录
db.user.remove()//报错

remove命令会删除匹配条件的全部文档，如果希望明确限定只删除一个文档，则需要指定justOne参数，命令格式如下:

db.collection . remove(query , justOne)

例如:删除满足type:novel条件的首条记录

db.books.remove( {type : "novel" },true)

使用delete删除文档

官方推荐使用deleteOne()和deleteMany()方法删除文档，语法格式如下:

db.books.deleteMany (0)//删除集合下全部文档
db.books.deleteMany ({ type : "novel" })//删除 type等于 novel 的全部文档
db. books.deleteOne ({ type : "novel" })//删除 type等于novel的一个文档

注意: remove、deleteMany等命令需要对查询范围内的文档逐个删除，如果希望删除整个集合，则使用drop命令会更加高效

返回被删除文档

remove、deleteOne等命令在删除文档后只会返回确认性的信息，如果希望获得被删除的文档，则可以使用findOneAndDelete命令

db.books.findOneAndDelete({type : "novel"})

除了在结果中返回删除文档，findOneAndDelete命令还允许定义“删除的顺序"，即按照指定顺序删除找到的第一个文档

db.books.findOneAndDelete({type : "novel"], {sort:{favCount:1}})

remove、deleteOne等命令只能按默认顺序删除，利用这个特性，findOneAndDelete可以实现队列的先进先出。

文档操作最佳时间

关于文档结构

• 防止使用太长的字段名（浪费空间)
• 防止使用太深的数组嵌套（超过2层操作比较复杂)
• 不使用中文，标点符号等非拉丁字母作为字段名

关于写操作

• update语句里只包括需要更新的字段
• 尽可能使用批量插入来提升写入性能
• 使用TTL自动过期日志类型的数据

4. MongoDB数据模型

思考：MongoDB为什么会使用BSON？

4.1 BSON协议与数据类型

JSON

JSON是当今非常通用的一种跨语言Web数据交互格式，属于ECMAScript标准规范的一个子集。JSON (JavaScript Object Notation, JS对象简谱）即JavaScript对象表示法，它是JavaScript对象的一种文本表现形式。

作为一种轻量级的数据交换格式，JSON的可读性非常好，而且非常便于系统生成和解析，这些优势也让它逐渐取代了XML标准在Web领域的地位，当今许多流行的Web应用开发框架，如SpringBoot都选择了JSON作为默认的数据编/解码格式。

JSON只定义了6种数据类型:

• string:字符串
• number:数值
• object: JS的对象形式，用{key:value}表示，可嵌套
• array:数组，JS的表示方式[value]，可嵌套
• true/false:布尔类型
• null:空值

大多数情况下，使用JSON作为数据交互格式已经是理想的选择，但是JSON基于文本的解析效率并不是最好的，在某些场景下往往会考虑选择更合适的编/解码格式，一些做法如:

• 在微服务架构中，使用gRPC(基于Google的Protobuf)可以获得更好的网络利用率。
• 分布式中间件、数据库，使用私有定制的TCP数据包格式来提供高性能、低延时的计算能力。

BSON

BSON由10gen团队设计并开源，目前主要用于MongoDB数据库。BSON (Binary JSON)是二进制版本的JSON，其在性能方面有更优的表现。BSON在许多方面和JSON保持一致，其同样也支持内嵌的文档对象和数组结构。二者最大的区别在于JSON是基于文本的，而BSON则是二进制（(字节流）编/解码的形式。在空间的使用上，BSON相比JSON并没有明显的优势。

MongoDB在文档存储、命令协议上都采用了BSON作为编/解码格式，主要具有如下优势:

• 类JSON的轻量级语义，支持简单清晰的嵌套、数组层次结构，可以实现模式灵活的文档结构。
• 更高效的遍历，BSON在编码时会记录每个元素的长度，可以直接通过seek操作进行元素的内容读取，相对JSON解析来说，遍历速度更快。
• 更丰富的数据类型，除了JSON的基本数据类型，BSON还提供了MongoDB所需的一些扩展类型，比如日期、二进制数据等，这更加方便数据的表示和操作。

BSON的数据类型

MongoDB中，一个BSON文档最大大小为16M，文档嵌套的级别不超过100

https://docs.mongodb.com/v4.4/reference/bson-types/

$type操作符

$type操作符基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型，并返回结果。

db.books.find( { "title": {$type : 2}}) //或者
db. books.find({"title" : {$type : "string"}})

4.2 日期类型

MongoDB的日期类型使用UTC(Coordinated Universal Time)进行存储，也就是+0时区的时间。

db.dates.insert([{data1:Date()},{data2:new Date(),data3:ISODate()}])
db.dates.find().pretty()

使用new Date与ISODate最终都会生成ISODate类型的字段（对应于UTC时间)

4.3 ObjectId生成器

MongoDB集合中所有的文档都有一个唯一的_id字段，作为集合的主键。在默认情况下，_id字段使用Objectld类型，采用16进制编码形式，共12个字节。

为了避免文档的_id字段出现重复，Objectld被定义为3个部分:

• 4字节表示Unix时间戳(秒)。
• 5字节表示随机数（机器号+进程号唯一)。·
• 3字节表示计数器（初始化时随机)。

大多数客户端驱动都会自行生成这个字段，比如MongoDB Java Driver会根据插入的文档是否包含_id字段来自动补充Objectld对象。这样做不但提高了离散性，还可以降低MongoDB服务器端的计算压力。在Objectld的组成中，5字节的随机数并没有明确定义，客户端可以采用机器号、进程号来实现:

生成一个新的ObjectId

x=objectId()

4.4 内嵌文档和数组

内嵌文档

一个文档中可以包含作者的信息，包括作者名称、性别、家乡所在地，一个显著的优点是，当我们查询book文档的信息时，作者的信息也会一并返回。

db.books.insert({
	title: "撒哈拉的故事",
	author: {
		name : "三毛",
		gender:"女",
		hometown :"重庆"
	}
})

查询三毛的作品

db.books.find({"author.name":"三毛"})

修改三毛的家乡所在地

db.books.updateOne({"author.name":"三毛"},{$set:{"author.hometown":"重庆/台湾"}})

数组

除了作者信息，文档中还包含了若干个标签，这些标签可以用来表示文档所包含的一些特征，如豆瓣读书中的标签(tag)

豆瓣成员常用的标签(共2202个)··
三毛、撒哈拉的故事、旅行、随笔、散文、爱情、文学、台湾

增加tags标签

如果想按照tags查询：

如果只想显示两列：

如果只想显示tags里面的某几个，可以使用切片

数组末尾追加元素，可以使用$push操作符

db.books.updateOne({"author.name":"三毛"},{$push: {tags :"猎奇"}})

$push操作符可以配合其他操作符，一起实现不同的数组修改操作，比如和$each操作符配合可以用于添加多个元素

db.books.updateOne(
   {"author.name":"三毛"},
   {$push:{tags:{ $each:["伤感", "想象力","厉害"]}}}
)

如果加上$slice操作符，那么只会保留经过切片后的元素

db.books.updateOne(
   { "author.name":"三毛" },
   { $push: { tags: { $each:["伤感", "想象力", "厉害"] } } }
)

根据元素查询

#会查出所有包含伤感的文档
db.books.find( {tags:"伤感"})
#会查出所有同时包含"伤感","想象力"的文档
db.books.find({tags:{$all:["伤感","想象力"]}})

嵌套型的数组

数组元素可以是基本类型，也可以是内嵌的文档结构

{
	tags :[
		{tagKey : xxx,tagValue : xx××},
		{tagKey : xxx,tagValue : xxxX}
	]
}

这种结构非常灵活，一个很适合的场景就是商品的多属性表示

一个商品可以同时包含多个维度的属性，比如尺码、颜色、风格等，使用文档可以表示为:

db.goods.insertMany([
   {
      name: "羽绒服",
      tags: [
         { tagKey: "size", tagValue: ["M", "L", "XL", "XXL", "XXXL"] },
         { tagKey: "color", tagValue: ["黑色", "宝蓝"] },
         { tagKey: "style", tagValue: ["韩风"] }
      ]
   },
   {
      name: "羊毛衫",
      tags: [
         { tagKey: "size", tagValue: ["L", "XL", "XXL"] },
         { tagKey: "color", tagValue: ["蓝色", "杏色"] },
         { tagKey: "style", tagValue: ["韩风"] }
      ]
   }
])

以上的设计是一种常见的多值属性的做法，当我们需要根据属性进行检索时，需要用到$elementMatch操作符:

#筛选出color=黑色的商品信息
db.goods.find({
   tags: {
      $elemMatch: {
         tagKey: "color",
         tagValue: "黑色"
      }
   }
})

如果进行组合式的条件检索，则可以使用多个$elemMatch操作符:

#筛选出color=蓝色，并且size=XL的商品信息
db.goods.find({
	tags:{
		$all:[
			{$elemMatch:{tagKey:"color",tagValue:"黑色"}},
			{$elemMatch:{tagKey:"size",tagValue:"XL"}}
		]
	}
})

4.5 固定集合

固定集合(capped collection)是一种限定大小的集合，其中capped是覆盖、限额的意思。跟普通的集合相比，数据在写入这种集合时遵循FIFO原则。可以将这种集合想象为一个环状的队列，新文档在写入时会被插入队列的末尾，如果队列已满，那么之前的文档就会被新写入的文档所覆盖。通过固定集合的大小，我们可以保证数据库只会存储“限额"的数据，超过该限额的旧数据都会被丢弃。

使用示例

创建固定集合

db.createCollection("logs", { capped: true, size: 4096, max: 10 })

• max:指集合的文档数量最大值，这里是10条
• size:指集合的空间占用最大值，这里是4096字节(4KB)

这两个参数会同时对集合的上限产生影响。也就是说，只要任一条件达到阈值都会认为集合已经写满。其中size是必选的，而max则是可选的。

可以使用collection.stats命令查看文档的占用空间

db.logs.stats()

测试

尝试在这个集合中插入15条数据，再查询会发现，由于文档数量上限被设定为10条，前面插入的5条数据已经被覆盖了

for(var i=0 ; i<15 ; i++){
	db.logs.insert({t : "row- "+i} )
}

优势与限制

固定集合在底层使用的是顺序IO操作，而普通集合使用的是随机I/O。顺序I/O在磁盘操作上由于寻道次数少而比随机I/O要高效得多，因此固定集合的写入性能是很高的。此外，如果按写入顺序进行数据读取，也会获得非常好的性能表现。

但它也存在一些限制，主要有如下5个方面:

1. 无法动态修改存储的上限，如果需要修改max或size，则只能先执行collection.drop命令，将集合删除后再重新创建。
2. 无法删除已有的数据，对固定集合中的数据进行删除将会得到如下错误:

3. 对已有数据进行修改，新文档大小必须与原来的文档大小一致，否则不允许更新:

4. 默认情况下，I固定集合只有一个_id索引，而且最好是按数据写入的顺序进行读取。当然，也可以添加新的索引，但这会降低数据写入的性能。
5. 固定集合不支持分片，同时，在MongoDB4.2版本中规定了事务中也无法对固定集合执行写操作。

适用场景

固定集合很适合用来存储一些"临时态"的数据。“临时态"意味着数据在一定程度上可以被丢弃。同时，用户还应该更关注最新的数据，随着时间的推移，数据的重要性逐渐降低，直至被淘汰处理。

一些适用的场景如下:

• 系统日志，这非常符合固定集合的特征，而日志系统通常也只需要一个固定的空间来存放日志。在MongoDB内部，副本集的同步日志（oplog）就使用了固定集合。
• 存储少量文档，如最新发布的TopN条文章信息。得益于内部缓存的作用，对于这种少量文档的查询是非常高效的。

使用固定集合实现FIFO队列

在股票实时系统中，大家往往最关心股票价格的变动。而应用系统中也需要根据这些实时的变化数据来分析当前的行情。倘若将股票的价格变化看作是一个事件，而股票交易所则是价格变动事件的"发布者"，股票APP、应用系统则是事件的“消费者"。这样，我们就可以将股票价格的发布、通知抽象为一种数据的消费行为，此时往往需要一个消息队列来实现该需求。

结合业务场景:利用固定集合实现存储股票价格变动信息的消息队列

1. 创建stock_queue消息队列，其可以容纳10MB的数据

db.createCollection( "stock_queue" , {capped : true,size:10485760})

2. 定义消息格式

{
	timestamped : new Date(),
	stock : "MongoDB Inc",
	price: 20.33
}

• timestamp指股票动态消息的产生时间。
• stock指股票的名称。
• price指股票的价格，是一个Double类型的字段。

为了能支持按时间条件进行快速的检索，比如查询某个时间点之后的数据，可以为timestamp添加索引

db.stock_queue.createIndex({timestamped: 1})

3.构建生产者，发布股票动态

模拟股票的实时变动

function pushEvent(){
	while(true){
		db.stock_queue.insert( {
		timestamped : new Date( ),
		stock: "MongoDB Inc",
		price: 100*Math.random (1000)
		});
		print ( "publish stock changed");
		sleep( 1000 ) ;
	}
}

执行pushEvent函数，此时客户端会每隔1秒向stock_queue中写入一条股票信息

pushEvent()

4. 构建消费者，监听股票动态
   对于消费方来说，更关心的是最新数据，同时还应该保持持续进行“拉取"，以便知晓实时发生的变化。根据这样的逻辑，可以实现一个listen函数

function listen() {
  var cursor = db.stock_queue.find({ timestamped: { $gte: new Date() } }).tail();
  while (true) {
    if (cursor.hasNext()) {
      print(JSON.stringify(cursor.next(), null, 2));
    }
    sleep(1000);
  }
}

find操作的查询条件被指定为仅查询比当前时间更新的数据，而由于采用了读取游标的方式，因此游标在获取不到数据时并不会被关闭，这种行为非常类似于Linux中的tail-f命令。在一个循环中会定时检查是否有新的数据产生，一旦发现新的数据（cursor.hasNext()=true)，则直接将数据打印到控制台。

执行这个监听函数，就可以看到实时发布的股票信息

listen()

5. WiredTiger读写模型详解

5.1 WiredTiger介绍

MongoDB从3.0开始引入可插拔存储引擎的概念。目前主要有MMAPV1、WiredTiger存储引擎可供选择。在3.2版本之前MMAPV1是默认的存储引擎,其采用linux操作系统内存映射技术,但一直饱受诟病;3.4以上版本默认的存储引擎是wiredTiger,相对于MMAPV1其有如下优势:

• 读写操作性能更好,WiredTiger能更好的发挥多核系统的处理能力;
• MMAPV1引擎使用表级锁,当某个单表上有并发的操作,吞吐将受到限制。WiredTiger使用文档级锁,由此带来并发及吞吐的提高
• 相比MMAPV1存储索引时WiredTiger使用前缀压缩,更节省对内存空间的损耗;
• 提供压缩算法,可以大大降低对硬盘资源的消耗,节省约60%以上的硬盘资源;

5.2 WiredTiger读写模型

读缓存

理想情况下，MongoDB可以提供近似内存式的读写性能。Wired Tiger引擎实现了数据的二级缓存，第一层是操作系统的页面缓存，第二层则是引擎提供的内部缓存。

读写数据时的流程如下：

• 数据库发起Buffer l/O读操作，由操作系统将磁盘数据页加载到文件系统的页缓存区。
• 引擎层读取页缓存区的数据，进行解压后存放到内部缓存区。
• 在内存中完成匹配查询，将结果返回给应用。

MongoDB为了尽可能保证业务查询的“热数据"能快速被访问，其内部缓存的默认大小达到了内存的一半，该值由wiredTigerCacheSize参数指定，其默认的计算公式如下:

wiredTigerCacheSize=Math.max((RAM/2-1GB),256MB)

MongoDB是B树的变种，B+树

MongoDB底层使用的是B+树来实现数据的存储和索引。B+树是一种常用的树状数据结构，它支持高效地插入、删除和查找操作，同时还能保持数据的有序性，使得范围查询等操作变得更加高效。B+树还具有较好的局部性原理，能够很好地适应现代计算机存储结构。 在MongoDB中，每个集合都对应一个B+树索引，用于支持集合的查询操作。在查询过程中，MongoDB会使用B+树索引来高效地定位符合查询条件的文档，并返回查询结果。B+树索引的使用使得MongoDB在处理大量数据时仍能够保持良好的查询性能和响应速度。

MySQL底层使用的是B+树来实现数据的存储和索引。B+树是一种高效的数据结构，它支持高效地插入、删除和查找操作，同时还能保持数据的有序性，使得范围查询等操作变得更加高效。B+树还具有较好的局部性原理，能够很好地适应现代计算机存储结构。 在MySQL中，每个索引都对应一棵B+树，用于支持表的查询操作。在查询过程中，MySQL会使用B+树索引来高效地定位符合查询条件的行，并返回查询结果。B+树索引的使用使得MySQL在处理大量数据时仍能够保持良好的查询性能和响应速度。

写缓存

当数据发生写入时，MongoDB并不会立即持久化到磁盘上，而是先在内存中记录这些变更，之后通过CheckPoint机制将变化的数据写入磁盘。为什么要这么处理?主要有以下两个原因:

• 如果每次写入都触发一次磁盘I/O，那么开销太大，而且响应时延会比较大。
• 多个变更的写入可以尽可能进行IO合并，降低资源负荷。

思考: MongoDB会丢数据吗?
MongoDB单机下保证数据可靠性的机制包括以下两个部分:

checkPoint(检查点）机制

快照(snapshot)）描述了某一时刻（point-in-time)数据在内存中的一致性视图，而这种数据的一致性是WiredTiger通过MVCC(多版本并发控制）实现的。当建立CheckPoint时,WiredTiger会在内存中建立所有数据的一致性快照，并将该快照覆盖的所有数据变化一并进行持久化(（fsync)。成功之后，内存中数据的修改才得以真正保存。默认情况下，MongoDB每60s建立一次CheckPoint，在检查点写入过程中，上一个检查点仍然是可用的。这样可以保证一旦出错，MongoDB仍然能恢复到上一个检查点。

Journal日志

Journal是一种预写式日志 (write ahead log)机制，主要用来弥补CheckPoint机制的不足。如果开启了Journal日志，那么Wired Tiger会将每个写操作的redo日志写入Journal缓冲区，该缓冲区会频繁地将日志持久化到磁盘上。默认情况下，Journal缓冲区每100ms执行一次持久化。此外，Journal日志达到100MB，或是应用程序指定journal: true，写操作都会触发日志的持久化。一旦MongoDB发生宕机，重启程序时会先恢复到上一个检查点，然后根据Journal日志恢复增量的变化。由于Journal日志持久化的间隔非常短，数据能得到更高的保障，如果按照当前版本的默认配置，则其在断电情况下最多会丢失100ms的写入数据。

WiredTiger写入数据的流程:

• 应用向MongoDB写入数据(插入、修改或删除)。
• 数据库从内部缓存中获取当前记录所在的页块，如果不存在则会从磁盘中加载(Buffer lO)
• WiredTiger开始执行写事务，修改的数据写入页块的一个更新记录表，此时原来的记录仍然保持不变。
• 如果开启了Journal日志，则在写数据的同时会写入条Journal日志(Redo Log)。该日志在最长不超过100ms之后写入磁盘
• 数据库每隔60s执行一次CheckPoint操作，此时内存中的修改会真正刷入磁盘。

Journal日志的刷新周期可以通过参数storage.journal.commitIntervalMs指定，MongoDB 3.4及以下版本的默认值是50ms，而3.6版本之后调整到了100ms。由于Journal日志采用的是顺序/O写操作，频繁地写入对磁盘的影响并不是很大。

CheckPoint的刷新周期可以调整storage.syncPeriodSecs参数（默认值60s)，在MongoDB 3.4及以下版本中，当Journal日志达到2GB时同样会触发CheckPoint行为。如果应用存在大量随机写入，则CheckPoint可能会造成磁盘VO的抖动。在磁盘性能不足的情况下，问题会更加显著，此时适当缩短CheckPoint周期可以让写入平滑一些。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-510606.html

到了这里，关于1. MongoDB快速实战与基本原理的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！