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1、MongoDB设计命名规范1.库1.库名全部小写，禁止使用任何`_`以外的特殊字符，禁止使用数字打头的库名，如：`123_abc`；2.库以文件夹的形式存在，使用特殊字符或其它不规范的命名方式会导致命名混乱；3.数据库名最多为64字符；4.在创建新的库前应尽量评估该库的体积、QPS等，提前与DBA讨论是应该新建一个库还是专门为该库创建一个新的集群;某开发在拿到DBA提供的MongoDB后由于MongoDB的权限控制比较宽松,导致该业务的开发在创建集合的时候懒得与DBA讨论,而是随意的将所有集合都创建在一个库中,最初并没有什么问题,因为业务的请求量并不大。半年后,该业务增
2、长到了一个比较大的量级,而此时开发人员上线了一个新的项目,该项目的写入量很大,大部分都为批量更新,由于所有集合都存放在一个库中,这个新项目的批量更新带来了频繁的锁、I/O平均等。最后开发配合DBA一起将该库拆散到了多个新的库中,将一库N集合转换为单库单集合,性能问题迎刃而解。2.集合1.集合名全部小写，禁止使用任何`_`以外的特殊字符，禁止使用数字打头的集合名，如：`123_abc`，禁止system打头;system是系统集合前缀；2.集合名称最多为64字符；3.一个库中写入较大的集合会影响其它集合的读写性能，如果业务比较繁华的集合在一个DB中，建议最多80个集合，同
3、时也要考虑磁盘I/O的性能；4.如果评估单集合数据量较大，可以将一个大表拆分为多个小表，然后将每一个小表存放在独立的库中或者sharding分表；5.MongoDB的集合拥有“自动清理过期数据”的功能，只需在该集合中文档的时间字段增加一个TTL索引即可实现该功能，但需要注意的是该字段的类型则必须是mongoDate()，一定要结合实际业务设计是否需要；6.设计轮询集合---集合是否设计为Capped限制集，一定要结合实际业务设计是否需要；7.创建集合规则不同的业务场景是可以配置进行不同的配置;a.如果是读多写少的表在创建时我们可以尽量将pagesize设置的比较小，比如
4、16KB，如果表数据量不太大("internal_page_max=16KB，leaf_page_max=16KB，leaf_value_max=8KB，os_cache_max=1GB"b.如果这个读多写少的表数据量比较大，可以为其设置一个压缩算法，例如："block_compressor=zlib，internal_page_max=16KB，leaf_page_max=16KB，leaf_value_max=8KB"c.注意：该zlib压缩算法不要使用，对cpu消耗特别大，如果使用snapp消耗20%cpu，而且使用zlib能消耗90%cpu，甚至100%d.如果
5、是写多读少的表，可以将leaf_page_max设置到1MB，并开启压缩算法，也可以为其制定操作系统层面pagecache大小的os_cache_max值，让它不会占用太多的pagecache内存，防止影响读操作；c.案例db.createCollection("logs",{storageEngine:{wiredTiger:{configString:"internal_page_max=16KB,leaf_page_max=16KB,leaf_value_max=8KB,os_cache_max=1GB"}}})f.说明读多写少的表internal_page_ma
6、x=16KB默认为4KBleaf_page_max=16KB默认为32KBleaf_value_max=8KB默认为64MBos_cache_max=1GB默认为0 读多写少的表而且数据量比较大block_compressor=zlib默认为snappyinternal_page_max=16KB默认为4KBleaf_page_max=16KB默认为32KBleaf_value_max=8KB默认为64MB3.文档1.文档中的key禁止使用任何`_`以外的特殊字符；2.尽量将同样类型的文档存放在一个集合中，将不同类型的文档分散在不同的集合中；相同类型的文档能够大幅度提高
7、索引利用率，如果文档混杂存放则可能会出现查询经常需要全表扫描的情况；3.禁止使用_id，如：向_id中写入自定义内容；某业务的MongoDB在放量后出现严重的写入性能问题,大致为:写入达到300/s的时候IO跑满,排查中发现,该业务在设计的时候为了方便,而将_id中写入了无序的类似md5的数据。MongoDB的表与InnoDB相似,都是索引组织表,数据内容跟在主键后,而_id是MongoDB中的默认主键,一旦_id的值为非自增,当数据量达到一定程度之后,每一次写入都可能导致主键的二叉树大幅度调整,这将是一个代价极大的写入,所以写入就会随着
