mongodb用法小结

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1、http://www.open-china.net/http://club.sm160.com/showtopic-873892.aspxhttp://club.sm160.com/showforum-113.aspxmongoDB小结用了一阵子mongodb，作一些小结，作为将来的参考。按照以往的习惯，先作一个总览，然后再挑出一些自己比较关注的几个点，作为珠玑，加以串联阐述。mongodb由C＋＋写就，其名字来自humongous这个单词的中间部分，从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。关于它的一个最简洁描述为：scalab

2、le,high-performance,opensource,schema-free,document-orienteddatabase。我对于文档型数据库有一些个人的偏好，这种偏好是从半年前研究couchdb而来的，因为我觉得用它来描述一个具有个性化特征的实体对象正合适，比如网站上的用户或商品书籍之类的条目。一些概念：跟mysqld一样，一个mongod服务可以有建立多个数据库，每个数据库可以有多张表，这里的表名叫collection，每个collection可以存放多个文档（document），每个文档都以BSON（bina

3、ryjson）的形式存放于硬盘中。跟关系型数据库不一样的地方是，它是的以单文档为单位存储的，你可以任意给一个或一批文档新增或删除字段，而不会对其它文档造成影响，这就是所谓的schema-free，这也是文档型数据库最主要的优点。跟一般的key-value数据库不一样的是，它的value中存储了结构信息，所以你又可以像关系型数据库那样对某些域进行读写、统计等操作。可以说是兼备了key-value数据库的方便高效与关系型数据库的强大功能。索引跟关系型数据库类似，mongodb可以对某个字段建立索引，可以建立组合索引、唯一索引，也可以

4、删除索引。当然建立索引就意味着增加空间开销，我的建议是，如果你能把一个文档作为一个对象的来考虑，在线上应用中，你通常只要对对象ID建立一个索引即可，根据ID取出对象某些数据放在memcache即可。如果是后台的分析需要，响应要求不高，查询非索引的字段即便直接扫表也费不了太多时间。如果还受不了，就再建一个索引得了。默认情况下每个表都会有一个唯一索引：_id，如果插入数据时没有指定_id，服务会自动生成一个_id，为了充分利用已有索引，减少空间开销，最好是自己指定一个unique的key为_id，通常用对象的ID比较合适，比如商品的

5、ID。cappedcollectioncappedcollection是一种特殊的表，它的建表命令为：db.createCollection("mycoll",{capped:true,size:100000})允许在建表之初就指定一定的空间大小，接下来的插入操作会不断地按顺序APPEND数据在这个预分配好空间的文件中，如果已经超出空间大小，则回到文件头覆盖原来的数据继续插入。这种结构保证了插入和查询的高效性，它不允许删除单个记录，更新的也有限制：不能超过原有记录的大小。这种表效率很高，它适用于一些暂时保存数据的场合，比如网站中

6、登录用户的session信息，又比如一些程序的监控日志，都是属于过了一定的时间就可以被覆盖的数据。复制与分片mongodb的复制架构跟mysql也很类似，除了包括master-slave构型和master-master构型之外，还有一个Replicapairs构型，这种构型在平常可以像master-slave那样工作，一但master出现问题，应用会自动了连接slave。要做复制也很简单，我自己使用过master-slave构型，只要在某一个服务启动时加上–master参数，而另一个服务加上–slave与–source参数，即可

7、实现同步。分片是个很头疼的问题，数据量大了肯定要分片，mysql下的分片正是成为无数DBA的噩梦。在mongodb下，文档数据库类似key-value数据库那样的易分布特性就显现出来了，无论构造分片服务，新增节点还是删除节点都非常容易实现。但mongodb在这方面做还不足够成熟，现在分片的工作还只做到alpha2版本（mongodbv1.1），估计还有很多问题要解决，所以只能期待，就不多说了。性能在我的使用场合下，千万级别的文档对象，近10G的数据，对有索引的ID的查询不会比mysql慢，而对非索引字段的查询，则是全面胜出。my

8、sql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询，而mongodb的查询性能实在让我惊讶。写入性能同样很令人满意，同样写入百万级别的数据，mongodb比我以前试用过的couchdb要快得多，基本10分钟以下可以解决。补上一句，观察过程中mongodb都远算不上是CP