Mongodb进阶

Mongodb的增删查改操作是很简单的。有必要再学点高深的东西,这篇文章就是做这个的。

1、index

建立索引的基本操作:

>>> from pymongo import ASCENDING, DESCENDING
>>> posts.create_index([("date", DESCENDING), ("author", ASCENDING)])
u'date_-1_author_1'
>>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["cursor"]
u'BtreeCursor date_-1_author_1'
>>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["nscanned"]
2

索引会通过建立B树的方式提高数据的查找速度。

学会使用索引对于提高服务性能来说很有意义。

索引是用来加快查询速度的,事物都有双面性的,同时在每次插入、更新和删除操作时都会产生额外的开销。索引有时并不能解决查询慢的问题,一般来说,返回集合中一半以上的结果,全表扫描要比查询索引更高效些。

创建太多索引,会导致插入非常慢,同时还会占用很大空间。可以通过explain和hint工具来分析。索引有方向的,倒序还是升序。每个集合默认的最大索引个数为64个。

查看索引的命令:

db.ttlsa_events.getIndexes();

[
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "_id" : 1
                },
                "ns" : "ttlsa_login.ttlsa_events",
                "name" : "_id_"
        },
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "stmp" : -1
                },
                "ns" : "ttlsa_login.ttlsa_events",
                "name" : "stmp_-1"
        },
        {
                "v" : 1,
                "key" : {
                        "uid" : 1,
                        "stmp" : -1
                },
                "ns" : "ttlsa_login.ttlsa_events",
                "name" : "uid_1_stmp_-1"
        }
]

此实例中有三个索引,其中id是创建表的时候自动创建的索引,不能删除。uid_1_stmp-1是组合索引。1表示升序,-1表示降序。

创建索引:

当有大量数据时,创建索引会非常耗时,可以指定到后台执行,只需指定“backgroud:true”即可。如:

db.ttlsa_posts.ensureIndex({pid:1},{backgroud:true});

组合索引:

db.ttlsa_comments.ensureIndex({"properties.user":1,"properties.email":1})
> db.ttlsa_comments.find({"properties.user":'ttlsa',"properties.email":'[email protected]'})
> db.ttlsa_comments.find({"properties.user":'ttlsa'})
> db.ttlsa_comments.find().sort({"properties.user":1})

对多个值进行组合索引,查询时,子查询与索引前缀匹配时,才可以使用该组合索引。

创建唯一索引:

db.ttlsa_posts.ensureIndex({pid:1},{unique:true})

> db.ttlsa_posts.ensureIndex({pid:1},{unique:true, dropDups:true})

当为已有的集合创建索引,可能有些数据已经有重复了的,那么创建唯一索引将失败。可以使用dropDups来保留第一个文档,而后的重复文档将删除,这种方法慎重操作。

删除索引:

> db.collection.dropIndexes()

删除某个索引:

> db.collection.dropIndex({x:1})

2、explain执行计划

使用explain命令返回查询使用的索引情况,耗时,扫描文档数等等统计信息。

> db.ttlsa_events.find({uid:178620830}).explain()
{
        "cursor" : "BtreeCursor uid_1_stmp_-1",
        "isMultiKey" : false,
        "n" : 2,
        "nscannedObjects" : 2,
        "nscanned" : 2,
        "nscannedObjectsAllPlans" : 2,
        "nscannedAllPlans" : 2,
        "scanAndOrder" : false,
        "indexOnly" : false,
        "nYields" : 0,
        "nChunkSkips" : 0,
        "millis" : 4,
        "indexBounds" : {
                "uid" : [
                        [
                                178620830,
                                178620830
                        ]
                ],
                "stmp" : [
                        [
                                {
                                        "$maxElement" : 1
                                },
                                {
                                        "$minElement" : 1
                                }
                        ]
                ]
        },
        "server" : "TTLSA-191155:27017"
}

字段说明:

  • cursor:返回游标类型
  • isMultiKey:是否使用组合索引
  • n:返回文档数量
  • nscannedObjects:被扫描的文档数量
  • nscanned:被检查的文档或索引条目数量
  • scanAndOrder:是否在内存中排序
  • indexOnly:
  • nYields:该查询为了等待写操作执行等待的读锁的次数
  • nChunkSkips:
  • millis:耗时(毫秒)
  • indexBounds:所使用的索引
  • server: 服务器主机.

3、profiling

查看profile级别:

> db.getProfilingLevel()
0

设置profiling级别:

> db.setProfilingLevel( level , slowms ) 
> db.setProfilingLevel(2,10)
{ "was" : 0, "slowms" : 100, "ok" : 1 }

profile的级别可以取0,1,2 表示的意义如下:

  • 0 – 不开启 默认级别
  • 1 – 记录慢命令 (默认为>100ms)
  • 2 – 记录所有命令

查询profiling记录:
MongoDB Profile 记录是直接存在系统 db 里的,记录位置system.profile 。

> db.system.profile.find().sort({$natural:-1}).limit(1)
{ "ts" : ISODate("2013-07-18T09:56:59.546Z"), "op" : "query", "ns" : "ttlsa_event.ttlsa_events", "query" : { "$query" : { "uid" : 161484152, "stmp" : { "$gt" : 0 } }, "$orderby" : { "stmp" : -1 } }, "ntoreturn" : 0, "ntoskip" : 0, "nscanned" : 35, "keyUpdates" : 0, "numYield" : 0, "lockStats" : { "timeLockedMicros" : { "r" : NumberLong(354), "w" : NumberLong(0) }, "timeAcquiringMicros" : { "r" : NumberLong(3), "w" : NumberLong(3) } }, "nreturned" : 35, "responseLength" : 7227, "millis" : 0, "client" : "10.1.242.209", "user" : "" }
> db.system.profile.find().pretty().limit(1)
{
        "ts" : ISODate("2013-07-18T09:53:40.103Z"),
        "op" : "query",
        "ns" : "ttlsa_event.ttlsa_event_friends",
        "query" : {
                "_id" : 195794232
        },
        "ntoreturn" : 1,
        "idhack" : true,
        "keyUpdates" : 0,
        "numYield" : 0,
        "lockStats" : {
                "timeLockedMicros" : {
                        "r" : NumberLong(45),
                        "w" : NumberLong(0)
                },
                "timeAcquiringMicros" : {
                        "r" : NumberLong(3),
                        "w" : NumberLong(5)
                }
        },
        "responseLength" : 20,
        "millis" : 0,
        "client" : "10.1.22.199",
        "user" : ""
}

字段说明:
ts: 该命令在何时执行
op: 操作类型
query: 本命令的详细信息
responseLength: 返回结果集的大小
ntoreturn: 本次查询实际返回的结果集
millis: 该命令执行耗时,以毫秒记

> db.setProfilingLevel(0)
{ "was" : 2, "slowms" : 10, "ok" : 1 }
> 
> db.getProfilingLevel()
0
> db.system.profile.drop()
true

4、capped Collections

capped Collections 比普通Collections 的读写效率高。Capped Collections 是高效率的Collection类型,它有如下特点:

a. 固定大小;Capped Collections 必须事先创建,并设置大小:> db.createCollection("collection", {capped:true, size:100000})

b. Capped Collections 可以insert 和update 操作,不能delete 操作。只能用drop()方法删除整个Collection。

c. 默认基于Insert 的次序排序的。如果查询时没有排序,则总是按照insert 的顺序返回。

d. FIFO。如果超过了Collection 的限定大小,则用FIFO 算法,新记录将替代最先insert的记录

> db.createCollection("system.profile",{capped:true, size: 1000000})
{ "ok" : 1 }
> db.system.profile.stats()
{
        "ns" : "ttlsa_event.system.profile",
        "count" : 0,
        "size" : 0,
        "storageSize" : 1003520,
        "numExtents" : 1,
        "nindexes" : 0,
        "lastExtentSize" : 1003520,
        "paddingFactor" : 1,
        "systemFlags" : 0,
        "userFlags" : 0,
        "totalIndexSize" : 0,
        "indexSizes" : {
 
        },
        "capped" : true,
        "max" : 2147483647,
        "ok" : 1
}

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