MongoDB 精粹

来自阅读《MongoDB 权威指南（第二版）》1~8章的整理。

写在前面的话

此文章可能不适合没有基础的读者。此书写作时对应的版本应当很低，所以文章中所示可能会和当下使用的方法有出入，但 MongoDB 所拥有的功能差不多类似，请读者注意。

第一章

(无)

第二章基础知识

文档

文档就是键值对的集合，对应于关系型数据库中的行。
文档的键不能含有 \0 空字符。这个字符用于表示键的结尾。
. 和 $ 具有特殊意义。不可用于键的命名。
MongoDB 中的文档不能有重复的键。非法。
文档的键/值对是有序的。某些特殊情况下，字段顺序非常重要。

集合

集合是文档的一个集合体，一个集合下的文档字段结构类似。
集合名不可以是空字符串。
集合名不可以包含 \0 空字符。这个字符用于表示集合名的结束。
集合名不能以 system. 开头。这是为系统集合保留的前缀。
用户创建的集合名中不能包含 $。因为部分驱动程序生成的集合中使用了它。
子集合建议用 . 来分隔不同的命名空间。如 db.blog.authors

数据库

一个 MongoDB 实例可以承载多个数据库。每个数据库有独立的权限。不同的数据库在磁盘上存放的文件不同。
数据库最终会变成文件系统中的文件，而数据库名就是相应的文件名。故命名规范略。
数据库名区分大小写，即便在不区分大小写的文件系统中也一样。故建议全部小写。
数据库名最多 64 字节。
保留的数据库： admin，local，config。
- admin 数据库。从身份验证角度来说，此为 root 库。这个库下的用户拥有所有数据库权限。一些特定的服务器端命令也能能从 admin 数据库运行。
- local 数据库。永远不可以复制（9章详解）
- config 数据库。分片信息存储在此库。

启动 MongoDB

数据库目录 /data/db（Windows 系统中为 C:\data\db）。启动前应保证已创建且得分写的权限。
默认监听端口 27017。
默认启动一个 HTTP 服务器，监听端口号比主端口号高 1000（不知书中此句是否有深意），即 28017。可通过浏览器访问此端口获取数据库管理信息。

数据类型

查询和文档中可以包括任意的 JavaScript 代码。如 {"x": function() { /* ... */ }}。（待验证）
创建日期类型应用 new Date(...) 而不是 Date(...)。因为后者（将构造函数作为函数的调用）返回的是日期的字符串表示，而非日期对象。
数组技能作为无序对象，也可作为有序对象（列表、栈或队列）来操作（因为有一些操作符）。
ObjectId 是 _id 的默认类型。不同的机器能全局唯一地生成它。因为设计 MongoDB 的初中就是用作分布式数据库。
ObjectId 由 12 个字节的存储空间，24 个十六进制数字组成。前四位为秒级时间戳，再三位为主机名的散列值（hash），再两位为进程号（PID），最后三位为累加的计数器。（即一秒钟最多允许每个进程拥有 2563 个不同的 ObjectId）

MongoDB Shell

db.help() 查看数据库级别的帮助。
db.coll.help() 可查看集合级别的帮助。
db.coll.update 等直接输入函数名（不带括号）可以查看相应函数的 JavaScript 实现代码。

MongoDB Shell 执行脚本

使用 MongoDB Shell 执行脚本有三种方式
- mongo script_1.js script_2.js script_3.js
- load("script_1.js")
shell 辅助函数（use db、show collections等）不可以再文件中使用。这些辅助函数有对应的 JavaScript 函数。（load 辅助函数是否可以在 js 中使用）
- use foo 对应函数 db.getSisterDB("foo")
- show dbs 对应函数 db.getMongo().getDBs()
- show collections 对应函数 db.getCollectionNames()
run() 函数可以执行命令行程序。如 run("ls", "-l", "/home/myUser/my-scripts/")。此函数无法解析 ~ 符号，局限性比较大。
可以定义 .monogorc.js 文件，这个文件在启动 shell 时可以自动运行。
- 可以重写内置函数，来限制一些操作。如 db.dropDatabase = DB.prototype.dropDatabase = function() { print('Deny.') };
- 要确保同时对 db 变量和 DB 原型进行改变（正如上例）。否则可能 db 变量没有改变，或这些改变在新使用的数据库（use anothgerDB）中不生效。
定制 shell 提示可以重写 prompt 变量，指定为一个字符串或函数。
在 shell 中定义的变量还可以再编辑，用 edit 变量名 命令来再编辑。但要提前设置编辑器，变量 EDITOR 定义了编辑器的位置的指向。可以执行 EDITOR="/usr/bin/vim"

第三章 CRUD 命令

插入-批量插入 batchInsert

快，但一次接受的最大消息长度为 48MB（当前版本）
默认在出错时会终止插入，可用 continueOnError 选项来忽略错误，继续执行。
插入校验，MongoDB 会进行基本检查（基本结构、_id）。插入的所有文档都必须小于 16MB（当前版本），此大小可以用 Object.bsonsize(doc) 来查看。（16MB 多大？整部《战争与和平》才 3.14MB）

删除

数据库的 drop 命令比 remove() （删除所有文档）速度更快（比如 1000000 的数据前者 1ms 后者 9676ms）。代价时所有元数据也都删除了，比如需要重建各项索引。

更新

$inc 操作符速度非常快，对性能几乎无影响。
操作符 $push 和 $each 合用可以 push 多个元素。再加上 $sort、$slice 可以实现固定数组的大小。
操作符 $pop 可控制弹出首/尾的一个。（将数组用作队列或栈）
修改速度的问题：关键看是否改变了文档的大小。改变了大小就有可能变动文档的存储位置，就会慢些。
- 可以用 db.coll.stats() 查看 填充因子(padding factor)。（看文档在 3.0.0 版本后被废弃，所以也证明了此书所解释的版本在这之前。）
- 填充因子表示了 MongoDB 为每个新文档预留的增长空间。如果为 1 就表示没有预留任何增长空间，即更新增长了 1 字节都会移动文档所在的存储位置。
- 这个填充因子在系统中会自动维护，如果文档移动频繁，就会持续变大，不再移动则会缓慢降低。
- （第八章有优化，记得整理）
- 频繁移动文档会产生大量空的数据文件，拥有太多的碎片，可能需要进行压缩
- userPowerOf2Sizes 选项可以提高磁盘复用率。
  - 作用：空间分配分配得到的块的大小都是 2 的幂。
  - 缺点：导致初始空间分配不再高效。在不需要增长存储空间的文档上使用会影响写入速度。
  - 使用方法： db.runCommand({"collMod": collectionName, "usePowerOf2Sizes": true}).

写入安全（Write Concern）机制

写入安全是一种客户端设置，用于控制写入的安全级别。有 应答式写入（acknowledged write）和 非应答式写入（unacknowledged write）两种方式。
应答式写入 是默认方式，写入操作会返回是否执行成功。
非应答式写入 不会返回任何响应。在不太重要的操作中（如批量操作）可以使用非应答式写入（如可以忽略 Dup key 的操作中）。

第四章查询

高效用法：$and 应将限定数据最少的条件放在前面。 $or 相反，应当将尽可能多的文档匹配放在前面。（这和 boolClause_1 && boolClause_2 的使用类似，若 boolClause_1 为 false 的话就不再判断 boolClause_2 了。）
尽量不用 $and 操作符，因为优化器不会优化它，效率更低。
查询条件 {x: null} 包含了无此键和此键对应的值为 null 两种情况。
- 准确地查出 无此键 可用 {x: {$exists: false}} 来查询。
- 准确地查出 值为 null 的可用 {x: {$exists: true, $in: [null]}} 来查询。这种方式不能用 $eq 操作符。
查询数组，在不用 $xxx 的操作符时表示精确匹配，此时的顺序也时匹配的条件。即 {x: [1, 2, 3]} 匹配不到 {x: [3, 2, 1]} 的文档。
查询数组，可用 key.index 的语法，如： {"x.2": 2} 可以匹配到 {x: [1, 2, 3]} 但匹配不到 {x: [2, 1, 3]} 的文档。
查询数组，$size 不能与其他查询条件组合使用（如 $gt）。
查询数组，$slice 可以控制返回数组的部分子集（前、后、中间部分）。

书中说一个集合中存在 {x: 15} 和 {x: [15, 25]} 两个文档，若要精确查到 {x: 5} 可以在 x 字段上创建索引，然后用 cursor.min({x: 10}).max({x: 20}) 来做。
min() 和 max() 可以将限制查询条件遍历的索引。但注意，这个 min/max 的使用必须指明索引的所有字段。

$where 指定一个 funcion 来查询，所以可以在查询中做几乎任何事情（比如比较同一个文档的两个键是否相等）。但慢，不能利用索引，可能的话先用索引匹配，再用 $where 进一步过滤。

游标

在调用 find 时，shell 不会立即查询 DB，而是等待真正开始要求获得结果时才发送查询。
cursor.hasNext()，shell 会立即获取前 100 个结果或前 4MB 的数据（两者中的小者），这样在用 cursor.next() 取数据时只从内存中取，直到用光了第一组数据，这时 shell 会再次联系 DB 使用 getMore 请求更多结果。
skip 跳过大量数据时会慢。所以分页设计最好限制页数，如只取到前 100 页的数据。
避免使用 skip 的拉取数据可以用某个游标来做，如 _id 。第一次用 db.foo.find().sort({_id: -1}).limit(100)，第二次查询用 db.foo.find({_id: {$lt: lastId}}).sort({_id: -1}).limit(100)
值类型的比较顺序，不同文档的某个键可能是多种类型的，他们的顺序由小到大是： 最小值-null-数字（整型、长整型、双精度）-字符串-对象/文档-数组-二进制数据-对象ID-布尔型-日期型-时间戳-正则表达式-最大值。

高级查询

高级查询选项。
- 查询有两种类型：简单查询（plain query）和 封装查询（wrapped query）。上面我们常用的就是简单查询。
- 封装查询 是 简单查询 的一种内部转换。如 find({foo: "bar"}).sort({x: 1}) 会转换成 {$query: {foo: "bar"}}, $orderby: {x: 1}。
- 上文有讲到 $min、$max，限定文档的开始条件。（这两个的查询必须与索引的键完全匹配）
- cursor._addSpecial("$maxscan, 20) 可以限定查询中扫描文档数量的上限。
- cursor._addSpecial("$showDiskLoc", true) 可以显示该条结果在磁盘上的位置。
snapshot（快照，查询在 _id 索引上便利执行），可以保证每个文档只被返回一次。（普通操作在文档内存变化后可能重复获取）
cursor 的生命周期。三种情况会销毁。
- 完成匹配自动销毁。
- 客户端的游标已不在作用域内，驱动程序会向服务器发送一条特别的消息，使其销毁。
- 在 10 分钟内没有被使用自动销毁。（？？？为什么感觉与有没有被使用无关）immortal 函数或类似的机制可以避免其超时。

数据库命令

上面的所有例子在底层的内部实现是在 $cmd 集合上执行的。但客户端 shell 和服务器版本不一样时就无法使用，这时，不得不用 runCommand() 或 adminCommand()。（adminCommand() 是执行管理员命令的操作（管理员权限））
db.runCommands() 接收一个文档，作为等价查询。文档的第一个字段必须为命令名称。
- 如 db.runCommand({"drop": "test"})，内部转换为 db.$cmd.findOne({"drop": "test"})。
- 再如： db.runCommand({"getLastError": 1, "w": 2}) 就有效命令，但 db.runCommand({"w": 2, "getLastError": 1}) 不是。

第五章索引

简介

不用索引的查询称为 全表扫面。 cursor.explain() 中 nscanned 就表示扫描的文档数。
由于机器性能和集合大小的不同，创建索引要花一些时间，期间可以在另一个 shell 中执行 db.currentOp() 来检查索引创建的进度。
索引让查询更快，但让增删改更慢。
一个集合上的索引最多为 64 个。

复合索引

使用 {"age" : 1， "username" : 1} 建立索引，这个索引大致会是这个样子：

// [age, username] -> 对应地址
[0, "user100309"] -> 0x0c965148
[0, "user100334"] -> 0xf51f818e
[0, "user100479"] -> 0x00fd7934
...
[0, "user99985" ] -> 0xd246648f
[1, "user100156"] -> 0xf78d5bdd
[1, "user100187"] -> 0x68ab28bd
[1, "user100192"] -> 0x5c7fb621
...
[1, "user999920"] -> 0x67ded4b7
[2, "user100141"] -> 0x3996dd46
[2, "user100149"] -> 0xfce68412
[2, "user100223"] -> 0x91106e23
...

点查询 （point query），用于查找单个值的查询。如： db.users.find({ age: 21}).sort({ username: -1 })。 MongoDB 可以从 { age: 21 } 匹配的最后一个索引位置开始逆序遍历索引，所以非常高效。
多值查询（multi-value query），查找多个值相匹配的文档。如 db.users.find({ age: { $get: 21, $lte: 30 }})，查询 age 必须介于 21 到 30 之间。
不指定顺序时，返回的顺序是按照索引顺序排列的。如上一行的查询其顺序相当于 .sort({age: 1, username: 1}) 的顺序。
db.users.find({ age: { $get: 21, $lte: 30 }}).sort({username: 1}) 需要在内存中对结果进行排序。
如果在内存中进行排序的结果集大于 32MB，MongoDB就会报错。
此查询 db.users.find({ age: { $get: 21, $lte: 30 }}).sort({username: 1}) 用 {username: 1, age: 1} 的索引更好，因为不需要在内存中排序。但不得不在扫描整个索引。
在上述情况下，将排序键放在第一位是一个非常好的策略。：{sortKey: 1, queryCriteria: 1}
在一个寒冰数组的字段上做索引，这个索引永远也无法覆盖查询。（？？？ 5.1.4 会介绍）

`$` 查询符与索引效率

低效率的操作符： $ne、$not
- $ne 低效，它可以使用索引，但必须要查看这个字段上所有的索引条目。
- $not 有时能使用索引，但通常它不知道如何使用索引，因而退化为全表扫描。
无效率的操作符： $where、$exists、$nin
- $nin 总是进行全表扫描
- $where 和 $exists 完全无法使用索引。
- $exists: false，在索引中不存在的字段和 null 字段的存储方式是一样的，查询必须遍历所有文档检查才能判断是 null 还是字段不存在。

范围查询与索引

{精确: 1, 范围: 1} 的索引效率更优。如 db.users.find({age: 47, username: {$gt: "user4", $lt: "user10"}}) 的查询中，用 {age: 1, username: 1} 扫描的索引条目数（nscanned）将近 {usrname: 1, age: 1} 的十分之一。

OR 操作

$or 低效，因为他的每个子句都使用索引（多次查询），然后将结果集合并（检查并去重）。
尽可能地用 $in 代替 $or。

索引嵌套文档

在嵌套文档本身上建立索引，只在查询嵌套文档本身的完全匹配上可用。

多键索引

多键索引（mutilkey index），若某个键在某个（不一定是所有）文档上是数组，那么这个索引就会被标记为多键索引。
要想将多键索引回复为非多键索引，唯一的方法就是删除在重建这个索引。
多键索引比非多键索引更慢。因为 MongoDB 要对查询去重。

索引数组

对数组建立索引，实际上对数组的每个元素都建立一个索引条目。
数组索引的代价比单值索引高：对单次插入、更新或删除，每一个索引条目可能都需要更新（可能有上千个）。
可精确地在数组的某一个下标位置的元素建立索引。如： {comment.4: 1}。但此索引也只能在查找此元素（第5个）时被使用。
一个索引中的数组字段最多智能有一个，否则创建非法。这是为了避免索引条目的爆炸性增长：如一个 m 个元素，一个 n 个元素，就有 m*n 个索引条目。

索引基数

基数（cardinality），就是集合中某个字段拥有不同值的数量。
一个字段的基数越高，这个键上的索引就越高效（更精准、更能排除更多文档）。（如 createdAt 就比 isDeleted 高效）

使用 explain 和 hint

游标类型
- BasicCursor，基本游标，如不使用索引的查询。
- BtreeCursor，B 树游标，大部分使用索引的都使用此游标
- 其他游标，比如地理空间索引，使用他们自己的游标。
cursor.explain() 字段名词解释：

// cursor.explain()
{
    "cursor" : "BtreeCursor age_1_username_1", // 游标类型已经索引名称
    "isMultiKey" : false, // 是否为多键索引
    "n" : 83484, // 匹配的文档数目
    "nscannedObjects" : 83484, // 索引指针去磁盘上查找实际文档的次数
    "nscanned" : 83484, // 文档查询次数
    "nscannedObjectsAllPlans" : 83484,
    "nscannedAllPlans" : 83484,
    "scanAndOrder" : true, // 是否在内存中进行排序了
    "indexOnly" : false, // 是否只使用索引就能完成此查询
    "nYields" : 0, // 查询暂停的次数，（为了让写入顺利执行，如果有写入请求需要处理，查询会周期性地释放他们的锁）
    "nChunkSkips" : 0,
    "millis" : 2766, // 耗时 ms 
    "indexBounds" : { // 索引的使用情况，索引的遍历范围
        "age" : [
            [
                21,
                30
            ]
        ],
        "username" : [
            [
                {
                    "$minElement" : 1 // 负无穷
                },
                {
                    "$maxElement" : 1 // 正无穷
                }
            ]
        ]
    },
    "server" : "spock:27017"
}

查询优化器

MongoDB 并行执行一个查询的多个索引计划，并认为最早返回 100 个文档的计划就是胜者，其他查询计划就会被中止。
查询计划是会被缓存的，这个查询会一直使用它。
集合数据发生了较大变动，会重新挑选可行的查询计划。
建立索引，或者没执行 1000 此查询后，查询优化器会重新评估查询计划。

第六章

何时不应该用索引

索引的查找：先查索引 -> 根据索引再查文档
不用索引的查找：直接查文档
如上两条原则，如果结果集在原集合中所占的比例越大，索引的速度越慢。
例如：一个集合中只有一条数据，创建了索引后的查询会走两步，而不建立索引的查询只需要一步。
cursor.hint({$natural: 1}) 强制进行全表扫描（$natural：按文档在磁盘上的顺序排列）。

索引类型

唯一索引（{unique: true}）
- 文档中所有字段都必须小于 1024 字节，此字段才能包含到索引中。所以超过此大小的键不会受到唯一索引的约束。
- 在有文档的集合上创建唯一索引，默认遇到重复的会报错，创建失败。但可以用 dropDups 选项来跳过错误。
稀疏索引（{sparse: true}），只对有此键的文档进行索引。

索引管理

数据库的索引信息都存储在 system.indexes 集合中。此集合只能通过 ensureIndex 和 dropIndexes 对其进行操作。
更改索引名： db.foo.ensureIndex({...}, {name: "xxx"})
默认情况下，MongoDB 为了索引创建快，会阻塞所有数据库的读和写请求，但可以用 background 选项将创建过程放到后台，在有请求需要处理时创建过程会暂停一下（后台创建索引比前台创建慢得多）。
在已有文档上创建索引比先创建索引再插入这些文档快一点。

MongoDB 精粹

写在前面的话

第一章

第二章 基础知识

文档

集合

数据库

启动 MongoDB

数据类型

MongoDB Shell

MongoDB Shell 执行脚本

第三章 CRUD 命令

插入-批量插入 batchInsert

删除

更新

写入安全（Write Concern）机制

第四章 查询

游标

高级查询

数据库命令

第五章 索引

简介

复合索引

$ 查询符与索引效率

范围查询与索引

OR 操作

索引嵌套文档

多键索引

索引数组

索引基数

使用 explain 和 hint

查询优化器

第六章

何时不应该用索引

索引类型

索引管理

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第二章基础知识

第四章查询

第五章索引

`$` 查询符与索引效率