聊聊 MongoDB

MongoDB 是目前主流的 NoSQL 数据库之一。由于历史原因，接手的一个项目底层大量使用了 MongoDB 。在学生时代对 MongoDB 也有一些了解，但是真正用到生产项目里面还是第一次。不出意外的，在使用过程中也伴随着许多不适应，也不止一次的怀念便捷的 ORM、熟悉的 SQL （甚至 InfluxDB 这种时序数据库也是兼容SQL查询的） 。这里主要讲一下，在过去一年里使用 MongoDB 中的一些新认识以及遇到的问题。

数据建模

数据建模中的关键挑战是平衡应用程序的需求，数据库引擎的性能特征以及数据检索模式。在设计数据模型时，请始终考虑数据的应用程序使用情况（即查询，更新和数据处理）以及数据本身的固有结构。

很多人误以为MongoDB这类数据库就不应该存在相互之间的关联，尽量将相关数据存在同一张表里，使用嵌套的形式。

其实下面这种遵循范式的数据表设计在MongoDB中也是常见的

一般来说，在下述情况下可以使用规范化模型：

• 当内嵌数据会导致很多数据的重复，并且读性能的优势又不足于盖过数据重复的弊端时候。
• 需要表达比较复杂的多对多关系的时候。
• 大型多层次结构数据集。

引用比内嵌要更加灵活一些。 但客户端应用必须使用二次查询来解析文档内包含的引用。换句话说，对同样的操作来说，规范化模式会导致更多的网络请求发送到数据库服务器端。

索引结构的误区

从MongoDB 3.2开始，WiredTiger存储引擎是默认的存储引擎。而WiredTiger采用的数据结构就是B+Tree。参考链接：MongoDB存储引擎说明,以及 WiredTiger官方介绍。

• WiredTiger maintains a table’s data in memory using a data structure called a B-Tree ( B+ Tree to be specific), referring to the nodes of a B-Tree as pages. Internal pages carry only keys. The leaf pages store both keys and values.

依稀记得去年还有人问过我Mysql为什么要用B+树，谈到B+树节点间相互连接有利于快速的做范围查询。当时也是看到过类似的文章说，MongoDB由于不需要做范围查询，所以使用的占用空间比较少的B树。现在想起来，还是不能人云亦云。

ObjectId的生成

MongoDB作为分布式数据库，它默认的主键的 _id 的生成方式实际上是值得好好聊聊的。

在一些早前的文章里，很容易看到下面类似的描述：

这些是 _id 的一些主要特征的摘要：

• _id 是集合中文档的主键，用于区分文档（记录）。
• _id自动编入索引。指定 { _id: } 的查找将 _id 索引作为其指南。
• 默认情况下，_id 字段的类型为 ObjectID，是 MongoDB 的 BSON 类型之一。如果需要，用户还可以将 _id 覆盖为 ObjectID 以外的其他内容。

ObjectID 长度为 12 字节，由几个 2-4 字节的链组成。每个链代表并指定文档身份的具体内容。以下的值构成了完整的 12 字节组合：

• 一个 4 字节的值，表示自 Unix 纪元以来的秒数
• 一个 3 字节的机器标识符
• 一个 2 字节的进程 ID
• 一个 3 字节的计数器，以随机值开始

通常，你不必担心要如何生成 ObjectID。如果文档尚未分配 _id 值，MongoDB 将自动生成一个 _id 值。

实际上在3.4版本之后，官方文档中对ObjectId¶描述是：

ObjectIds are small, likely unique, fast to generate, and ordered. ObjectId values are 12 bytes in length, consisting of:

• a 4-byte timestamp value, representing the ObjectId’s creation, measured in seconds since the Unix epoch
• a 5-byte random value
• a 3-byte incrementing counter, initialized to a random value

所以中间ObjectId的机器标识符与进程 ID的五位被一个随机值替代了。

实际上在云原生容器化的场景下，机器标识符与进程id很有可能存在大规模的相同。因此一个随机数反而更加安全，可以保证id的唯一性。

毕竟，在同一时刻，两个独立的进程通过同样的次数，生成一样的随机数。这种情况几乎不可能发生。

分片键的选择

在Mongodb里面存在另一种集群，就是分片技术,可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。

优点：

• 对应用层无感，开发人员不在需要关注该怎么分表、分表以后跨表查询、事务要如何处理
• 配置简单（没有特殊情况按照_id进行哈希分片即可，特殊的如时序数据可以按照时间字段进行范围分片）

当MongoDB存储海量的数据时，一台机器可能不足以存储数据，也可能不足以提供可接受的读写吞吐量。这时，我们就可以通过在多台机器上分割数据，使得数据库系统能存储和处理更多的数据。

分片方式

MongoDB提供了基于哈希(hashed)和基于范围(Range)2种分片方式：

哈希分片

哈希分片使用hash索引来在分片集群中对数据进行划分。哈希索引计算某一个字段的哈希值作为索引值，这个值被用作片键。哈希分片以减少定向操作和增加广播操作为代价。分片集群内的数据更加均衡。从MongoDB4.0开始，mongo shell提供了convertShardKeyToHashed()方法，用于查看键的hash值。选择作为hash分片键的字段应该有良好的基数或者该字段包含大量不同的值，hash分片非常适合选取具有像objectId或时间戳那样单调更改的字段作为片键。使用sh.shardCollection()方法，来对集合进行hash分片。

sh.shardCollection("database.collection",{<field> : "hashed" } )

范围分片

基于范围的分片会将数据划分为由片键值确定的连续范围。在范围分片模型中，具有“接近”片键的文档可能位于相同的chunk或者shard中，连续范围读取文档将变得高效，但是如果片键选择不佳，则读取和写入的想你将会降低。如果未选择其它选项(如hash分片或者zone),则基于范围的分片是默认的分片方式。范围分片片键的选择：基数大频率低非单调变化使用sh.shardCollection()方法，来对集合进行范围分片，可以选择单字段或者多字段sh.shardCollection(“database.collection”,{}) *

片键选择因素

分片键决定了集合内的文档如何在集群的多个分片上分布数据，分片键要么是一个索引字段，要么是一个存在于集合所有文档中的符合索引字段。MongoDB尝试在集群中的各个分片之间平均分配数据块(chunk)，特别注意，shard之间平均分配的数据块(chunk)，而不是数据量，分片键的选择直接关系到分片结果的好坏。NOTE：在MongoDB4.2之前，文档的分片字段是不可以修改的。从4.2版本开始，除非分片键是不可变的_id字段，否则你可以更新文档的分片字段。所有需要分片的集合都必须具有支持分片的索引，即分片键上必须有索引，可以使分片键的索引，也可以是符合索引，对于符合索引，分片键必须是索引的前缀。如果集合为空，则sh.shardCollection()在分片键上自动创建索引，无需认为干预如果集合存在数据，则必须先创建索引，然后再使用sh.shardCollection()来为集合分片。分片键的选择需要综合考虑分片键的基数、频率和变化率。

• 基数。分片键的基数决定了分片集群可以创建的最大chunk的数目。在任何给定的时间，唯一的分片值只能存在一个chunk上。例如：使用性别进行分片，则只能分为“男”和“女”2个chunk，不能随着数据增多而分裂为更多的chunk，因为一个分片值只能存储在同一个chunk中。

• 频率。频率代表给定值在该列中出现的比率，与关系型数据库中select distinct …异曲同工。如果大多数文档包含了这些值的子集，那么存储这些文档的chunk将成为集群中的瓶颈，随着数据的增长，他们将会成为不可分割的数据块，降低了集群水平扩展的有效性。例如：集合people用来统计各个名族的人信息，使用名族作为分片字段，那么根据我国56个名族的人数分布，占据人口总数92%的汉族将占据一个chunk，这样会导致该chunk非常巨大，失去了分片的意义。

• 变化率。单调递增或单调递减的分片键可能将数据写到集群中的单个分片上。如果分片键值始终在增加，则所有新插入都将路由到以maxKey为上限的块。 如果分片键值始终在减小，则所有新插入都将路由到以minKey为下限的块。 包含该块的分片将成为写操作的瓶颈。

危险的模糊查询

MongoDB的模糊查询可以使用 $regex 运算符通过正则表达式来进行匹配查询。
$regex ：为查询中的模式匹配字符串提供正则表达式功能 。
语法：

{ < field >： { $ regex ： / pattern / ， $ options ： ‘’ } }
{ < field >： { $ regex ： ‘pattern’ ， $ options ： ‘’ } }
{ < field > ： { $ regex ： / pattern / < options > } }

options 中设置i模式可以进行忽略大小写的匹配。但是这样大概率不会使用索引，将会进行全表扫描。

本人有幸使用这个语句，查询某个亿级单表时，将整个MongoDB集群CPU拉爆。。。事后explain( )语句分析了下相关的查询语句，发现早前设置的索引确实没有命中。