mongo 固定集合，大文件存储，简单优化 + 三招解决MongoDB的磁盘IO问题

1.固定集合

> db.createCollection('c1',{capped:true, size:, max:});//固定集合  必须  显式创建。 设置capped为true, 集合总大小xxx字节, [集合中json个数max]
{ "ok" :  }
> db.c1.stats()
{
 "ns" : "test.c1",
 "count" : ,
 "size" : ,
 "storageSize" : ,
 "numExtents" : ,
 "nindexes" : ,
 "lastExtentSize" : ,
 "paddingFactor" : ,
 "flags" : ,
 "totalIndexSize" : ,
 "indexSizes" : {

 },
 "capped" : ,
 "max" : ,
 "ok" :
}
> db.c1.insert({name:''});
> db.c1.insert({name:''});
> db.c1.insert({name:''});
> db.c1.find()
{ "_id" : ObjectId("51e28837cf05e15d315aa74a"), "name" : "" }
{ "_id" : ObjectId("51e28839cf05e15d315aa74b"), "name" : "" }
{ "_id" : ObjectId("51e2883dcf05e15d315aa74c"), "name" : "" }
> db.c1.insert({name:''});
> db.c1.find()
{ "_id" : ObjectId("51e28839cf05e15d315aa74b"), "name" : "" }
{ "_id" : ObjectId("51e2883dcf05e15d315aa74c"), "name" : "" }
{ "_id" : ObjectId("51e28845cf05e15d315aa74d"), "name" : "" }

普通集合转化为 固定集合

> db.runCommand({convertToCapped:'c1', size:});
{ "ok" :  }

2.GridFS 存储大文件。 视频，大图片...

GrdiFS使用两个表来存储数据:

files 包含元数据对象

chunks 包含其他一些相关信息的二进制块.

3.性能优化

> db.c1.find().explain()//查看执行效率
{
 "cursor" : "ForwardCappedCursor",
 "nscanned" : ,    //扫描集合中文档次数
 "nscannedObjects" : ,
 "n" : ,
 "millis" : ,
 "nYields" : ,
 "nChunkSkips" : ,
 "isMultiKey" : false,
 "indexOnly" : false,
 "indexBounds" : {

 }
}

　　3.1建立索引

> db.c1.ensureIndex({name:}, {background:true});//后台建立索引
> db.c1.getIndexKeys();//简单的查看索引 元素
[ { "name" :  } ]
> db.c1.getIndexes();//查看索引 详细信息
[
 {
  "v" : ,
  "key" : {
   "name" :
  },
  "ns" : "test.c1",
  "name" : "name_1",
  "background" : true
 }
]
> db.c1.find({name:''}).explain()
{
 "cursor" : "BtreeCursor name_1",
 "nscanned" : ,//只查询一次
 "nscannedObjects" : ,
 "n" : ,
 "millis" : ,
 "nYields" : ,
 "nChunkSkips" : ,
 "isMultiKey" : false,
 "indexOnly" : false,
 "indexBounds" : {
  "name" : [
   [
    "",
    ""
   ]
  ]
 }
}

建立唯一索引：

> db.c2.ensureIndex({age:}, {unique:}, {background:});//唯一索引， 索引值不得重复。

删除索引：

> db.c2.dropIndex({age:});
{ "nIndexesWas" : , "ok" :  }
db.c2.dropIndexes()； //删除所有索引，除_id索引外

　　3.2限定返回行数， 设定返回字段数， 将集合转为固定集合

性能监控：

mongosniff --source

随着时间增长存取速度慢下来，明显感觉到。遂进行一下优化：

三招解决MongoDB的磁盘IO问题    转载

有点标题党的意思，不过下面三招确实比较实用，内容来自Conversocial公司的VP Colin Howe在London MongoDB用户组的一个分享。
申请：下面几点并非放四海皆准的法则，具体是否能够使用，还需要根据自己的应用场景和数据特点来决定。
1.使用组合式的大文档
我们知道MongoDB是一个文档数据库，其每一条记录都是一个JSON格式的文档。比如像下面的例子，每一天会生成一条这样的统计数据：
{ metric: "content_count", client: 5, value: 51, date: ISODate("2012-04-01 13:00") }
{ metric: "content_count", client: 5, value: 49, date: ISODate("2012-04-02 13:00") }
而如果采用组合式大文档的话，就可以这样将一个月的数据全部存到一条记录里：
{ metric: "content_count", client: 5, month: "2012-04", 1: 51, 2: 49, ... }
通过上面两种方式存储，预先一共存储大约7GB的数据（机器只有1.7GB的内存），测试读取一年信息，这二者的读性能差别很明显：
第一种: 1.6秒
第二种: 0.3秒
那么问题在哪里呢？
实际上原因是组合式的存储在读取数据的时候，可以读取更少的文档数量。而读取文档如果不能完全在内存中的话，其代价主要是被花在磁盘seek上，第一种存储方式在获取一年数据时，需要读取的文档数更多，所以磁盘seek的数量也越多。所以更慢。
实际上MongoDB的知名使用者foursquare就大量采用这种方式来提升读性能。见此
2.采用特殊的索引结构
我们知道，MongoDB和传统数据库一样，都是采用B树作为索引的数据结构。对于树形的索引来说，保存热数据使用到的索引在存储上越集中，索引浪费掉的内存也越小。所以我们对比下面两种索引结构：
db.metrics.ensureIndex({ metric: 1, client: 1, date: 1})
与
db.metrics.ensureIndex({ date: 1, metric: 1, client: 1 })
采用这两种不同的结构，在插入性能上的差别也很明显。
当采用第一种结构时，数据量在2千万以下时，能够基本保持10k/s 的插入速度，而当数据量再增大，其插入速度就会慢慢降低到2.5k/s，当数据量再增大时，其性能可能会更低。
而采用第二种结构时，插入速度能够基本稳定在10k/s。
其原因是第二种结构将date字段放在了索引的第一位，这样在构建索引时，新数据更新索引时，不是在中间去更新的，只是在索引的尾巴处进行修改。那些插入时间过早的索引在后续的插入操作中几乎不需要进行修改。而第一种情况下，由于date字段不在最前面，所以其索引更新经常是发生在树结构的中间，导致索引结构会经常进行大规模的变化。
3.预留空间
与第1点相同，这一点同样是考虑到传统机械硬盘的主要操作时间是花在磁盘seek操作上。
比如还是拿第1点中的例子来说，我们在插入数据的时候，预先将这一年的数据需要的空间都一次性插入。这能保证我们这一年12个月的数据是在一条记录中，是顺序存储在磁盘上的，那么在读取的时候，我们可能只需要一次对磁盘的顺序读操作就能够读到一年的数据，相比前面的12次读取来说，磁盘seek也只有一次。
db.metrics.insert([
    { metric: 'content_count', client: 3, date: '2012-01', 0: 0, 1: 0, 2: 0, ... }
    { .................................., date: '2012-02', ... })
    { .................................., date: '2012-03', ... })
    { .................................., date: '2012-04', ... })
    { .................................., date: '2012-05', ... })
    { .................................., date: '2012-06', ... })
    { .................................., date: '2012-07', ... })
    { .................................., date: '2012-08', ... })
    { .................................., date: '2012-09', ... })
    { .................................., date: '2012-10', ... })
    { .................................., date: '2012-11', ... })
    { .................................., date: '2012-12', ... })
])
结果：
如果不采用预留空间的方式，读取一年的记录需要62ms
如果采用预留空间的方式，读取一年的记录只需要6.6ms