大数据中间件MongoDB

1.前言

相信说起MongoDB很多人都知道是NoSql，非关系型之类的，但是需要注意

1.和传统关系型数据库Sqlserver、Mysql、Oracle相比，MongoDB身为非关系型数据库，在数据存储结构和数据查询以及数据海量存储上,拥有绝对的优势，并且可以说它与关系型数据库是互为优缺点，互补的关系，所以不要主观的去给它们定义`谁更好一些"，在实际中可以将模式固定的结构化数据存储在RDS，灵活的业务存储在MongoDB中

2.虽然Redis也是非关系型数据库，但它和MongoDB没有可比性，因为Redis是操作内存，关注的是性能，多用于缓存和系统缓冲场景，而MongoDB则是文档型数据库，基于存储结构的灵活，适用于存储一些非标准且数据结构不固定的数据，所以不要去问MongoDB可不可以用来做缓存，选择正确的方式做正确的事，才是最佳实践，因为业务场景决定技术点。

2.MongoDB基本操作及安装

1.MongoDB的安装参考这里，有专门记录Linux安装步骤，至于windows下的太简单，就不做记录了

2.一些常用基本的命令，更多的就不介绍了，这些可以在官方手册中查询学习

1.数据库操作

//查看已有数据库
show dbs

//1.使用数据库
//2.查看集合
use UserDB
show collecitons

//1.删除数据库
//2.修复数据库
//3.从127.0.0.1克隆一份数据库
db.dropDatabase();
db.repairDatabase();
db.cloneDatabase("127.0.0.1");

//1.获取数据库状态，可以查看集合等信息
//2.获取当前数据库名字
//3.客户端连接服务端的信息
//4.查看当前服务版本
db.stats();
db.getName();
db.getMongo();
db.version();

集合操作

//1.创建一个用户集合,最大存放1000个文档，达到容量自动删除旧数据
//2.查看用户表状态
db.createCollection("User",{"size":1024,capped:true,max:1000});
db.User.stats();

//1.查询所有用户数据
//2.查询指令列
db.User.find();
db.User.find({}, {name: 1, Code: 1});

//1.查询用户集合id大于5的数据
//2.查询用户集合id小于5的数据
//3.查询用户集合id大于3并且小9的数据
db.User.find({id: {$gt: 5}});
db.User.find({id: {$lt: 5}});
db.User.find({id: {$gte: 3, $lte: 9}});

//1.新增一条用户数据
//2.修改一条用户数据
//3.删除一条用户数据
db.User.save({name: '特朗普', id: 1, sex: unknow,age:8});
db.User.update({age: 9}, {$set: {name: '特朗普'}}, false, true);
db.User.remove({id: 1});

MongoDBHelper

1.首先需要通过Nuget或者手动下载Mongodb在C#中的驱动MongoDB.Bson、MongoDB.Driver、MongoDB.Driver.Builders

2.实现简单的增删改查,在此仅供参考，没有很完善所以再拷贝去用的时候需要注意

 internal class MongoHelper
 {
     private readonly MongoDatabase _db = null;

     public MongoHelper()
     {
         var clientServer = new MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017").GetServer();
         this._db = clientServer.GetDatabase("UserDB");
     }

     public bool Insert<T>(T entity)
     {
         BsonDocument doc = entity.ToBsonDocument();
         WriteConcernResult result = this._db.GetCollection(typeof(T).Name).Insert(entity);
         return result.Ok;
     }

     public bool DelEntity<T>(string whereField, string whereValue)
     {
         var query = Query.EQ(whereField, whereValue);
         WriteConcernResult result = this._db.GetCollection(typeof(T).Name).Remove(query);
         return result.Ok;
     }

     public bool UpdateEntity<T>(string whereField, string whereValue, string updateField, string updateValue)
     {
         var query = Query.EQ(whereField, whereValue);
         var update = Update.Set(updateField, updateValue);
         WriteConcernResult result = this._db.GetCollection(typeof(T).Name).Update(query, update);
         return result.Ok;
     }

     public T FindOne<T>(string Field, string Value)
     {
         T oneEntity = default(T);
         FindOneArgs args = new FindOneArgs { Query = Query.EQ(Field, Value) };
         oneEntity = this._db.GetCollection(typeof(T).Name).FindOneAs<T>(args);
         return oneEntity;
     }
 }

2.MongoDB适用场景

其实对于已经了解过基本概念的来说，我们更想知道什么时候使用它，怎么发挥他的特点，既然前面说到，他和关系传统数据库是互补的，并且拥有存储不规则数据的绝对优势，那么我们可以扩展出对业务数据的解耦，例如存储需要查询不同系统的高并发数据，将他们组合起来存储在MongoDB，避免使用时跨库跨服务查询以节约性能，具体如下

1.在我们的员工管理系统中，我们有3个不同的微服务，考勤、申请、以及用户服务，员工的考勤信息与申请服务挂钩，实际情况下一个微服务对应的数据表很多个，每天需要统计考勤信息，那么就需要调用3个不同的服务以及多个库表之间的连接，用于组合出需要的数据，此时我们可以利用，数据异构工具，例如DataX、Canal、Kettle等，在后台将数据组合存储到MondoDB，方便查询，以缓解防止集中访问时对服务器的压力

2.用户系统中线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志，日志里会包含一些错误、警告、及用户行为等信息，通常服务会以文本的形式记录日志信息，这样可读性强，方便于日常定位问题，但当产生大量的日志之后，要想从大量日志里挖掘出有价值的内容，则需要对数据进行进一步的存储和分析。

3.项目初期数据库结构不稳定的情况下，这时不确定哪些表会有改变，可以使用Mongodb，例如一个表存储系统不同类型的数据， 某一天需求变更需要为某一个类型增加字段，对于动态存储，这时使用Mongodb就体现了优势所在

3.MongoDB架构设计

MongoDB分为3个大的核心模块，分别为MongoDB query Language、MongoDB Data Model、查询引擎，首先将客户端请求通过MongoDB query Language转换为MongoDB可识别的语句命令，再通过MongoDB Data Model转换为Bson文档，最终交给存储引擎将数据存储或读取。

1.Wiredtiger引擎写入原理

当数据给到MongoDB 引擎后，首先写入内部缓存，然后将缓存数据同步磁盘，为防止在缓存写入磁盘数据丢失，MongoDB 采用双写的策略，在写入缓存的同时，利用journaling buffer来存储数据的日志信息到journal文件中

1.journaling buffer是用于存放 mongodb 增删改 指令的缓冲区

2.journal文件类似于关系数据库中的事务日志

2.索引与查询

1.单个索引每个索引对应文档中的单个值，默认索引在id上

2.复合索引可以在查询中使用多个索引，查询数据，如果经常查询多个字段，我们可以使用建立复合索引来提升性能，但是需要注意复合索引的顺序非常重要，大范围在前小范围在后

3.如果索引太多，插入更新数据会导致索引的重排，所以可以根据自身系统监控查询的字段，将查询较多的设为索引键

4.索引在内存中大概占据4kb的大小，并且是非聚集的

4.MongoDB复制集

在上面介绍中，我们使用的是一台服务器，一个mongod服务进程.如果单纯的做学习和开发是完全可以承载的，但是在生产环境中，风险会增高，如果服务器宕机或者故障导致数据库有一段时间不可访问，而使用mongodb的复制功能来将数据副本保存在多台服务器上，即使一台服务器出错，也可以保证程序正常运行和数据安全，在实际落地中实现MongoDB高可用方案主从复制建议最少3个节点，一个主节点用于读写，2个从节点用于同步主节点数据在主节点故障时保证可以提供服务。

1.集群搭建

1.在MongoDB中创建多个配置文件,数据和日志需要创建实例自己独立的文件夹，端口需要设置为不同，或者拷贝3个mongodb文件作为独立文件，然后独立启动

#复制三份配置文件
# Where and how to store data.
storage:
  dbPath: /usr/local/mongodb/mongoserver/data/27017data #数据文件存放目录
  journal:
    enabled: true

systemLog:
  destination: file
  logAppend: true
  path:  /usr/local/mongodb/mongoserver/log/mongodb27017.log

# network interfaces
net:
  port: 27017 #27018  #27019
  bindIp: 127.0.0.1

replication:
   replSetName: rs0  #复制集名称，多个配置写一样的

2.根据配置启动不同端口的3个不同实例

./mongod -f mongo27017.conf
./mongod -f mongo27018.conf
./mongod -f mongo27019.conf

3.使用客户端连接,然后使用rs.initiate()集群初始化

//局域网连接需要将ip设置为0.0.0.0
mongodb.exe --host 192.168.0.106 --port 27018

rs.initiate()

4.查看集群状态rs.status(),然后使用rs.add("192.168.0.106:27019")向集群中添加另外2个节点

5.然后客户端连接集群

 //连接字符串
 mongodb://192.168.0.106:27018,192.168.0.106:27019,192.168.0.106:27020/?readPreference=primary&ssl=false

 var clientServer = new MongoClient("mongodb://192.168.0.106:27018,192.168.0.106:27019,192.168.0.106:27020").GetServer();

2.选举机制

1.现在有27018、27019、27020 一主2从，那么当27018主节点宕机后，在各个节点有心跳检测机制,如果在一定时间内，没有回复，那么从节点就会触发选举机制选出新的主节点

• 1.从节点首先会各自投票vote自己为主节点
• 2.然后向其他节点拉票，如果节点给自己投了，就不能给别人投，选举规则过半数则为主节点，集群节点为奇数节点，偶数节点会产生脑裂，形成多个主节点
• 3.当主节点连接后，自动变为从节点