大家好，我是哪吒，最近项目在运用MongoDB作为图片和文档的存储数据库，为啥不直接存MySQL里，还要搭个MongoDB集群，麻不费事？

让我们一同，一探究竟，继续学习MongoDB的业务、衔接池以及聚合结构，完结快速入门，丰富个人简历，进步面试level，给自己添加一点谈资，秒变面试小达人，BAT不是梦。

一、MongoDB 不支撑业务？

一些第三方文章将 MongoDB 描述成 BASE 数据库。BASE 是指“基本可用、软状况、终究共同”。

但这不是真的，从来都不是！MongoDB 从来都不是“终究共同”的。对主文档的读写是强共同性的，对单个文档的更新始终是原子的。软状况是指需求持续不断的更新数据，不然数据就会过期，但 MongoDB 并非如此。

终究，假如太多的节点不可用，无法到达裁定，MongoDB 将进入只读状况（降低可用性）。这是有意这么规划的，因为这样能够保证在出现问题时坚持共同性。

MongoDB 是一个 ACID 数据库。它支撑原子性、共同性、阻隔性和持久性。

对单个文档的更新始终是原子的，从 4.0 版别开端，MongoDB 也支撑跨多个文档和调集的业务。从 4.2 开端，甚至支撑分片集群的跨分片业务。

尽管 MongoDB 支撑业务，但在运用它时依然要谨慎。业务是以功能为价值的，而且因为 MongoDB 支撑丰富的分层文档，假如你的方法规划正确，就没有必要常常跨多个文档更新数据。

MongoDB 4.0支持事务了，还有多少人想用MySQL呢？

二、什么是业务？

业务是数据库中处理的逻辑单元，包含一个或多个数据库操作，既能够是读操作，也能够是写操作，MongoDB支撑跨个多操作、调集、数据库、文档和分片的ACID业务。

业务的要害：它要么都成功，要么都失败。

三、ACID的定义

ACID是一个业务所需求具有的一组特点调集。

ACID是原子性atomicity、共同性consistency、阻隔性isolation、持久性durability的缩写。

ACID业务能够保证数据和数据库状况的有效性，即便在出现断电或其它过错的情况下也是如此。

原子性保证了业务中的一切操作要么都被履行、要么都不被履行。

共同性保证可假如业务成功，那么数据库将从一个共同性状况转移到下一个共同性状况。

阻隔性是答应多个业务同时在数据库中运转的特点。它保证了一个业务不会查看到任何其它业务的部分成果，这意味着多个业务并行运转于依次运转每个业务所取得的成果都相同。

持久性保证了在提交业务时，即便体系产生毛病，一切数据也都会坚持持久化。

当数据库满意一切这些特点而且只要成功的业务才会被处理时，它就被称为契合ACID的数据库。假如在业务完结之前产生毛病，ACID保证不会更改任何数据。

MongoDB是一个分布式数据库，它支撑跨副本集和跨分片的ACID业务。网络层添加了额外的复杂性。

四、怎么运用业务

MongoDB供给了两种API来运用业务。

  • 第一种与联系型数据库类似（如start_transaction和commit_transaction），称为中心API；
  • 第二种称为回调API，一般引荐运用这种；

中心API不会为大多数过错供给重试逻辑，它要求开发人员为操作、业务提交函数以及所需的任何重试和过错逻辑手动编写代码。

与中心API不同，回调API供给了一个简单的函数，该函数封装了很多的功用，包含发动与指定逻辑会话关联的业务、履行作为回调函数供给的函数以及提交业务。回调API还供给了处理提交过错的重试逻辑。在MongoDB4.2中添加回调API是为了简化运用业务的应用程序开发，也便于添加处理业务过错的应用程序重试逻辑。

中心API和回调API的比较

中心API 回调API
需求显现调用才能发动和提交业务 发动业务、履行指定操作，然后提交（可在产生过错前停止）
不包含TransientTransactionError和UnknowTransactionCommitResult的过错处理逻辑，而是供给了为这些过错进行自定义处理的灵活性 主动为TransientTransactionError和UnknowTransactionCommitResult供给过错处理逻辑
要求为特定业务将显式的逻辑会话传递给API 要求为特定业务将显式的逻辑会话传递给API

五、重要参数简介

在MongoDB业务中有两种约束，第一种是时刻，操控业务的运转时刻、业务等待获取锁的时刻以及一切业务运转的最长时刻；第二种是MongoDB的oplog条目和单个条目大巨细约束；

1、时刻约束

业务的默许最大运转时刻是1分钟。能够经过修改transactionLifetimeLimitSeconds的约束来添加。对于分片集群，必须在一切分片副本集成员上设置该参数。超越此时刻后，业务将被视为已过期，并由定时运转的整理进程停止。整理进程每60秒或transactionLifetimeLimitSeconds/2运转一次，以较小的值为准。

要显式设置业务的时刻约束，建议在提交业务时指定maxTimeMS参数。假如maxTimeMS没有设置，那么将运用transactionLifetimeLimitSeconds；假如设置了maxTimeMS，但这个值超越了transactionLifetimeLimitSeconds，那么还是会运用transactionLifetimeLimitSeconds。

业务等待获取其操作所需锁的默许最大时刻是 5 毫秒。能够经过修改maxTransactionLockRequestTimeoutMillis参数来操控。假如业务在此期间无法获取锁，则该业务会被停止。

maxTransactionLockRequestTimeoutMillis能够被设置为0、-1或大于0的数字。

  • 设置为0，表明假如业务无法当即取得所需的一切锁，则该业务会被停止；
  • 设置为-1，将运用由maxTimeMS参数所指定的超时时刻；
  • 设置为大于0的其它数字，将等待时刻装备为该时刻，尝试获取锁的等待时刻也是该时刻，单位秒；

2、oplog巨细约束

MongoDB会创立出与业务中写操作数量相同的oplog数目。可是，每个oplog条目必须在16MB的BSON文档巨细约束之内。

六、衔接池 = 数据库衔接的缓存

在最开端接触MongoDB的时分，是经过 MongoDatabase database = new MongoClient("localhost", 27017).getDatabase("test");的办法衔接MongoDB。

它会为每个请求创立一个新的衔接，然后毁掉，一般数据库的衔接都是TCP衔接，TCP是长衔接，假如不断开，就会一向连着。

众所周知，新建一个数据库衔接的价值是很大的，复用现有衔接才是首选，衔接池便是干这个的。

因而当需求新的衔接时，就能够复用衔接池中缓存的衔接了。假如运用得当，衔接池能够最大程度的降低数据库的新衔接数量、创立频率。

能够经过Mongo.get办法取得DB目标，表明MongoDB数据库的一个衔接。默许情况下，当履行完数据库的查询操作后，衔接将主动回到衔接池中，经过api中的finally办法，将衔接归还给衔接池，不需求手动调用。

1、MongoDB查询数据五步走

  1. MongoDB Client需求找到可用的MongoDB；
  2. Server MongoDB Client需求和 MongoDB Server树立 Connection；
  3. 应用程序处理线程从 Connection Pool中获取 Connection；
  4. 数据传输（获取衔接后，进行 Socket 通讯，获取数据）；
  5. 断开 Collection；

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2、MongoDB衔接池的参数装备

#线程池答应的最大衔接数
connectionsPerHost: 40
#线程池中衔接的最大闲暇时刻
threadsAllowedToBlockForConnectionMultiplier: 20
#1、MongoDB Client需求找到可用的MongoDB Server所需求的等待时刻
serverSelectionTimeout: 40000
#2、MongoDB Client需求和MongoDB Server树立（new）Connection
connectTimeout: 60000
#3、应用程序处理线程从Connection Pool中获取Connection
maxWaitTime: 120000
#主动重连
autoConnectRetry: true
#socket是否保活
socketKeepAlive: true
#4、数据传输（获取衔接后，进行Socket通讯，获取数据）
socketTimeout: 30000
slaveOk: true
dbName: ngo
#是否进行权限验证
auth: false
#用户名
username: ngo
#暗码
password: 12345678

七、聚合结构

聚合结构是MongoDB中的一组剖析东西，能够对一个或多个调集中的文档进行剖析。

聚合结构依据管道的概念，运用聚合管道能够从MongoDB调集获取输入，并将该调集中的文档传递到一个或多个阶段，每个阶段对输入履行不同的操作。每个阶段都将之前阶段输出的内容作为输入。一切阶段的输入和输出都是文档，能够称为文档流。

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每个阶段都会供给一组按钮或可调参数，能够经过操控它们来设置该阶段的参数，以履行各种使命。

这些可调参数一般选用运算符的方法，能够运用这些运算符来修改字段、履行算术运算、调整文档形状、履行各种累加使命或其它各种操作。

常见的聚合管道包含匹配match、投射project、排序sort、跳过skip、约束limit。

八、MongoDB文档格式规划

文档中表明数据的办法，在进行文档格式规划时，首要需求了解查询和数据拜访的办法。

1、约束条件

比如最大文档巨细为16MB。

2、查询和写入的拜访方法

经过了解查询的运转时刻和频率，识别出最常见的查询，一旦确定了这些查询，就应该尽量减少查询的数量，并在文档规划中保证一同查询的数据存储在同一个文档中。

这些查询中未运用的数据应该存放在不同的调集中。需求考虑是否能够将动态数据（读/写）和静态数据（读）分离开。在进行文档格式规划时，进步最常见查询的优先级会取得最佳的功能。

3、联系类型

依据业务逻辑、文档之间的联系来考虑哪些数据是相关的，确定运用嵌入还是引证。需求弄清楚怎么在不履行其它查询的情况下引证文档，以及当联系产生变化时需求更新几个文档。还要考虑数据结构是否易于查询。

4、范式化与反范式化

  • 范式化是指数据涣散在多个调集中，在调集之间进行数据的引证；
  • 反范式化会将一切数据嵌入单个文档中；

怎么挑选范式化与反范式化，范式化的写入速度更快，而反范式化的读取速度更快，因而需求依据应用程序的实践需求进行权衡。

5、内嵌数据和引证数据比照

更适合内嵌数据 更适合引证数据
较小子文档 较大子文档
数据不常常改变 数据常常改变
数据终究共同即可 必须保证强共同性
数据一般需求二次查询才能取得 数据一般不包含在成果中
快速读取 快速写入

6、优化数据操作

优化读操作一般包含正确的索引和单个文档中回来尽或许多的数据； 优化写操作一般包含减少索引数量、尽或许的进步更新功率；

经过删去旧数据进行优化：

第一种办法是经过固定调集完结；

第二种是运用TTL调集。TTL调集能够更准确的操控删去文档的时刻，但在写入量过大的调集中操作速度不够快，经过遍历TTL索引来删去文档。

第三种办法是分库分表。每个月的文档单独运用一个调集。这种办法完结起来愈加复杂，因为需求运用动态调集或数据库名称，或许需求查询多个数据库。

九、小结

  1. MongoDB从4.0开端支撑业务了，MongoDB 是一个 ACID 数据库。它支撑原子性、共同性、阻隔性和持久性。尽管 MongoDB 支撑业务，但在运用它时依然要谨慎。业务是以功能为价值的；
  2. 了解MongoDB了怎么运用业务以及它的参数装备计划，到达即插即用的作用；
  3. 对MongoDB查询数据的过程，有了更深层次的理解；
  4. 领悟了MongoDB衔接池的含义；
  5. 深刻理解了MongoDB文档格式规划思想；
  6. 总结了MongoDB读写的优化办法；