MongoDB的备份和部署 高级功能索引,聚合复制,分片
创建备份
MongoDB 数据转储
为了在 MongoDB 中创建数据库备份,需要使用 mongodump 命令。该命令会将服务器上的所有数据都转储到 dump 目录中。你可以使用很多选项来限制转储的数据量,或者创建远程服务器备份。
格式
mongodump 命令的基本语法格式为:
>mongodump
范例
开启 mongod 服务器。假设 mongod 服务器运行在 localhost 上,端口为 27017。在命令行上输入命令,在 MongoDB 实例的 bin 目录下输入 mongodump 命令。
假设 mycol 集合包含如下数据:
>mongodump
上述命令会连接在 127.0.0.1 运行的服务器(端口为 27017),将所有数据备份到 /bin/dump 上。命令输出结果如下图所示:
mongodump 命令其实包含很多选项。
语法格式 | 描述 | 范例 |
---|---|---|
mongodump --host HOST_NAME --port PORT_NUMBER |
该命令将指定 mongod 实例上的所有数据库都进行了备份 | mongodump --host tutorialspoint.com --port 27017 |
mongodump --dbpath DB_PATH --out BACKUP_DIRECTORY |
- | mongodump --dbpath /data/db/ --out /data/backup/ |
mongodump --collection COLLECTION --db DB_NAME |
该命令只备份那些指定路径上的指定数据库 | mongodump --collection mycol --db test |
重新恢复数据
恢复备份数据使用 mongorestore 命令,该命令将备份目录中的所有数据给予恢复。
语法格式
mongorestore 命令的基本语法格式为:
> mongorestore
该命令输入结果如下图所示:
部署
在准备一个 MongoDB 部署时,应该先了解一下应用是如何在生产环境中运行的。使用一个持久性可重复的策略来管理部署环境无疑是很有用的,它将减少你在生产环境中遇到意外麻烦的可能性。
最佳的策略应包括以下几点:规划设置原型,执行负载测试,监控关键参数,并使用该信息来扩展设置。关键在于积极监控整个系统,这能有助于了解生产系统在部署前的运作方式,确定该在何处添加功能。例如,意识到了内存使用中的潜在峰值,就有可能及时地防止写锁定情况的出现。
为了监控部署,MongoDB 提供了多种命令。
mongostat
该命令检查所有运行中的 mongod 实例的状态,返回数据库操作的统计结果。这些统计命令包括插入数、查询数、更新数、删除数以及游标的操作等。有些命令还能显示碰到页面错误的时间,以及写锁的时间百分比。这意味着你遇到一些问题:内存低,写入及性能上出现了一些问题。
先运行 mongod 实例,然后在另一个命令行提示符中输入命令,在 mongodb 安装目录的 bin 目录下输入mongostat。
D:\set up\mongodb\bin>mongostat
该命令输出结果如下:
mongotop
该命令能够记录并报告 MongoDB 实例基于每个集合的读写活动。mongotop 默认每秒返回一次结果,但我们可以修改间隔时间。你应该检查读写活动是否符合应用预期状态。理想情况下,不应该出现对数据库进行过多的写操作,过于频繁地读取磁盘,或者超出了工作集的容量等情况。
先运行 mongod 实例,然后在另一个命令行提示符中输入命令,在 mongodb 安装目录的 bin 目录下输入mongotop。
D:\set up\mongodb\bin>mongotop
该命令输出结果如下所示:
要想使 mongotop 命令返回信息的间隔时间变长,可以在 mongotop 命令的后面指定一个数字。
D:\set up\mongodb\bin>mongotop 30
上述命令表示每 30 秒返回数值。
除了 mongodb 工具之外,10gen 还提供了免费的托管监控服务:MongoDB Management Service(MMS)。通过它所提供的仪表板,你可以查看整个集群的各个参数。
索引
索引能够实现高效地查询。没有索引,MongoDB 就必须扫描集合中的所有文档,才能找到匹配查询语句的文档。这种扫描毫无效率可言,需要处理大量的数据。
索引是一种特殊的数据结构,将一小块数据集保存为容易遍历的形式。索引能够存储某种特殊字段或字段集的值,并按照索引指定的方式将字段值进行排序。
ensureIndex() 方法
要想创建索引,需要使用 MongoDB 的 ensureIndex()
方法。
语法格式
ensureIndex()
方法的基本语法格式为:
>db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1})
这里的 key 是想创建索引的字段名称,1 代表按升序排列字段值。-1 代表按降序排列。
范例
>db.mycol.ensureIndex({"title":1})
>
可以为 ensureIndex()
方法传入多个字段,从而为多个字段创建索引。
>db.mycol.ensureIndex({"title":1,"description":-1})
>
ensureIndex()
方法也可以接受一些可选参数,如下所示:
参数 | 类型 | 描述 |
---|---|---|
background |
布尔值 | 在后台构建索引,从而不干扰数据库的其他活动。取值为 true 时,代表在后台构建索引。默认值为 false |
unique |
布尔值 | 创建一个唯一的索引,从而当索引键匹配了索引中一个已存在值时,集合不接受文档的插入。取值为 true 代表创建唯一性索引。默认值为false 。 |
name |
字符串 | 索引名称。如果未指定,MongoDB 会结合索引字段名称和排序序号,生成一个索引名称。 |
dropDups |
布尔值 | 在可能有重复的字段内创建唯一性索引。MongoDB 只在某个键第一次出现时进行索引,去除该键后续出现时的所有文档。 |
sparse |
布尔值 | 如果为 true,索引只引用带有指定字段的文档。这些索引占据的空间较小,但在一些情况下的表现也不同(特别是排序)。默认值为 false 。 |
expireAfterSeconds |
整型值 | 指定一个秒数值,作为 TTL 来控制 MongoDB 保持集合中文档的时间。 |
v |
索引版本 | 索引版本号。默认的索引版本跟创建索引时运行的 MongoDB 版本号有关。 |
weights |
文档 | 数值,范围从 1 到 99, 999。表示就字段相对于其他索引字段的重要性。 |
default_language |
字符串 | 对文本索引而言,用于确定停止词列表,以及词干分析器(stemmer)与断词器(tokenizer)的规则。默认值为 english。 |
language_override |
字符串 | 对文本索引而言,指定了文档所包含的字段名,该语言将覆盖默认语言。默认值为 language。 |
聚合
聚合操作能够处理数据记录并返回计算结果。聚合操作能将多个文档中的值组合起来,对成组数据执行各种操作,返回单一的结果。它相当于 SQL 中的 count(*) 组合 group by。
aggregate() 方法
对于 MongoDB 中的聚合操作,应该使用 aggregate()
方法。
语法格式
aggregate()
方法中的基本格式如下所示:
>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
范例
假如某个集合包含下列数据:
{
_id: ObjectId(7df78ad8902c)
title: 'MongoDB Overview',
description: 'MongoDB is no sql database',
by_user: 'tutorials point',
url: 'http://www.tutorialspoint.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
},
{
_id: ObjectId(7df78ad8902d)
title: 'NoSQL Overview',
description: 'No sql database is very fast',
by_user: 'tutorials point',
url: 'http://www.tutorialspoint.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 10
},
{
_id: ObjectId(7df78ad8902e)
title: 'Neo4j Overview',
description: 'Neo4j is no sql database',
by_user: 'Neo4j',
url: 'http://www.neo4j.com',
tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
likes: 750
},
假如想从上述集合中,归纳出一个列表,以显示每个用户写的教程数量,需要像下面这样使用 aggregate()
方法:
> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{
"result" : [
{
"_id" : "tutorials point",
"num_tutorial" : 2
},
{
"_id" : "Neo4j",
"num_tutorial" : 1
}
],
"ok" : 1
}
>
假如用 SQL 来处理上述查询,则需要使用这样的命令:select by_user, count(*) from mycol group by by_user
。
上例使用 by_user 字段来组合文档,每遇到一次 by_user
,就递增之前的合计值。下面是聚合表达式列表。
表达式 | 描述 | 范例 |
---|---|---|
$sum |
对集合中所有文档的定义值进行加和操作 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) |
$avg |
对集合中所有文档的定义值进行平均值 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}]) |
$min |
计算集合中所有文档的对应值中的最小值 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
$max |
计算集合中所有文档的对应值中的最大值 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) |
$push |
将值插入到一个结果文档的数组中 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) |
$addToSet |
将值插入到一个结果文档的数组中,但不进行复制 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) |
$first |
根据成组方式,从源文档中获取第一个文档。但只有对之前应用过 $sort 管道操作符的结果才有意义。 |
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
$last |
根据成组方式,从源文档中获取最后一个文档。但只有对之前进行过 $sort 管道操作符的结果才有意义。 |
db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}]) |
管道的概念
在 UNIX 命令 Shell 中,管道(pipeline)概念指的是能够在一些输入上执行一个操作,然后将输出结果用作下一个命令的输入。MongoDB 的聚合架构也支持这种概念。管道中有很多阶段(stage),在每一阶段中,管道操作符都会将一组文档作为输入,产生一个结果文档(或者管道终点所得到的最终 JSON 格式的文档),然后再将其用在下一阶段。
聚合架构中可能采取的管道操作符有:
- $project 用来选取集合中一些特定字段。
- $match 过滤操作。减少用作下一阶段输入的文档的数量。
- $group 如上所述,执行真正的聚合操作。
- $sort 对文档进行排序。
- $skip 在一组文档中,跳过指定数量的文档。
- $limit 将查看文档的数目限制为从当前位置处开始的指定数目。
- $unwind 解开使用数组的文档。当使用数组时,数据处于预连接状态,通过该操作,数据重新回归为各个单独的文档的状态。利用该阶段性操作可增加下一阶段性操作的文档数量。
复制
复制是一种在多个服务器上同步数据的过程。通过在不同的数据库服务器上实现多个数据副本,复制能够实现数据冗余,提高数据的可用性,从而避免了仅仅因为一台服务器故障后就会产生的数据库灾难。总之,复制可以使你免受硬件故障与服务中断的影响,及时恢复数据。由于数据有多个副本,所以可以将其中一个副本用于灾难恢复、报告或备份。
为什么需要复制
- 保持数据安全
- 保证数据的高可用性(24 小时 × 7 天,全年无休)
- 灾难恢复
- 无需停机维护(比如进行备份、索引重建,压缩等任务)
- 读取的可扩展性(可读取其他副本)
- 副本集对应用的公开性
复制在 MongoDB 中的运作方式
MongoDB 使用副本集(replica set)来实现复制操作。副本集是一组托管同一数据集的 mongod 对象。在副本集中,主节点负责接收写入操作。所有其他的实例(从节点)则通过执行主节点的操作来拥有同样的数据集。副本集中只有一个主节点。
- 副本集具有 2 个或多个节点(但一般最少需要 3 个节点)。
- 副本集只有一个主节点,其他全是从节点。
- 所有数据都是从主节点复制到从节点上的。
- 当发生自动故障转移或维护时,会重新推举一个新的主节点。
- 当失败节点恢复后,该节点重新又连接到副本集中,重新作为从节点。
下图展示了一个典型的 MongoDB 复制图。客户端应用总是跟主节点交互,主节点将数据复制到从节点上。
副本集特点
- 具有 N 个节点的集群
- 任何节点都可能成为主节点
- 所有写入操作必须由主节点来完成
- 自动故障转移
- 自动故障恢复
- 重新推举主节点
建立副本集
在本教程中,我们将把单独的一个 mongod 实例转变为副本集,步骤如下:
关闭正在运行的 MongoDB 服务器。
指定 --replSet 选项来开启 MongoDB 服务器。--replSet 的基本格式如下:
mongod --port "PORT" --dbpath "YOUR_DB_DATA_PATH" --replSet "REPLICA_SET_INSTANCE_NAME"
范例
mongod --port 27017 --dbpath "D:\set up\mongodb\data" --replSet rs0
该命令会在端口 27017 处启动一个名为 rs0 的 MongoDB 实例。在命令行提示符上输入命令连接到该 MongoDB 对象上。在 MongoDB 客户端使用 rs.initiate()
命令来初始化一个新的副本集。检查该副本集设置,则需使用rs.conf()
。检查副本集状态使用 rs.status()
。
为副本集添加成员
为了向副本集添加成员,在多台机器上开启多个 MongoDB 实例。开启一个 MongoDB 客户端,然后使用 rs.add()
命令。
语法格式
基本的 rs.add()
命令语法格式如下所示:
>rs.add(HOST_NAME:PORT)
范例
假设 MongoDB 实例名称为 mongodb1.net,且运行在 27017 端口处。为了将该实例添加到副本集中,请在 MongoDB 客户端中使用 rs.add()
。
>rs.add("mongod1.net:27017")
>
只有当连接到主节点上时,才能向副本集中添加 MongoDB 实例。要想查看是否连接的是主节点,请在 MongoDB 客户端上使用 db.isMaster()
命令。
分片
分片是一种在多台机器上存储数据记录的操作,它是 MongoDB 为应对数据增长需求而采取的办法。当数据量增长时,单台机器有可能无法存储数据或可接受的读取写入吞吐量。通过横向扩展,分片技术解决了这个问题。利用分片技术,我们可以添加更多的机器来应对数据量增加以及读写操作的要求。
为何要分片
- 将所有的写入操作复制到主节点
- 对延迟敏感的查询将在主节点上完成
- 单个副本集的节点数限制为 12 个
- 当活跃数据集过大时,内存有可能不够
- 本地磁盘空间不足
- 纵向扩展太过昂贵
MongoDB 中的分片
下图展示了 MongoDB 使用分片集群的情形:
在上图中,有三个组件值得说明:
- 分片 分片用来存储数据。它们提供了高可用性与数据一致性。在生产环境中,每个分片都是一个独立的副本集。
- 配置服务器 配置服务器(Config server)保存着集群的元数据。该数据含有集群数据集到分片的映射关系。查询路由使用该元数据来定位特定分片的操作。在生产环境中,分片集群具有 3 个配置服务器。
- 查询路由 查询路由(Query Router)基本上就是 mongos 实例,是客户端的接口,直接操作适当的分片。查询路由定位并处理对分片的操作,并将结果返回至客户端。分片集群可能含有多个查询路由,以便分散客户端请求负载。一个客户端请求对应着一个查询路由。通常一个分片集群可能有很多查询路由。
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