一、MongoDB 复制(副本集)

  MongoDB复制是将数据同步在多个服务器的过程。

  复制提供了数据的冗余备份,并在多个服务器上存储数据副本,提高了数据的可用性, 并可以保证数据的安全性。

  复制还允许您从硬件故障和服务中断中恢复数据。 

   什么是复制?

  • 保障数据的安全性
  • 数据高可用性 (24*7)
  • 灾难恢复
  • 无需停机维护(如备份,重建索引,压缩)
  • 分布式读取数据

 MongoDB复制原理

  mongodb的复制至少需要两个节点。其中一个是主节点,负责处理客户端请求,其余的都是从节点,负责复制主节点上的数据。

  mongodb各个节点常见的搭配方式为:一主一从、一主多从。

  主节点记录在其上的所有操作oplog,从节点定期轮询主节点获取这些操作,然后对自己的数据副本执行这些操作,从而保证从节点的数据与主节点一致。

 副本集特征:

  • N 个节点的集群
  • 任何节点可作为主节点
  • 所有写入操作都在主节点上
  • 自动故障转移
  • 自动恢复

二、MongoDB 查询分析

  MongoDB 查询分析可以确保我们建议的索引是否有效,是查询语句性能分析的重要工具。

  MongoDB 查询分析常用函数有:explain() 和 hint()。

  使用 explain()

  explain 操作提供了查询信息,使用索引及查询统计等。有利于我们对索引的优化。

  接下来我们在 users 集合中创建 gender 和 user_name 的索引:

  1. db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain()

  以上的 explain() 查询返回如下结果:

  1. {
  2. "cursor" : "BtreeCursor gender_1_user_name_1",
  3. "isMultiKey" : false,
  4. "n" : 1,
  5. "nscannedObjects" : 0,
  6. "nscanned" : 1,
  7. "nscannedObjectsAllPlans" : 0,
  8. "nscannedAllPlans" : 1,
  9. "scanAndOrder" : false,
  10. "indexOnly" : true,
  11. "nYields" : 0,
  12. "nChunkSkips" : 0,
  13. "millis" : 0,
  14. "indexBounds" : {
  15. "gender" : [
  16. [
  17. "M",
  18. "M"
  19. ]
  20. ],
  21. "user_name" : [
  22. [
  23. {
  24. "$minElement" : 1
  25. },
  26. {
  27. "$maxElement" : 1
  28. }
  29. ]
  30. ]
  31. }
  32. }

  现在,我们看看这个结果集的字段:

  • indexOnly: 字段为 true ,表示我们使用了索引。
  • cursor:因为这个查询使用了索引,MongoDB 中索引存储在B树结构中,所以这是也使用了 BtreeCursor 类型的游标。如果没有使用索引,游标的类型是 BasicCursor。这个键还会给出你所使用的索引的名称,你通过这个名称可以查看当前数据库下的system.indexes集合(系统自动创建,由于存储索引信息,这个稍微会提到)来得到索引的详细信息。
  • n:当前查询返回的文档数量。
  • nscanned/nscannedObjects:表明当前这次查询一共扫描了集合中多少个文档,我们的目的是,让这个数值和返回文档的数量越接近越好。
  • millis:当前查询所需时间,毫秒数。
  • indexBounds:当前查询具体使用的索引。

  使用hint()

  虽然MongoDB查询优化器一般工作的很不错,但是也可以使用 hint 来强制 MongoDB 使用一个指定的索引。

  这种方法某些情形下会提升性能。 一个有索引的 collection 并且执行一个多字段的查询(一些字段已经索引了)。

  如下查询实例指定了使用 gender 和 user_name 索引字段来查询:

  1. db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1})

  可以使用 explain() 函数来分析以上查询:

  1. db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).hint({gender:1,user_name:1}).explain()

  

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