MongoDB入门实践#

简单介绍MongoDB，包括MongoDB的使用场景、和MySQL的对比、安装部署、Java客户端访问及总结

MongoDB?#

我们遵循需求驱动技术的原则，通过一个场景来引入MongoDB，在现行业务需求下考虑下面三个问题：

为什么要使用MongoDB？
MongoDB是一个什么样的产品？
它能做什么？

Situation(场景)##

以公司站点报告业务场景(当前其实已换成hdfs)：

业务流程###

从Server获取站点日志；
日志分析后入MySQL库(8~9个字段，日期和多个维度字段和多个指标字段)，每天数据量大约50w；
依照维度字段、指标字段、日期(一般是每天)聚合查询，查询到的结果集(前1000条)存入Redis供前端展现；
目前每天展示的报告实际是当天凌晨通过离线计算(相对时间较长)得到的结果。

运行状态###

数月时间运行后，MySQL库当中的数据量倍增，整个数据库的查询效率大大下降；
Redis的内存占用逐渐上升，并大量占用虚拟内存，导致服务器崩溃。
并且由于Redis本身并不支持类似关系数据库的分页动作，只能存储少量数据作为前端展现，而不能一页一页展示整个结果集查询的结果。

Problem(问题)##

原有的解决方案(MySQL+Redis)

MySQL存储的数据量太大导致查询效率太低；
把Redis当作存储使用，导致对虚拟内存占用太高；
Redis本身不支持关系型数据库的分页，实际展现数据并不完整。

MongoDB特性

大数据量存储，单实例TB级别
高性能持久化数据：支持内存数据模型(减少IO)，支持索引；
高可用性(副本集)：自动故障切换(automatic failover)，数据备份(data redundancy)；
自动扩容：自动分片，副本集保证最终一致性、低延迟高流量。

如此看来，MongoDB太强大了，似乎一种招招要了MySQL命的感觉，不过千万别这么想，毕竟术业有专攻！

那现在就让我们来看看MongoDB的庐山真面目。

先睹为快#

插播一段广告，这里引用官方网站上MongoDB的查询示例比较下MySQL和MongoDB。

MongoDB & MySQL查询比较

MySQL查询(SELECT _id,name,address FROM users WHERE age>18 LIMIT 5)
MongoDB查询(db.users.find( { age: { $gt: 18 } }, { name: 1, address: 1 } ).limit(5))

有没有一种他们俩长的真像的感觉，没错你答对了，MongoDB被称作是最像关系型数据库的NOSQL数据库。

How To Use#

温馨提示

MongoDB存在企业版和社区版，企业版是收费版本(咱是穷人，自然不用收费版了)
推荐安装64位
推荐Linux下安装
Windows版本可用于调试

官方网站##

官网

 官网ORG

下载##

选择Current，Previous，Development
选择Windows,Linux,Max OS X,Solaris
选择下载格式

文档##

选择下载，在线
选择文档版本(2.6)
选择文档格式

安装&启动&关闭##

Linux

以Linux ReadHat为例

安装

创建文件mongdb.repo,路径：/etc/yum.repos.d/mongodb.repo
配置mongdb.repo：

64位：

[mongodb]

name=MongoDB Repository

baseurl=http://downloads-distro.mongodb.org/repo/redhat/os/x86_64/

gpgcheck=0

enabled=1

32位：

name=MongoDB Repository

baseurl=http://downloads-distro.mongodb.org/repo/redhat/os/i686/

gpgcheck=0

enabled=1

yum安装完整版: sudo yum install -y mongodb-org

启动

selinux开启MongoDB tcp端口： semanage port -a -t mongod_port_t -p tcp 27017
关闭SELINUX： SELINUX=disabled
启动：sudo service mongod start
client: 执行mongo命令即可

关闭

sudo service mongod stop
进入mongo的窗口：use admin; db.shutdownServer()

Windows 64位

安装

查看windows版本：wmic os get osarchitecture**
windows msi或zip(解压即可,比如目录：D:\Program Files\mongodb)
将bin目录加入到classpath

启动

解压目录下创建两级目录：data\db,data\log
启动server(mongod,mongos(分片集群客户端))

mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb\data"(如果路径中存在空格，请使用""引用路径)
client(* driver,mongo)

mongo

关闭

Ctrl+C
进入mongo的窗口：use admin; db.shutdownServer()

一般情况下，对于开发人员，我们更加关心MongoDB的Driver,和Mysql一样，它自然是多语言版的，作为Java开发人员，我们介绍MongoDB Java Driver。

MongoDB Java Driver#

获取Driver(pom)##

        <dependency>

            <groupId>org.mongodb</groupId>

            <artifactId>mongo-java-driver</artifactId>

            <version>2.13.0</version>

        </dependency>

CRUD##

我们以java代码方式操作MongoDB,然后用图形化的工具查看结果.

insert###

插入文档记录：{"name" : "someone" , "age" : 18 , "gender" : 1 , "address" : { "country" : "china" , "city" : "shanghai"}}

    @Test

    public void insert() throws Exception {

        // 新建客户端.

        MongoClient client = new MongoClient("127.0.0.1", 27017);

        // 获取DB.

        DB db = client.getDB("testDB");

        // 获取文档集.

        DBCollection collection = db.getCollection("demo");

        // 一行记录.

        // json: {"name" : "someone" , "age" : 18 , "gender" : 1 , "address" : { "country" : "china" , "city" : "shanghai"}}

        BasicDBObject user = new BasicDBObject("name", "someone")

                .append("age", 18)

                .append("gender", 1)

                .append("address", new BasicDBObject("country", "china").append("city", "shanghai"));

        System.out.println(collection.insert(user));

        // 关闭客户端

        client.close();

    }

query###

查询条件：{ "name" : "someone"}的结果集

    @Test

    public void query() throws Exception {

        // 新建客户端.

        MongoClient client = new MongoClient("127.0.0.1", 27017);

        // 获取DB.

        DB db = client.getDB("testDB");

        // 获取文档集.

        DBCollection collection = db.getCollection("demo");

        // 条件: { "name" : "someone"}

        BasicDBObject match = new BasicDBObject("name", "someone");

        // 执行查询并打印结果集列表.

        System.out.println(collection.find(match).toArray());

        // 关闭客户端

        client.close();

    }

update###

更新条件: {"name" : "someone"} set: {"age": 28}

    @Test

    public void update() throws Exception {

        // 新建客户端.

        MongoClient client = new MongoClient("127.0.0.1", 27017);

        // 获取DB.

        DB db = client.getDB("testDB");

        // 获取文档集.

        DBCollection collection = db.getCollection("demo");

        // 条件.

        // json: {"name" : "someone"}

        BasicDBObject match = new BasicDBObject("name", "someone");

        // set:{"age": 28}

        BasicDBObject updatedValue = new BasicDBObject();

        updatedValue.put("age", 28);

        DBObject updateSetValue = new BasicDBObject("$set", updatedValue);

        // 执行更新并打印.

        //update api: DBObject q, DBObject o, boolean upsert, boolean multi.

        //upsert:若为true,没有找到匹配的记录时会执行新增一条记录,false则不做任何处理.

        //multi:若为false,表示只更新查询到的一条记录,true则表示更新所有匹配记录.

        System.out.println(collection.update(match, updateSetValue, false, true));

        // 关闭客户端

        client.close();

    }

delete###

删除条件：{"name" : "someone"}

    @Test

    public void delete() throws Exception {

        // 新建客户端.

        MongoClient client = new MongoClient("127.0.0.1", 27017);

        // 获取DB.

        DB db = client.getDB("testDB");

        // 获取文档集.

        DBCollection collection = db.getCollection("demo");

        // 条件.

        // json: {"name" : "someone"}

        BasicDBObject match = new BasicDBObject("name", "someone");

        // 删除匹配记录.

        System.out.println(collection.remove(match));

        // 关闭客户端

        client.close();

    }

常用Api##

常用类###

MongoClient 客户端连接抽象
DB 文档库
DBCollection 文档集
DBObject 文档对象基类
BasicDBObject 基础文档对象
BasicDBList 基础文档列表对象

常用方法###

DBCollection: find(),update(),insert(),remove(), MongoDB大部分操作数据有关的Api都是基于此类.
MongoClient： getDB(), close()
DB: getCollection()
DBObject: put()
BasicDBObject: append()
BasicDBList: add()

第三方封装(Third Party Frameworks and Libraries)##

基于MongoDB的driver，有很多第三方封装的包，比如：

Spring MongoDB
Jongo

大多数框架都支持以POJO的方式开发基于MongoDB的应用！

MongoDB & MySQL#

Indicator	MongoDB	MySQL
大数据支持	较强	一般
ACID	部分支持	全部
SQL特性	非结构化，支持部分SQL语言特性	完全支持SQL语言规范，标准化，交互性强
扩展	自动扩展	有一定的硬件成本，需要第三方程序
应用灵活性	高	一般

MongoDB与MySQL是互补的关系

MongoDB没有全面的ACID支持，因此不能将有事务场景的业务底层存储从MySQL改为NOSQL

MongoDB最佳实践(不全)#

版本更新
采用Replicaton Sets(副本集)部署
采用64位系统部署
默认开启journaling日志
谨慎分片sharding
不要当做Sql数据库使用
明确数据需要的一致性和可靠性
按照真实业务场景全面测试
采用固定的Schema设计(某个DBCollection下的文档结构一致)
采用索引(和其它关系型数据使用索引的意义是一致的)

QA#