MonoDB的数据准备

 

首先是数据的录入，为了分析我们服务器集群的性能，需要准备大量的用户数据，幸运的是mtools提供了mgenerate方法供我们使用。他可以根据一个数据模版向 MongoDB 中插入任意条 json 数据。下面的 json 结构是我们在例子中需要使用的数据模版：

{

"user": {

"name": {

"first": {"$choose": ["Liam", "Aubrey", "Zoey", "Aria", "Ellie", "Natalie", "Zoe", "Audrey", "Claire", "Nora", "Riley", "Leah"] },

"last": {"$choose": ["Smith", "Patel", "Young", "Allen", "Mitchell", "James", "Anderson", "Phillips", "Lee", "Bell", "Parker", "Davis"] }

},

"gender": {"$choose": ["female", "male"]},

"age": "$number",

"address": {

"zip_code": {"$number": [10000, 99999]},

"city": {"$choose": ["Beijing", "ShangHai", "GuangZhou", "ShenZhen"]}

},

"created_at": {"$date": ["2010-01-01", "2014-07-24"] }

}

}

把它保存为一个叫user.json的文件中，然后使用mgenerate插入一百条随机数据。随机数据的格式就按照上面json文件的定义。你可以通过调整--num的参数来插入不同数量的 Document。(Link to mgenerate wiki)

mgenerate user.json --num 1000000 --database test --collection users --port 38017

上面的命令会像test数据库中users collection 插入一百万条数据。在有些机器上，运行上面的语句可能需要等待一段时间，因为生成一百万条数据是一个比较耗时的操作，之所以生成如此多的数据是方便后面我们分析性能时，可以看到性能的显著差别。当然你也可以只生成十万条数据来进行测试，只要能够在你的机器上看到不同find语句的执行时间差异就可以。

插入完数据之后，我们想看一下刚刚插入的数据在服务器集群中是如何分配的。通常，可以通过sh.status() MongoDB shell 命令查看。不过对于一套全新的集群服务器，再没有切分任何 collection 之前，我们是看不到太多有用的信息。不过，可以通过 explain 一条查询语句来看一下数据的分布情况。这里不得不强调一下在进行数据性能分析时一个好的 IDE 对工作效率有多大的影响，我选择 dbKoda 作为 MongoDB 的 IDE 主要原因是他是目前唯一一款对 MongoDB Shell 的完美演绎，对于 MongoDB Shell 命令不太熟悉的开发人员来说尤为重要，幸运的是这款 IDE 还支持 Windows/Mac/Linux 三种平台，基本上覆盖了绝大多数操作系统版本。下面是对刚才建立的一百万条 collection 的一次 find 的 explain 结果。（对于 Explain 的应用，大家可以参考我的另外一片文章：如何通过 MongoDB 自带的 Explain 功能提高检索性能？)

 

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