用了一阵子mongodb，作一些小结，作为将来的参考。按照以往的习惯，先作一个总览，然后再挑出一些自己比较关注的几个点，作为珠玑，加以串联阐述。

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mongodb由C＋＋写就，其名字来自humongo us这个单词的中间部分，从名字可见其野心所在就是海量 数据的处理。关于它的一个最简洁描述为：scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。我对于文档型数据库有一些个人的偏好，这种偏好是从半年前研究couchdb而来的，因为我觉得用它来描述一个具有个性化特征的实体对 象正合适，比如网站上的用户或商品书籍之类的条目。

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一些概念：

跟mysqld一样，一个mongod服务可以有建立多个数据库，每个数据库可以有多张表，这里的表名叫collection，每个 collection可以存放多个文档（document），每个文档都以BSON（binary json）的形式存放于硬盘中。跟关系型数据库不一样的地方是，它是的以单文档为单位存储的，你可以任意给一个或一批文档新增或删除字段，而不会对其它文 档造成影响，这就是所谓的schema-free，这也是文档型数据库最主要的优点。跟一般的key-value数据库不一样的是，它的value中存储 了结构信息，所以你又可以像关系型数据库那样对某些域进行读写、统计等操作。可以说是兼备了key-value数据库的方便高效与关系型数据库的强大功 能。

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索引

跟关系型数据库类似，mongodb可以对某个字段建立索引，可以建立组合索引、唯一索引，也可以删除索引。当然建立索引就意味着增加空间开销，我 的建议是，如果你能把一个文档作为一个对象的来考虑，在线上应用中，你通常只要对对象ID建立一个索引即可，根据ID取出对象某些数据放在 memcache即可。如果是后台的分析需要，响应要求不高，查询非索引的字段即便直接扫表也费不了太多时间。如果还受不了，就再建一个索引得了。

默认情况下每个表都会有一个唯一索引：_id，如果插入数据时没有指定_id，服务会自动生成一个_id，为了充分利用已有索引，减少空间开销，最好是自己指定一个unique的key为_id，通常用对象的ID比较合适，比如商品的ID。

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capped collection

capped collection是一种特殊的表，它的建表命令为：

db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000})

允许在建表之初就指定一定的空间大小，接下来的插入操作会不断地按顺序APPEND数据在这个预分配好空间的文件中，如果已经超出空间大小，则回到 文件头覆盖原来的数据继续插入。这种结构保证了插入和查询的高效性，它不允许删除单个记录，更新的也有限制：不能超过原有记录的大小。这种表效率很高，它 适用于一些暂时保存数据的场合，比如网站中登录用户的session信息，又比如一些程序的监控日志，都是属于过了一定的时间就可以被覆盖的数据。

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复制与分片

mongodb的复制架构跟mysql也很类似，除了包括master-slave构型和master-master构型之外，还有一个 Replica pairs构型，这种构型在平常可以像master-slave那样工作，一但master出现问题，应用会自动了连接slave。要做复制也很简单，我 自己使用过master-slave构型，只要在某一个服务启动时加上–master参数，而另一个服务加上–slave与–source参数，即可实现 同步。

分片是个很头疼的问题，数据量大了肯定要分片，mysql下的分片正是成为无数DBA的噩梦。在mongodb下，文档数据库类似key- value数据库那样的易分布特性就显现出来了，无论构造分片服务，新增节点还是删除节点都非常容易实现。但mongodb在这方面做还不足够成熟，现在 分片的工作还只做到alpha2版本（mongodb v1.1），估计还有很多问题要解决，所以只能期待，就不多说了。

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性能

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在我的使用场合下，千万级别的文档对象，近10G的数据，对有索引的ID的查询不会比mysql慢，而对非索引字段的查询，则是全面胜出。 mysql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询，而mongodb的查询性能实在让我惊讶。写入性能同样很令人满意，同样写入百万级别的数 据，mongodb比我以前试用过的couchdb要快得多，基本10分钟以下可以解决。补上一句，观察过程中mongodb都远算不上是CPU杀手。

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GridFS

gridfs是mongodb一个很有趣的类似文件系统的东西，它可以用一大块文件空间来存放大量的小文件，这个对于存储web2.0网站中常见的大量小文件（如大量的用户头像）特别有效。使用起来也很方便，基本上跟一般的文件系统类似。

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用合适的数据库做适合的事情

mongodb的文档里提到的user case包括实时分析、logging、全文搜索，国内也有人使用mongodb来存储分析网站日志，但我认为mongodb用来处理有一定规模的网站日 志其实并不合适，最主要的就是它占空间过于虚高，原来1G的日志数据它可以存成几个G，如此下去，一个硬盘也存不了几天的日志。另一方面，数据量大了肯定 要考虑sharding，而mongodb的sharding到现在为止仍不太成熟。由于日志的不可更新性的，往往只需APPEND即可，又因为对日志的 操作往往只集中于一两列，所以最合适作为日志分析的还是列存储型的数据库，特别是像infobright那样的为数据仓库而设计的列存储数据库。

由于mongodb不支持事务操作，所以事务要求严格的系统（如果银行系统）肯定不能用它。

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mongodb占用空间过大的原因，在官方的FAQ中，提到有如下几个方面：

1、空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、 256M那样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加，你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。

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2、字段名所占用的空间：为了保持每个记录内的结构信息用于查询，mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储，如果 value域相对于key域并不大，比如存放数值型的数据，则数据的overhead是最大的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些，这样占用 空间就小了，但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。我曾建议作者把字段名作个index，每个字段名用一个字节表示，这样就不用担心字段名取多长 了。但作者的担忧也不无道理，这种索引方式需要每次查询得到结果后把索引值跟原值作一个替换，再发送到客户端，这个替换也是挺耗费时间的。现在的实现算是 拿空间来换取时间吧。

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3、删除记录不释放空间：这很容易理解，为避免记录删除后的数据的大规模挪动，原记录空间不删除，只标记“已删除”即可，以后还可以重复利用。

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4、可以定期运行db.repairDatabase()来整理记录，但这个过程会比较缓慢。

因为官方文档 中对各方面的内容已经有很详细的叙述，所以我并没有再过多的引用原文与代码，只是结合自己的使用归纳一些心得，有兴趣的朋友不妨直接去翻文档中自己感兴趣的问题，超群的博客 上有一个很好的入门介绍。

最后总结一句，文档型数据库有点像波粒二象性，总能在适当的时候表现出它作为关系型数据库或key-value数据库的优势来。

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实战案例：

昨天我访问mongodb的python程序开始出错，经常抛出AssertionError异常，经查证只是master查询异常，slave正常，可判断为master的数据出了问题。

修复过程：

1、在master做db.repairDatabase()，不起作用；

2、停止slave的同步；

3、对slave作mongodump，备份数据；

4、对master作mongostore，把备份数据恢复，使用–drop参数可以先把原表删除。

5、恢复sl