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@lsmn 2018-09-15T08:04:28.000000Z 字数 4208 阅读 1388

开始使用MongoDB之前应该知道的14件事

数据库 NoSQL MongoDB


摘要

我从事数据库相关工作已经很长时间了,但是最近才开始使用MongoDB。在开始使用MongoDB之前,我希望有些事情我已经知道。根据一般经验,对于数据库是什么以及它们能干什么,人们会有先入为主的认识。为了给他人提供方便,本文列出了一些常见的错误。

正文

本文要点

  • 即使MongoDB没有强制要求,设计一个模式还是至关重要。
  • 类似地,在设计模式及访问模式时设计好索引。
  • 避免大对象,尤其是大数组。
  • 谨慎对待MongoDB的设置,尤其是关乎安全和稳定性时。
  • MongoDB没有查询优化器,因此,对于如何安排查询操作的顺序,你必须格外小心。

我从事数据库相关工作已经很长时间了,但是最近才开始使用MongoDB。在开始使用MongoDB之前,我希望有些事情我已经知道。根据一般经验,对于数据库是什么以及它们能干什么,人们会有先入为主的认识。为了给他人提供方便,本文列出了一些常见的错误。

创建一个无需身份验证的MongoDB服务器

很遗憾,MongoDB在安装时默认不启用身份验证。在只从本地访问的工作站上,这没什么不好。但是,由于MongoDB是一个多租户系统,它会尽可能地占用内存,因此最好是安装在服务器上,最大限度地提供内存,即使是开发工作。在服务器上使用默认端口安装而不启用身份验证是在自找麻烦,尤其是可以在查询中运行任意JavaScript时(例如把$where作为注入攻击的载体)。

身份验证方法有多种,但是用户ID/密码凭证最容易安装和管理。当你考虑基于LDAP的身份验证时,可以采用那个方法。在我们谈论安全时,MongoDB必须保持最新,而且,在日志里查找未授权访问的迹象总是值得的。我不喜欢使用默认端口。

忘记限制MongoDB的攻击面

MongoDB的安全检查清单为降低网络渗透和数据泄露风险提供了很好的建议。我们很容易会认为,开发服务器不需要高等级的安全。不是这样的:安全对于所有MongoDB服务器都很重要。尤其是,除非有非常好的理由要使用mapReducegroup$where,否则你应该在配置文件中设置javascriptEnabled:false,禁用JavaScript。因为标准MongoDB的数据文件是不加密的,另外,使用专门的用户运行MongoDB也是一个明智的做法,对数据文件的完全访问仅限于那个用户,这样就可以使用操作系统自带的文件访问控制了。

没有设计一个模式

对于模式,MongoDB没有强制要求。这不是说它不需要模式。如果你真想保存文档而又没有一致的模式,那么你可以非常快速、简单地保存它们,但是检索会十分麻烦

MongoDB模式设计的六大经验原则”是一篇值得一读的经典文章,而第三方工具(如Studio 3T)提供的类似“模式浏览器(Schema Explorer)”这样可以执行定期模式检查的特性也是值得拥有的。

忘记排序规则(排序顺序)

这比其他任何的配置错误都会导致更多的挫折和时间浪费。MongoDB默认使用二进制排序规则。这对任何地方的文化都是不利的。在80年代,大小写敏感、重音敏感、二进制排序规则,和念珠、土耳其长衫和卷胡子一起,被视为奇怪的时代错误。现在,他们没法辩解了。在现实生活中,motorbike和Motorbike就是一样,而Britain和britain就是同一个地方。小写字母和大写字母只是书写上的等价。就不要让我再说重音字符排序规则了。当你创建一个MongoDB数据库时,使用一种合乎系统用户语言和文化重音敏感、大小写敏感排序规则。这使得字符串数据的检索容易许多。

创建大文档集合

MongoDB乐于把最大16MB的文档置于集合中,而GridFS设计用于超过16MB的大文档。但是,可以容纳大文档并不意味着那是一个好主意。MongoDB在单个文档的大小为几KB时表现最好,处理它们的方式更像宽SQL表的行。大文档会导致多种性能问题

使用大数组创建文档

文档可以包含数组。最好是把数组元素的数量保持在四位数以下。如果数组频繁添加,会使得包含它的文档过大,那样,它在磁盘上的位置就需要移动,反过来,这意味着每个索引都必须更新。当一个包含大数组的文档重新索引时,由于每个数组元素都有一个单独的索引条目,所以会发生大量的索引重写。此外,这种重新索引在这类文档插入或删除时也会发生。

为了最小化这个问题,MongoDB有一个“填充因子(padding factor)”,为文档增长提供空间。

你也许会想,你可以通过不建立数组索引来绕开这个问题。遗憾的是,没有索引,你会遇到其他问题。因为文档会从头到尾扫描,找到一个接近数组尾部的元素需要花更多的时间,大部分处理这个文档的操作都会变慢

忘记聚合情况下的阶段排序

在有查询优化器的数据库系统中,你编写的查询是说明你想要什么而不是如何获取它。这就像在餐馆中点餐;你通常只需要点菜,而不必对厨师发出详细的指令。

在MongoDB中,你是对厨师发指令。例如,你需要通过$match和$project确保管道中的数据尽早减少,排序只在数据减少时发生一次,查找按照你希望的顺序执行。查询优化器省去了不必要的工作,优化阶段顺序,选择连接类型,这会把你宠坏。MongoDB给了你更多的控制,但这种便利是有成本的。

Studio 3T这样的工具使构建准确的MongoDB聚合查询变得更容易。它的聚合编辑器特性使你可以一次对一个阶段应用管道操作符,你可以在每个阶段验证输入和输出,更便于调试。

使用快速写

永远不要把MongoDB设为低稳定性的高速写。看上去,“file-and-forget”模式使得写入速度变快了,因为命令在实际写入任何东西前就返回了。如果系统在数据写入磁盘之前崩溃了,就会丢失,存在出现不一致状态的风险。所幸,64位的MongoDB启用了“日志(Journaling)”。

MMAPv1和WiredTiger存储引擎都使用日志预防上述情况,不过,在日志关闭的情况下,WiredTiger也可以在还原过程中恢复到最后一致的检查点

日志可以确保数据库在恢复时处于一致状态,它会保存日志写入时的所有数据。日志写入的时间间隔可以使用运行时选项commitIntervalMs来配置。

为了确保写入,就要确保在配置文件中启用日志(storage.journal.enabled),而且提交间隔要和你能够承担的数据丢失相对应。

无索引排序

在搜索和聚合中,你经常希望排序数据。但愿那是在最后阶段完成的,在结果过滤之后,从而减少需要排序的数据量。即使在那个时候,你需要一个可以覆盖排序的索引。单键索引或混合索引都可以。

当没有合适的索引可用时,MongoDB就不得不在没有索引的情况下排序。对于排序操作中所有文档的总大小,有32MB的内存限制,如果MongoDB达到了这个限值,它就会产生错误,或者有时候仅仅返回一个空的记录集

Lookup而没有索引支持

Lookup的功能和SQL联合查询类似。为了获得良好的性能,作为外键的键值上需要有索引。这并不明显,因为其使用并没有在explain()中报告。这些索引并不包含在explain()记录的索引里,那些索引是供管道操作符$match、$sort出现在管道开始时使用的。现在,索引可以覆盖聚合管道的任何阶段

不使用多条更新

db.collection.update()方法用于修改一个已存在文档的一部分或全部,或者是整个替换一个已存在的文档,这取决于你提供的更新参数。除非你设置multi参数,更新匹配查询条件的所有文档,否则它不会更新集合里的所有文档。这一点不是那么明显。

忘记哈希对象中键序的意义

在JSON中,一个对象包含一个无序集合,而该集合中有零个或多个名/值对,其中名是一个字符串,而值是一个字符串、数值、布尔值、空、对象或数组。

遗憾的是,BSON在做搜索时给顺序赋予了意义。在MongoDB中,嵌入对象中键的顺序很重要,也就是说,{ firstname: "Phil", surname: "factor" }和{ surname: "factor", firstname: "Phil" }就不匹配。这意味着,你必须保留文档中名/值对的顺序,如果你想确保可以找到它们的话。

混淆“null”和“undefined”

根据正式的JSON标准(ECMA-404第5节),“undefined”值在JSON中从来就是不合法的,虽然它事实上已经在JavaScript中使用。而且,它在BSON中是“deprecated”,会转换成$null,这并不是一个总令人满意的解决方案。在MongoDB中,要避免使用“undefined”

使用$limit()而未用$sort()

通常,当你在MongoDB中开发时,仅仅查看查询或聚合返回的结果的样例会很有用。 $limit()就是为了满足这个要求,但是,它永远不应该出现在最终版本的代码中,除非你首先使用了$sort。这是因为,不这样的话,你就无法保证结果的顺序,你就无法可靠地“按页浏览”数据。为了确保可靠性,查询或聚合必须是“确定的”,就是说,它们每次执行都会给出相同的结果。包含$limit而不包含$sort的代码不是确定的,后续会导致难以跟踪的Bug。

小结

对于MongoDB,让你最终感到失望的唯一方式是把它直接和另一种类型的数据库如RDBMS比较,或者对它有特别的期待。这就像把桔子和叉子比较。数据库系统有它们的用途。最好是理解并领会这些差别。强迫MongoDB开发人员按照RDBMS的方式做事就太遗憾了,我希望继续看到解决旧问题的有趣的新方法,如确保数据完整性、使数据系统具有从故障和恶意破坏中恢复的能力。

在4.0版本中,MongoDB引入了ACID事务处理,这是以创新方式引入重大改善的一个很好的例子。多文档、多语句事务现在是原子的了,它允许开发人员调整用于获取锁的时间,过期挂起事务以及修改隔离级别。

关于作者

Phil Factor(为保护作者隐去真名),又称数据库摩尔,他有将近四十年的数据库密集型应用程序经验。在20世纪80年代初的一次展览会上,愤怒的比尔盖茨曾对他大吼大叫,自此,在整个职业生涯中,他就坚决匿名。

查看英文原文:14 Things I Wish I’d Known When Starting with MongoDB

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