高可用的MongoDB叢集－實戰篇

1.概述

　　最近有同學和網友私信我，問我MongoDB方面的問題；這裡我整理一篇部落格來贅述下MongoDB供大家學習參考，部落格的目錄內容如下：

• 基本操作
• CRUD
• MapReduce

　　本篇文章是基於MongoDB叢集（Sharding+Replica Sets）上演示的，故操作的內容都是叢集層面的，所以有些命令和單獨的使用MongoDB庫有異樣。具體叢集搭建可以參考我寫的《高可用的MongoDB叢集》。

2.基本操作

　　常用的 Shell 命令如下所示：

db.help()    # 資料庫幫助
db.collections.help()    # 集合幫助
rs.help()    # help on replica set
show dbs    # 展示資料庫名
show collections    # 展示collections在當前庫
use db_name    # 選擇資料庫

　　檢視集合基本資訊，內容如下所示：

＃檢視幫助  
db.yourColl.help(); 

＃查詢當前集合的資料條數  
db.yourColl.count(); 

＃檢視資料空間大小 
db.userInfo.dataSize(); 

＃得到當前聚集集合所在的
db db.userInfo.getDB(); 

＃得到當前聚集的狀態 
db.userInfo.stats(); 

＃得到聚集集合總大小 
db.userInfo.totalSize(); 

＃聚集集合儲存空間大小 
db.userInfo.storageSize(); 

＃Shard版本資訊  
db.userInfo.getShardVersion() 

＃聚集集合重新命名，將userInfo重新命名為users
db.userInfo.renameCollection("users"); 
 
＃刪除當前聚集集合 
db.userInfo.drop();

3.CRUD

3.1建立

　　在叢集中，我們增加一個 friends 庫，命令如下所示：

db.runCommand({enablesharding:"friends"});

　　在庫新建後，我們在該庫下建立一個user分片，命令如下：

db.runCommand( { shardcollection : "friends. user"})；

3.2新增

　　在MongoDB中，save和insert都能達到新增的效果。但是這兩者是有區別的，在save函式中，如果原來的物件不存在，那他們都可以向collection裡插入資料；如果已經存在，save會呼叫update更新裡面的記錄，而insert則會忽略操作。

　　另外，在insert中可以一次性插敘一個列表，而不用遍歷，效率高，save則需要遍歷列表，一個個插入，下面我們可以看下兩個函式的原型，通過函式原型我們可以看出，對於遠端呼叫來說，是一次性將整個列表post過來讓MongoDB去處理，效率會高些。

　　Save函式原型如下所示：

　　Insert函式原型（部分程式碼）如下所示：

3.3查詢

3.3.1查詢所有記錄

db. user.find();

　　預設每頁顯示20條記錄，當顯示不下的情況下，可以用it迭代命令查詢下一頁資料。注意：鍵入it命令不能帶“；” 但是你可以設定每頁顯示資料的大小，用DBQuery.shellBatchSize= 50;這樣每頁就顯示50條記錄了。

3.3.2查詢去掉後的當前聚集集合中的某列的重複資料

db. user.distinct("name"); 

#會過濾掉name中的相同資料 相當於：
select distict name from user;

3.3.3查詢等於條件資料

db.user.find({"age": 24}); 

#相當於： 
select * from user where age = 24;

3.3.4查詢大於條件資料

db.user.find({age: {$gt: 24}}); 

# 相當於：
select * from user where age >24;

3.3.5查詢小於條件資料

db.user.find({age: {$lt: 24}}); 
#相當於：
select * from user where age < 24;

3.3.6查詢大於等於條件資料

db.user.find({age: {$gte: 24}}); 
#相當於：
select * from user where age >= 24;

3.3.7查詢小於等於條件資料

db.user.find({age: {$lte: 24}}); 
#相當於：
select * from user where age <= 24;

3.3.8查詢AND和OR條件資料

• AND

db.user.find({age: {$gte: 23, $lte: 26}});

＃相當於
select * from user where age >=23 and age <= 26;

• OR

db.user.find({$or: [{age: 22}, {age: 25}]}); 

#相當於：
select * from user where age = 22 or age = 25;

 

3.3.9模糊查詢

db.user.find({name: /mongo/}); 

#相當於%% 
select * from user where name like '%mongo%';

3.3.10開頭匹配

db.user.find({name: /^mongo/}); 

# 與SQL中得like語法類似
select * from user where name like 'mongo%';

3.3.11指定列查詢

db.user.find({}, {name: 1, age: 1}); 

#相當於：
select name, age from user;

　　當然name也可以用true或false,當用ture的情況下和name:1效果一樣，如果用false就是排除name，顯示name以外的列資訊。

3.3.12指定列查詢+條件查詢

db.user.find({age: {$gt: 25}}, {name: 1, age: 1}); 

#相當於：
select name, age from user where age > 25;

　db.user.find({name: 'zhangsan', age: 22});

　#相當於：

　select * from user where name = 'zhangsan' and age = 22;

3.3.13排序

＃升序：
db.user.find().sort({age: 1}); 

＃降序：
db.user.find().sort({age: -1});

3.3.14查詢5條資料

db.user.find().limit(5); 

#相當於：
select * from user limit 5;

3.3.15N條以後資料

db.user.find().skip(10); 

#相當於：
select * from user where id not in ( select * from user limit 5 );

3.3.16在一定區域內查詢記錄

＃查詢在5～10之間的資料
db.user.find().limit(10).skip(5);

　　可用於分頁，limit是pageSize，skip是第幾頁*pageSize。

3.3.17COUNT

db.user.find({age: {$gte: 25}}).count(); 

#相當於：
select count(*) from user where age >= 20;

3.3.18安裝結果集排序

db.userInfo.find({sex: {$exists: true}}).sort(); 

3.3.19不等於NULL

db.user.find({sex: {$ne: null}}) 

#相當於：
select * from user where sex not null;

3.4索引

　　建立索引，並指定主鍵欄位，命令內容如下所示：

db.epd_favorites_folder.ensureIndex({"id":1},{"unique":true,"dropDups":true})
db.epd_focus.ensureIndex({"id":1},{"unique":true,"dropDups":true})

3.5更新

　　update命令格式，如下所示：

db.collection.update(criteria,objNew,upsert,multi) 

　　引數說明： criteria：

　　查詢條件 objNew：update物件和一些更新操作符

　　upsert：如果不存在update的記錄，是否插入objNew這個新的文件，true為插入，預設為false，不插入。

　　multi：預設是false，只更新找到的第一條記錄。如果為true，把按條件查詢出來的記錄全部更新。

　　下面給出一個示例，更新id為 1 中 price 的值，內容如下所示：

db. user.update({id: 1},{$set:{price:2}});  

#相當於：
update user set price=2 where id=1;

3.6刪除

3.6.1刪除指定記錄

db. user. remove( { id:1 } );  

#相當於：
delete from user where id=1;

3.6.2刪除所有記錄

db. user. remove( { } );  

#相當於：
delete from user;

3.6.3DROP

db. user. drop();  

#相當於：
drop table user;

4.MapReduce

　　MongoDB中的 MapReduce 是編寫JavaScript指令碼，然後由MongoDB去解析執行對應的指令碼，下面給出 Java API 操作MR。程式碼如下所示：

　　MongdbManager類，用來初始化MongoDB：

package cn.mongo.util;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import com.mongodb.DB;
import com.mongodb.Mongo;
import com.mongodb.MongoOptions;

/**
 * @Date Mar 3, 2015
 * 
 * @author dengjie
 * 
 * @Note mongodb manager
 */
public class MongdbManager {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MongdbManager.class);
    private static Mongo mongo = null;
    private static String tag = SystemConfig.getProperty("dev.tag");

    private MongdbManager() {
    }

    static {
        initClient();
    }

    // get DB object
    public static DB getDB(String dbName) {
        return mongo.getDB(dbName);
    }

    // get DB object without param
    public static DB getDB() {
        String dbName = SystemConfig.getProperty(String.format("%s.mongodb.dbname", tag));
        return mongo.getDB(dbName);
    }

    // init mongodb pool
    private static void initClient() {
        try {
            String[] hosts = SystemConfig.getProperty(String.format("%s.mongodb.host", tag)).split(",");
            for (int i = 0; i < hosts.length; i++) {
                try {
                    String host = hosts[i].split(":")[0];
                    int port = Integer.parseInt(hosts[i].split(":")[1]);
                    mongo = new Mongo(host, port);
                    if (mongo.getDatabaseNames().size() > 0) {
                        logger.info(String.format("connection success,host=[%s],port=[%d]", host, port));
                        break;
                    }
                } catch (Exception ex) {
                    ex.printStackTrace();
                    logger.error(String.format("create connection has error,msg is %s", ex.getMessage()));
                }
            }

            // 設定連線池的資訊
            MongoOptions opt = mongo.getMongoOptions();
            opt.connectionsPerHost = SystemConfig.getIntProperty(String.format("%s.mongodb.poolsize", tag));// poolsize
            opt.threadsAllowedToBlockForConnectionMultiplier = SystemConfig.getIntProperty(String.format(
                    "%s.mongodb.blocksize", tag));// blocksize
            opt.socketKeepAlive = true;
            opt.autoConnectRetry = true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

　　MongoDBFactory類，用來封裝操作業務程式碼，具體內容如下所示：

package cn.mongo.util;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import cn.diexun.domain.MGDCustomerSchema;

import com.mongodb.BasicDBList;
import com.mongodb.DB;
import com.mongodb.DBCollection;
import com.mongodb.DBObject;
import com.mongodb.util.JSON;

/**
 * @Date Mar 3, 2015
 *
 * @Author dengjie
 */
public class MongoDBFactory {

    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MongoDBFactory.class);

    // save data to mongodb
    public static void save(MGDCustomerSchema mgs, String collName) {
        DB db = null;
        try {
            db = MongdbManager.getDB();
            DBCollection coll = db.getCollection(collName);
            DBObject dbo = (DBObject) JSON.parse(mgs.toString());
            coll.insert(dbo);
        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
            logger.error(String.format("save object to mongodb has error,msg is %s", ex.getMessage()));
        } finally {
            if (db != null) {
                db.requestDone();
                db = null;
            }
        }
    }

    // batch insert
    public static void save(List<?> mgsList, String collName) {
        DB db = null;
        try {
            db = MongdbManager.getDB();
            DBCollection coll = db.getCollection(collName);
            BasicDBList data = (BasicDBList) JSON.parse(mgsList.toString());
            List<DBObject> list = new ArrayList<DBObject>();
            int commitSize = SystemConfig.getIntProperty("mongo.commit.size");
            int rowCount = 0;
            long start = System.currentTimeMillis();
            for (Object dbo : data) {
                rowCount++;
                list.add((DBObject) dbo);
                if (rowCount % commitSize == 0) {
                    try {
                        coll.insert(list);
                        list.clear();
                        logger.info(String.format("current commit rowCount = [%d],commit spent time = [%s]s", rowCount,
                                (System.currentTimeMillis() - start) / 1000.0));
                    } catch (Exception ex) {
                        ex.printStackTrace();
                        logger.error(String.format("batch commit data to mongodb has error,msg is %s", ex.getMessage()));
                    }
                }
            }
            if (rowCount % commitSize != 0) {
                try {
                    coll.insert(list);
                    logger.info(String.format("insert data to mongo has spent total time = [%s]s",
                            (System.currentTimeMillis() - start) / 1000.0));
                } catch (Exception ex) {
                    ex.printStackTrace();
                    logger.error(String.format("commit end has error,msg is %s", ex.getMessage()));
                }
            }
        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
            logger.error(String.format("save object list to mongodb has error,msg is %s", ex.getMessage()));
        } finally {
            if (db != null) {
                db.requestDone();
                db = null;
            }
        }
    }
}

　　LoginerAmountMR類，這是一個統計登入使用者數的MapReduce計算類，程式碼如下：

package cn.mongo.mapreduce;

import java.sql.Timestamp;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;

import org.bson.BSONObject;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import cn.diexun.conf.ConfigureAPI.MR;
import cn.diexun.conf.ConfigureAPI.PRECISION;
import cn.diexun.domain.Kpi;
import cn.diexun.util.CalendarUtil;
import cn.diexun.util.MongdbManager;
import cn.diexun.util.MysqlFactory;

import com.mongodb.DB;
import com.mongodb.DBCollection;
import com.mongodb.DBCursor;
import com.mongodb.DBObject;
import com.mongodb.MapReduceOutput;
import com.mongodb.ReadPreference;

/**
 * @Date Mar 13, 2015
 * 
 * @Author dengjie
 * 
 * @Note use mr jobs stats user login amount
 */
public class LoginerAmountMR {
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LoginerAmountMR.class);

　　 // map 函式JS字串拼接 
    private static String map() {
        String map = "function(){";
        map += "if(this.userName != \"\"){";
        map += "emit({" + "kpi_code:'login_times',username:this.userName,"
                + "district_id:this.districtId,product_style:this.product_style,"
                + "customer_property:this.customer_property},{count:1});";
        map += "}";
        map += "}";
        return map;
    }

　　
    private static String reduce() {
        String reduce = "function(key,values){";
        reduce += "var total = 0;";
        reduce += "for(var i=0;i<values.length;i++){";
        reduce += "total += values[i].count;}";
        reduce += "return {count:total};";
        reduce += "}";
        return reduce;
    }

　　// reduce 函式字串拼接
    public static void main(String[] args) {
        loginNumbers("t_login_20150312");
    }

    /**
     * login user amount
     * 
     * @param collName
     */
    public static void loginNumbers(String collName) {
        DB db = null;
        try {
            db = MongdbManager.getDB();
            db.setReadPreference(ReadPreference.secondaryPreferred());
            DBCollection coll = db.getCollection(collName);
            String result = MR.COLLNAME_TMP;

            long start = System.currentTimeMillis();
            MapReduceOutput mapRed = coll.mapReduce(map(), reduce(), result, null);
            logger.info(String.format("mr run spent time=%ss", (System.currentTimeMillis() - start) / 1000.0));
            start = System.currentTimeMillis();
            DBCursor cursor = mapRed.getOutputCollection().find();
            List<Kpi> list = new ArrayList<Kpi>();
            while (cursor.hasNext()) {
                DBObject obj = cursor.next();
                BSONObject key = (BSONObject) obj.get("_id");
                BSONObject value = (BSONObject) obj.get("value");
                Object kpiValue = value.get("count");
                Object userName = key.get("username");
                Object districtId = key.get("district_id");
                Object customerProperty = key.get("customer_property");
                Object productStyle = key.get("product_style");
                Kpi kpi = new Kpi();
                try {
                    kpi.setUserName(userName == null ? "" : userName.toString());
                    kpi.setKpiCode(key.get("kpi_code").toString());
                    kpi.setKpiValue(Math.round(Double.parseDouble(kpiValue.toString())));
                    kpi.setCustomerProperty(customerProperty == null ? "" : customerProperty.toString());
                    kpi.setDistrictId(districtId == "" ? 0 : Integer.parseInt(districtId.toString()));
                    kpi.setProductStyle(productStyle == null ? "" : productStyle.toString());
                    kpi.setCreateDate(collName.split("_")[2]);
                    kpi.setUpdateDate(Timestamp.valueOf(CalendarUtil.formatMap.get(PRECISION.HOUR).format(new Date())));
                    list.add(kpi);
                } catch (Exception exx) {
                    exx.printStackTrace();
                    logger.error(String.format("parse type or get value has error,msg is %s", exx.getMessage()));
                }
            }
            MysqlFactory.insert(list);
            logger.info(String.format("store mysql spent time is %ss", (System.currentTimeMillis() - start) / 1000.0));
        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
            logger.error(String.format("run map-reduce jobs has error,msg is %s", ex.getMessage()));
        } finally {
            if (db != null) {
                db.requestDone();
                db = null;
            }
        }
    }
}

5.總結

　　在計算 MongoDB 的MapReduce計算的時候，拼接JavaScript字串時需要謹慎小心，很容易出錯，上面給出的程式碼只是一部分程式碼，供參考學習使用；另外，若是要做MapReduce任務計算，推薦使用Hadoop的MapReduce計算框架，MongoDB的MapReduce框架這裡僅做介紹學習瞭解。

6.結束語

　　這篇部落格就和大家分享到這裡，若是大家在研究學習的過程當中有什麼問題，可以加群進行討論或傳送郵件給我，我會盡我所能為您解答，與君共勉！