MongoDB中參數(shù)限制與閥值的示例分析

這篇文章主要介紹MongoDB中參數(shù)限制與閥值的示例分析，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

一、BSON文檔

• BSON文檔尺寸：一個(gè)document文檔最大尺寸為16M；大于16M的文檔需要存儲(chǔ)在GridFS中。

• 文檔內(nèi)嵌深度：BSON文檔的結(jié)構(gòu)（tree）深度最大為100。

二、Namespaces

• collection命名空間：.，最大長度為120字節(jié)。這也限定了database和collection的名字不能太長。

• 命名空間的個(gè)數(shù)：對(duì)于MMAPV1引擎，個(gè)數(shù)最大為大約為24000個(gè)，每個(gè)collection以及index都是一個(gè)namespace；對(duì)于wiredTiger引擎則沒有這個(gè)限制。

• namespace文件的大?。簩?duì)于MMAPV1引擎而言，默認(rèn)大小為16M，可以通過在配置文件中修改。wiredTiger不受此限制。

三、indexes

• index key：每條索引的key不得超過1024個(gè)字節(jié)，如果index key的長度超過此值，將會(huì)導(dǎo)致write操作失敗。

• 每個(gè)collection中索引的個(gè)數(shù)不得超過64個(gè)。

• 索引名稱：我們可以為index設(shè)定名稱，最終全名為..$，最長不得超過128個(gè)字節(jié)。默認(rèn)情況下為filed名稱與index類型的組合，我們可以在創(chuàng)建索引時(shí)顯式的指定index名字，參見createIndex()方法。

• 組合索引最多能包含31個(gè)field。

四、Data

• Capped Collection：如果你在創(chuàng)建“Capped”類型的collection時(shí)指定了文檔的最大個(gè)數(shù)，那么此個(gè)數(shù)不能超過2的32次方，如果沒有指定最大個(gè)數(shù)，則沒有限制。

• Database Size：MMAPV1引擎而言，每個(gè)database不得持有超過16000個(gè)數(shù)據(jù)文件，即單個(gè)database的總數(shù)據(jù)量最大為32TB，可以通過設(shè)置“smallFiles”來限定到8TB。

• Data Size：對(duì)于MMAVPV1引擎而言，單個(gè)mongod不能管理超過最大虛擬內(nèi)存地址空間的數(shù)據(jù)集，比如linux（64位）下每個(gè)mongod實(shí)例最多可以維護(hù)64T數(shù)據(jù)。wiredTiger引擎沒有此限制。

• 每個(gè)Database中collection個(gè)數(shù)：對(duì)于MMAPV1引擎而然，每個(gè)database所能持有的collections個(gè)數(shù)取決于namespace文件大?。ㄓ脕肀４鎛amespace）以及每個(gè)collection中indexes的個(gè)數(shù)，最終總尺寸不超過namespace文件的大?。?6M）。wiredTiger引擎不受到此限制。

五、Replica Sets

• 每個(gè)replica set中最多支持50個(gè)members。

• replica set中最多可以有7個(gè)voting members。（投票者）

• 如果沒有顯式的指定oplog的尺寸，其最大不會(huì)超過50G。

六、Sharded Clusters

• group聚合函數(shù)，在sharding模式下不可用。請(qǐng)使用mapreduce或者aggregate方法。

• Coverd Queries：即查詢條件中的Fields必須是index的一部分，且返回結(jié)果只包含index中的fields；對(duì)于sharding集群，如果query中不包含shard key，索引則無法進(jìn)行覆蓋。雖然_id不是“shard key”，但是如果查詢條件中只包含_id，且返回的結(jié)果中也只需要_id字段值，則可以使用覆蓋查詢，不過這個(gè)查詢似乎并沒有什么意義（除非是檢測此_id的document是否存在）。

• 對(duì)于已經(jīng)存有數(shù)據(jù)的collections開啟sharding（原來非sharding），則其最大數(shù)據(jù)不得超過256G。當(dāng)collection被sharding之后，那么它可以存儲(chǔ)任意多的數(shù)據(jù)。

• 對(duì)于sharded collection，update、remove對(duì)單條數(shù)據(jù)操作（操作選項(xiàng)為multi:false或者justOne），必須指定shard key或者_(dá)id字段；否則將會(huì)拋出error。

• 唯一索引：shards之間不支持唯一索引，除非這個(gè)“shard key”是唯一索引的最左前綴。比如collection的shard key為{“zipcode”:1,”name”: 1}，如果你想對(duì)collection創(chuàng)建唯一索引，那么唯一索引必須將zipcode和name作為索引的最左前綴，比如：collection.createIndex({“zipcode”:1,”name”:1,”company”:1},{unique:true})。

• 在chunk遷移時(shí)允許的最大文檔個(gè)數(shù)：如果一個(gè)chunk中documents的個(gè)數(shù)超過250000（默認(rèn)chunk大小為64M）時(shí)，或者document個(gè)數(shù)大于 1.3 *（chunk最大尺寸（有配置參數(shù)決定）/ document平均尺寸），此chunk將無法被“move”（無論是balancer還是人工干預(yù)），必須等待split之后才能被move。

七、shard key

• shard key的長度不得超過512個(gè)字節(jié)。

• “shard key索引”可以為基于shard key的正序索引，或者以shard key開頭的組合索引。shard key索引不能是multikey索引（基于數(shù)組的索引）、text索引或者geo索引。

• Shard key是不可變的，無論何時(shí)都不能修改document中的shard key值。如果需要變更shard key，則需要手動(dòng)清洗數(shù)據(jù)，即全量dump原始數(shù)據(jù)，然后修改并保存在新的collection中。

• 單調(diào)遞增（遞減）的shard key會(huì)限制insert的吞吐量；如果_id是shard key，需要知道_id是ObjectId()生成，它也是自增值。對(duì)于單調(diào)遞增的shard key，collection上的所有insert操作都會(huì)在一個(gè)shard節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行，那么此shard將會(huì)承載cluster的全部insert操作，因?yàn)閱蝹€(gè)shard節(jié)點(diǎn)的資源有限，因此整個(gè)cluster的insert量會(huì)因此受限。如果cluster主要是read、update操作，將不會(huì)有這方面的限制。為了避免這個(gè)問題，可以考慮使用“hashed shard key”或者選擇一個(gè)非單調(diào)遞增key作為shard key。（rang shard key 和hashed shard key各有優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)query的情況而定）。

八、Operations

• 如果mongodb不能使用索引排序來獲取documents，那么參與排序的documents尺寸需要小于32M。

• Aggregation Pileline操作。Pipeline stages限制在100M內(nèi)存，如果stage超過此限制將會(huì)發(fā)生錯(cuò)誤，為了能處理較大的數(shù)據(jù)集，請(qǐng)開啟“allowDiskUse”選項(xiàng)，即允許pipeline stages將額外的數(shù)據(jù)寫入臨時(shí)文件。

九、命名規(guī)則

• database的命名區(qū)分大小寫。

• database名稱中不要包含：/ .‘'$*<>:|?

• database名稱長度不能超過64個(gè)字符。

• collection名稱可以以“_”或者字母字符開頭，但是不能包含”$”符號(hào)，不能為空字符或者null，不能以“system.”開頭，因?yàn)檫@是系統(tǒng)保留字。

• document字段名不能包含“.”或者null，且不能以“$”開頭，因?yàn)?是一個(gè)“引用符號(hào)”。

最后記錄下json嵌套中含有列表的查詢方法，樣例數(shù)據(jù)：

{
 "_id" : ObjectId("5c6cc376a589c200018f7312"),
 "id" : "9472",
 "data" : {
 "name" : "測試",
 "publish_date" : "2009-05-15",
 "authors" : [ 
  {
  "author_id" : 3053,
  "author_name" : "測試數(shù)據(jù)"
  }
 ],
 }
}

我要查詢authors中的author_id，query可以這樣寫：

db.getCollection().find({'data.authors.0.author_id': 3053})

用0來代表第一個(gè)索引，點(diǎn)代表嵌套結(jié)構(gòu)。但是spark mongo中是不能這樣導(dǎo)入的，需要使用別的方法。

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