MongoDB详解（一）

jdgue

一、NoSQL简介
　　NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。

1、RDBMS的ACID
　　原子性：(Atomicity)事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。//例如银行取钱，A转账给B 100。第一步从A账户取出100，第二步B账户加100必须。两个操作要么完成，要么失败。
　　一致性：(Consistency)事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。例如A+B的账户共有1000元，不管怎么转账，这个综合不会变。
　　隔离性：(Isolation)在并发环境中，当不同的事务同时操纵相同的数据时，每个事务都有各自的完整数据空间。由并发事务所做的修改必须与任何其他并发事务所做的修改隔离。事务查看数据更新时，数据所处的状态要么是另一事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态，事务不会查看到中间状态的数据。
　　持久性：(Durability) 持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现宕机也不会丢失。

2、CAP定理
　　在计算机科学中, CAP定理（CAP theorem）,又被称作 布鲁尔定理（Brewer's theorem）, 它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点:
　　一致性(Consistency)：分布式系统中，一个数据往往会存在多份。不管在哪一个节点，访问到的必须是最新的副本数据
　　可用性(Availability)：保证每个请求不管成功或者失败都有响应，具备高可用特性
　　分隔容忍(Partition tolerance)：系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作，在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。
　　CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类：
　　CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。
　　CP - 满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高。
　　AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。
　　图1：

　　CAP:一致性，可用性，Partition tolerance[分区容错性] //分布式集群中需要考虑的
　　单机上的mysql实现了CA
　　分布式FS:最多满足两个，AP，但是保证最终一致性。
　　最终一致性细分：
　　因果一致性
　　读自己写一致性//读自己写的数据是一致的。
　　会话一致性//在会话范围内时一致的
　　单调读一致性 //在以后读取，不会读取新的版本，而是刚才读的版本
　　时间轴一致性 //限制更新操作，应用顺序必须一致。
　　..
　　ACID：强一致性，隔离性，采用保守牢靠的方法，难以变化
　　BASE：弱一致性，可用性优先，采用乐观的方法，适应变化，更简单，更快
　　数据一致性的实现技术：
　　NRW: N:数据所有副本数，R：完成读操作最少需要涉及的副本数。
　　R+W>N:强一致性
　　R+W《N:弱一致
　　2PC：两段式提交
　　请求节点，每一个参与者都准备好，然后才能提交。
　　Paxos基于消息传递的一致性算法
　　如果各节点的初始状态一致，每个节点执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。
　　为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。
　　Vector Clock:向量时钟

3、BASE理论
　　BASE理论是对CAP理论的延伸，核心思想是即使无法做到强一致性（Strong Consistency，CAP的一致性就是强一致性），但应用可以采用适合的方式达到最终一致性（Eventual Consitency）。
　　基本可用（Basically Available）：允许损失部分可用性，保证核心可用 //电商抢购界面，降级用户到降级界面
　　软状态（ Soft State）：允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本，允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。mysql replication的异步复制也是一种体现。
　　最终一致性（ Eventual Consistency）：所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。弱一致性和强一致性相反，最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。

4、RDBMS和NoSQL
　　

RDBMS　　
- 高度组织化结构化数据
　　
- 结构化查询语言（SQL） (SQL)
　　
- 数据和关系都存储在单独的表中。
　　
- 数据操纵语言，数据定义语言
　　
- 严格的一致性
　　
- 基础事务
　　

　　
NoSQL
　　
- 代表着不仅仅是SQL
　　
- 没有声明性查询语言
　　
- 没有预定义的模式
　　
- key-value对存储，列存储，文档存储，图形数据库
　　
- 最终一致性，而非ACID属性
　　
- 非结构化和不可预知的数据
　　
- CAP定理
　　
- 高性能，高可用性和可伸缩性
　　

5、ACID对比BASE
　　图2：

6、NoSQL数据库分类
　　图3：

　　数据存储模型：http://www.nosql-database.org/
　　主要模型:   
　　列式存储模型：
　　行和列存储，不支持表的链接查询。早期的RDB是基于行存储的
　　文档存储：
　　MongoDB就是文档存储。
　　key value/对模型
　　图式数据模型
　　离散数学。图，例如陌陌搜索周边的人。
　　列式模型：
　　//列式数据库把一列中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一列的数据，以此类推。
　　应用场景：在分布式fs上提供支持随机读写的。分布式数据存储。
　　常见方案：hadoop/Hbase,Hypertable,Cassandra无中心节点,Clouddata,IBM infomix
　　数据模型：以“列”为中心进行存储，将同一列数据存储在一起
　　优点：快速查询、数据压缩比高。可扩展性强。易于实现分布式扩展
　　缺点：不适合数据变化比较大的场景，
　　文档模型：
　　//文档存储以封包键值对的方式进行存储,利用存储引擎的能力将不同的文档划分成不同的集合，以管理数据
　　应用场景：常用于非强事务需要的web应用。
　　mysql支持事务，mongodb不支持跨表事务。
　　典型产品：MongoDB,Elastic,Couchbase server,IBM CouchDB
　　数据模型：文档存储，每一行即为一个文档key value模型，文档和文件是两个概念
　　优点：数据模型无需事先定义。
　　键值模型：
　　应用场景：内容缓存，用于大量并行数据访问的高负载场景
　　典型产品:Redis,DvnamoDB,Riak,MemcacheDB
　　数据模型：基于hash表生成key-value
　　优点：查找速度快
　　图式模型：
　　应用场景：社交网路、推荐系统、关系图谱
　　典型产品：Neo4J,TITAN,Infinite Graph
　　数据模型：图式结构
　　优点：适用于图式计算场景

7、NoSQL的优缺点
　　NoSQL数据库系统：非关系模型、分布式、不支持ACID数据库设计范式的数据库管理系统。
　　简单数据模型：键值对存储
　　元数据和数据分离
　　弱一致性，最终一致性
　　高吞吐量：
　　高水平扩展能力和低端硬件集群
　　缺点：
　　没有经过科学的验证。
　　不支持ACID，不能保证严格的事务能力
　　功能简单，更复杂的存储模型，需要另外设计
　　没有统一的查询语言。各自有各自的流派，各自有专用的查询语句

8、NewSQL
　　主要包括两类：
　　拥有关系型数据库产品和服务，并将关系模型的好处带到分布式架构上；
　　或者提高关系数据库的性能，使之达到不用考虑水平扩展问题的程度。
　　NewSQL是对所有新型可扩展、高性能数据库的简称，它们不仅有NoSQL对海量数据库的存储管理能力，还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性
　　NewSQL能够结合传统关系型数据库和NoSQL的优势，且容易横向扩展，这是数据库发展的必然方向。
　　PostgreSQL正当时，跻身数据库排名前五
　　单机的SQL扩展到多机
　　前一类NewSQL包括Clustrix、GenieDB、ScalArc、ScaleBase、NimbusDB，也包括带有NDB的MySQL集群、Drizzle等。
　　后一类NewSQL包括Tokutek、JustOne DB。还有一些"NewSQL即服务"，包括Amazon的关系数据库服务、Microsoft的SQL Azure、FathomDB等。

二、MongDB简介
　　MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
　　在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
　　MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
　　MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，
　　图2.1

　　RDBMS功能强悍，但是扩展性差
　　memcahced,Key/values store:扩展性相对好，但是功能单一
　　mongoDB:兼具功能丰富和扩展性高。

1、特点：
　　

海量数据存储　　
文档存储  //使用JSON(BSON)
　　
schema free
　　
性能：C++/开源/全文索引支持
　　
不支持事务，但支持原子操作
　　
内存映射的文件：延迟写
　　
扩展性：强大的复制功能/自动分片
　　
商业支持:大量文档
　　

　　
基于文档查询：是JSON格式查询
　　
Map/reduce支持：支持MR//查询可以实现所有分片上并行。
　　
GridFS:分布式fs，可以存储任何大小的文件
　　
空间索引：基于位置索引
　　
生产环境应用广泛。
　　
全文索引：包括内置对象和嵌入数组
　　
支持副本和故障转移
　　
能够存储包括photos、vides等二进制数据
　　

2、适用场景：
　　适用于：
　　webstites
　　Caching
　　High volume,low value
　　High scalability
　　Storage of program objects and json
　　不适用于：
　　事务高
　　商业智能
　　SQL接口需求

3、GridFS
　　GridFS是Mongo的一个子模块,使用GridFS可以基于MongoDB来持久存储文件。并且支持分布式应用(文件分布存储和读取)。作为MongoDB中二进制数据存储在数据库中的解决方案，通常用来处理大文件，对于MongoDB的BSON格式的数据(文档)存储有尺寸限制，最大为16M。但是在实际系统开发中，上传的图片或者文件可能尺寸会很大，此时我们可以借用GridFS来辅助管理这些文件。
　　GridFS是一种将大型文件存储在MongoDB中的文件规范，官方支持的驱动均实现了GridFS规范。GridFS制定大文件在数据库中如何处理，通过开发语言驱动来完成、通过API接口来存储检索大文件。
　　使用场景：
　　1.单个文件系统单个目录中存储的file数量有限，想存储更多的文件
　　2.读取大文件的部分信息（加载到内存）而不需要加载整个文件到内存
　　3.需要文件和元数据自动同步并部署到多个系统和设施
　　存储原理：
　　GridFS使用两个集合（collection）存储文件：
　　chunks：存储文件内容的二进制数据
　　files：存储文件的元数据
　　GridFS将两个集合放在一个普通的buket中，并且这两个集合使用buket的名字作为前缀。MongoDB的GridFs默认使用fs命名的buket存放两个文件集合。因此存储文件的两个集合分别会命名为集合fs.files ,集合fs.chunks。
　　也可以定义不同的buket名字，一个数据库中也可定义多个bukets，但所有的集合的名字都不得超过mongoDB命名空间的限制。
　　MongoDB集合的命名包括了数据库名字与集合名字，会将数据库名与集合名通过“.”分隔(eg:[database].[collection])。而且命名的最大长度不得超过120bytes。
　　文件存储到GridFS，如果文件大于chunksize（每个chunk块大小为256KB），会先按照大小分割成多个chunk，chunk块的信息存储在fs.chunks集合的多个文档中。然后将文件信息存储在fs.files集合的唯一一份文档中。其中fs.chunks集合中多个文档中的file_id字段对应fs.files集中文档”_id”字段。
　　读文件时，先根据查询条件在files集合中找到对应的文档，同时得到“_id”字段，再根据“_id”在chunks集合中查询所有“files_id”等于“_id”的文档。最后根据“n”字段顺序读取chunk的“data”字段数据，还原文件。
　　存储过程：
　　图2.2

　　fs.files 集合存储文件的元数据，以类json格式文档形式存储。每在GridFS存储一个文件，则会在fs.files集合中对应生成一个文档。
　　fs.files集合中文档的存储内容：
　　图2.3

　　fs.chunks 集合存储文件文件内容的二进制数据，以类json格式文档形式存储。每在GridFS存储一个文件，GridFS就会将文件内容按照chunksize大小（chunk容量为256k）分成多个文件块，然后将文件块按照类json格式存在.chunks集合中，每个文件块对应fs.chunk集合中一个文档。一个存储文件会对应一到多个chunk文档。
　　fs.chunks集合中文档的存储内容如下：
　　图2.4

　　为了提高检索速度 MongoDB为GridFS的两个集合建立了索引。fs.files集合使用是“filename”与“uploadDate” 字段作为唯一、复合索引。fs.chunk集合使用的是“files_id”与“n”字段作为唯一、复合索引。
　　使用GridFS: //mingofiles命令来操作GridFS。其实有四个主要命令，分别为：
　　put —存储命令
　　get —获取命令
　　list —列表命令
　　delete —删除命令
　　MongoDB支持多种编程语言驱动。比如c、java、C#、nodeJs等。因此可以使用这些语言MongoDB驱动API操作，扩展GridFS。
　　备注：
　　GridFs不会自动处理md5值相同的文件，同一个文件进行put两次，会在GridFS中存储不同的两份，这是一种浪费。对于md5相同的文件，如果想要在GridFS中只有一个存储，需要通过API进行扩展处理。
　　MongoDB 不会释放已经占用的硬盘空间。即使删除db中的集合 MongoDB也不会释放磁盘空间。同样，如果使用GridFS存储文件，从GridFS存储中删除无用的垃圾文件，MongoDB依然不会释放磁盘空间的。这会造成磁盘一直在消耗，而无法回收利用的问题。
　　释放空间的方法
　　1.在mongo shell中运行db.repairDatabase()命令或者db.runCommand({ repairDatabase: 1 })命令。（此命令执行比较慢）。
　　待修复磁盘的剩余空间必须大于存储数据集占用空间的加上2G，否则可能修复失败。//修复过程类似于硬盘的碎片整理
　　2.使用dump & restore方式，先删除mongoDB数据库中需要清除的数据，然后使用mongodump备份数据库。备份完成后，删除MongoDB的数据库，使用Mongorestore工具恢复备份数据到数据库。
　　当使用db.repairDatabase()命令没有足够的磁盘剩余空间时，可以采用dump & restore方式回收磁盘资源。如果MongoDB是副本集模式，dump & restore方式可以做到对外持续服务，在不影响MongoDB正常使用下回收磁盘资源。
　　MogonDB使用副本集， 实践使用dump & restore方式，回收磁盘资源。70G的数据在2小时之内完成数据清理及磁盘回收，并且整个过程不影响MongoDB对外服务，同时可以保证处理过程中数据库增量数据的完整。

4、安装和启动
　　配置yum源：
　　https://mirrors.aliyun.com/mongodb/yum/redhat/6Server/mongodb-org/3.6/x86_64/
　　安装：
　　yum install mongodb-org-server mongodb-org-shell mongodb-org-tools
　　https://www.mongodb.com/download-center#community  //下载源码包安装
　　配置文件：
　　vim /etc/mongod.conf
　　

[root@node1 mogdb]# mkdir -pv /mongodb/data　　
[root@node1 mogdb]# chown -R mongod.mongod /mongodb/
　　
vim /etc/mongod.conf
　　dbPath: /mongodb/data
　　port: 27017
　　
#  bindIp: 127.0.0.1    //注释，将监听所有接口
　　

　　
yum安装生成的主要文件有：//CentOS6安装的mongodb 3.6.4
　　
/etc/init.d/mongod
　　
/etc/mongod.conf
　　
/etc/sysconfig/mongod
　　
/var/log/mongodb/mongod.log
　　
/var/run/mongodb
　　
生成的命令：/usr/bin/
　　
mongos  mongod  mongo   bsondump    install_compass
　　
mongodump   mongoexport mongofiles  mongoimport
　　
mongoperf   mongorestore    mongostat   mongotop
　　

5、mongo的基本概念
　　数据库：文档：集合
　　图2.5

　　直观了解：
　　图2.6

6、数据库
　　一个mongodb可以建立多个数据库。
　　MongoDB的默认数据库为"test"，该数据库存储在data目录中。
　　"show dbs" 命令可以显示所有数据的列表。
　　"db"查看当前在用db
　　"use"切换db
　　

数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-8字符串。　　不能是空字符串（"")。
　　不得含有' '（空格)、.、$、/、\和\0 (空字符)。
　　应全部小写。
　　最多64字节。
　　
注：有一些数据库名是保留的，可以直接访问这些有特殊作用的数据库。
　　admin： 从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
　　local: 这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
　　config: 当Mongo用于分片设置时，config数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息。
　　

7、文档：一组键值(key-value)对(即BSON)
　　{"site":"www.runoob.com", "name":"菜鸟教程"}
　　MongoDB和RDBMS的对应关系
　　图2.7

　　需要注意的是：
　　文档中的键/值对是有序的。
　　文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串，还可以是其他几种数据类型（甚至可以是整个嵌入的文档)。
　　MongoDB区分类型和大小写。
　　MongoDB的文档不能有重复的键。
　　文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意UTF-8字符。
　　文档键命名规范：
　　键不能含有\0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。
　　.和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。
　　以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)。

8、集合
　　集合就是 MongoDB 文档组，类似于 RDBMS （关系数据库管理系统：Relational Database Management System)中的表格。
　　集合存在于数据库中，集合没有固定的结构，这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据，但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。
　　比如，我们可以将以下不同数据结构的文档插入到集合中：
　　{"site":"www.baidu.com"}
　　{"site":"www.google.com","name":"Google"}
　　{"site":"www.runoob.com","name":"菜鸟教程","num":5}
　　合法的集合名：
　　集合名不能是空字符串""。
　　集合名不能含有\0字符（空字符)，这个字符表示集合名的结尾。
　　集合名不能以"system."开头，这是为系统集合保留的前缀。
　　用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除非你要访问这种系统创建的集合，否则千万不要在名字里出现$。　

9、capped collections
　　Capped collections 就是固定大小的collection。
　　它有很高的性能以及队列过期的特性(过期按照插入的顺序). 有点和 "RRD" 概念类似。
　　Capped collections是高性能自动的维护对象的插入顺序。它非常适合类似记录日志的功能 和标准的collection不同，你必须要显式的创建一个capped collection， 指定一个collection的大小，单位是字节。collection的数据存储空间值提前分配的。
　　要注意的是指定的存储大小包含了数据库的头信息。

　　db.createCollection("mycoll", {capped:true,>　　在capped collection中，你能添加新的对象。
　　能进行更新，然而，对象不会增加存储空间。如果增加，更新就会失败 。
　　数据库不允许进行删除。使用drop()方法删除collection所有的行。
　　注意: 删除之后，你必须显式的重新创建这个collection。
　　在32bit机器中，capped collection最大存储为1e9( 1X109)个字节。

10、元数据
　　数据库的信息是存储在集合中。它们使用了系统的命名空间：
　　dbname.system.*
　　图2.8

　　对于修改系统集合中的对象有如下限制。
　　在{{system.indexes}}插入数据，可以创建索引。但除此之外该表信息是不可变的(特殊的drop index命令将自动更新相关信息)。
　　{{system.users}}是可修改的。 {{system.profile}}是可删除的。

三、MongoDB其他概念

1、MongoDB的数据类型
　　图3.1

　　重要的几个数据类型：
　　ObjectId
　　ObjectId 类似唯一主键，可以很快的去生成和排序，包含 12 bytes，含义是：
　　前 4 个字节表示创建 unix时间戳,格林尼治时间 UTC 时间，比北京时间晚了 8 个小时
　　接下来的 3 个字节是机器标识码

　　紧接的两个字节由进程>　　最后三个字节是随机数
　　图3.3

　　MongoDB 中存储的文档必须有一个 _id 键。这个键的值可以是任何类型的，默认是个 ObjectId 对象
　　由于 ObjectId 中保存了创建的时间戳，所以你不需要为你的文档保存时间戳字段，你可以通过 getTimestamp 函数来获取文档的创建时间:

　　var newObject = ObjectId()
　　newObject.getTimestamp()
　　ISODate("2018-04-22T15:00:43Z")
　　newObject.str     //转换为字符串
　　5adca39b0ea27e685086ab91

　　字符串
　　BSON 字符串都是 UTF-8 编码。
　　时间戳
　　BSON 有一个特殊的时间戳类型用于 MongoDB 内部使用，与普通的 日期 类型不相关。 时间戳值是一个 64 位的值。其中：
　　前32位是一个 time_t 值（与Unix新纪元相差的秒数）
　　后32位是在某秒中操作的一个递增的序数
　　在单个 mongod 实例中，时间戳值通常是唯一的。
　　在复制集中， oplog 有一个 ts 字段。这个字段中的值使用BSON时间戳表示了操作时间。
　　BSON 时间戳类型主要用于 MongoDB 内部使用。在大多数情况下的应用开发中，你可以使用 BSON 日期类型。
　　日期
　　表示当前距离 Unix新纪元（1970年1月1日）的毫秒数。日期类型是有符号的, 负数表示 1970 年之前的日期。
　　

> var t1 = Date()　　
> t1
　　
Sun Apr 22 2018 23:04:46 GMT+0800 (CST)
　　
> var t2 = new Date()   //格林尼治时间
　　
> t2
　　
ISODate("2018-04-22T15:05:01.385Z")
　　
> typeof t1
　　
string
　　
> typeof t2
　　
object
　　

　　
> var t3 = ISODate() //格林尼治时间
　　
> t3
　　
ISODate("2018-04-22T15:06:32.645Z")
　　
> typeof t3
　　
object
　　

　　
这样创建的时间是日期类型，可以使用 JS 中的 Date 类型的方法。
　　
返回一个时间类型的字符串：
　　

　　
> Date()
　　
Sun Apr 22 2018 23:08:22 GMT+0800 (CST)
　　

　　
> t3
　　
ISODate("2018-04-22T15:06:32.645Z")
　　
> typeof t3
　　
object
　　
> var t33 = t3.toString()  //类型转换
　　
> t33
　　
Sun Apr 22 2018 23:06:32 GMT+0800 (CST)
　　
> typeof t33
　　
string
　　

2、MongoDB连接
　　mongodb://[username:password@]host1[:port1][,host2[:port2],...[,hostN[:portN]]][/[database][?options]]
　　mongodb:// 这是固定的格式，必须要指定。
　　username:password@ 可选项，如果设置，在连接数据库服务器之后，驱动都会尝试登陆这个数据库
　　host1 必须的指定至少一个host, host1 是这个URI唯一要填写的。它指定了要连接服务器的地址。如果要连接复制集，请指定多个主机地址。
　　portX 可选的指定端口，如果不填，默认为27017
　　/database 如果指定username:password@，连接并验证登陆指定数据库。若不指定，默认打开 test 数据库。
　　?options 是连接选项。如果不使用/database，则前面需要加上/。所有连接选项都是键值对name=value，键值对之间通过&或;（分号）隔开
　　[root@localhost ~]# mongo mongodb://192.168.154.132:27017/col  //使用用户名和密码连接登陆到指定数据库
　　[root@localhost ~]# mongo mongodb://admin:123456@localhost/  //使用用户 admin 使用密码 123456 连接到本地的 MongoDB 服务上
　　mongodb://localhost,localhost:27018,localhost:27019  //连接 replica set 三台服务器 (端口 27017, 27018, 和27019):
　　mongodb://host1,host2,host3/?slaveOk=true //连接 replica set 三台服务器, 写入操作应用在主服务器 并且分布查询到从服务器。
　　mongodb://host1,host2,host3/?connect=direct;slaveOk=true //直接连接第一个服务器，无论是replica set一部分或者主服务器或者从服务器。
　　mongodb://host1,host2,host3/?safe=true;w=2;wtimeoutMS=2000 //以安全模式连接到replica set，并且等待至少两个复制服务器成功写入，超时时间设置为2秒。
　　参数说明：

　　参考博客：
　　http://www.mongodb.org.cn/manual/  //中文文档
　　https://docs.mongodb.com/manual/  //英文官方
　　https://www.yiibai.com/mongodb/  //其他教程
　　https://www.mongodb.com/download-center#community  //下载地址
　　http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-tutorial.html  //学习地址
　　https://db-engines.com/en/ranking   //数据库排行榜
　　http://rdc.hundsun.com/portal/article/703.html  //部分摘录