高可用的MongoDB集群－实战篇

lsdwyl

1.概述
　　最近有同学和网友私信我，问我MongoDB方面的问题；这里我整理一篇博客来赘述下MongoDB供大家学习参考，博客的目录内容如下：

• 基本操作
  
• CRUD
  
• MapReduce
  

　　本篇文章是基于MongoDB集群（Sharding+Replica Sets）上演示的，故操作的内容都是集群层面的，所以有些命令和单独的使用MongoDB库有异样。具体集群搭建可以参考我写的《高可用的MongoDB集群》。

2.基本操作
　　常用的 Shell 命令如下所示：



db.help()    # 数据库帮助
db.collections.help()    # 集合帮助
rs.help()    # help on replica set
show dbs    # 展示数据库名
show collections    # 展示collections在当前库
use db_name    # 选择数据库
　　查看集合基本信息，内容如下所示：



＃查看帮助  
db.yourColl.help();
＃查询当前集合的数据条数  
db.yourColl.count();
＃查看数据空间大小
db.userInfo.dataSize();
＃得到当前聚集集合所在的
db db.userInfo.getDB();
＃得到当前聚集的状态
db.userInfo.stats();
＃得到聚集集合总大小
db.userInfo.totalSize();
＃聚集集合储存空间大小
db.userInfo.storageSize();
＃Shard版本信息  
db.userInfo.getShardVersion()
＃聚集集合重命名，将userInfo重命名为users
db.userInfo.renameCollection("users");
＃删除当前聚集集合
db.userInfo.drop();
3.CRUD

3.1创建
　　在集群中，我们增加一个 friends 库，命令如下所示：



db.runCommand({enablesharding:"friends"});
　　在库新建后，我们在该库下创建一个user分片，命令如下：



db.runCommand( { shardcollection : "friends. user"})；
3.2新增
　　在MongoDB中，save和insert都能达到新增的效果。但是这两者是有区别的，在save函数中，如果原来的对象不存在，那他们都可以向collection里插入数据；如果已经存在，save会调用update更新里面的记录，而insert则会忽略操作。
　　另外，在insert中可以一次性插叙一个列表，而不用遍历，效率高，save则需要遍历列表，一个个插入，下面我们可以看下两个函数的原型，通过函数原型我们可以看出，对于远程调用来说，是一次性将整个列表post过来让MongoDB去处理，效率会高些。
　　Save函数原型如下所示：

　　Insert函数原型（部分代码）如下所示：


3.3查询

3.3.1查询所有记录



db. user.find();
　　默认每页显示20条记录，当显示不下的情况下，可以用it迭代命令查询下一页数据。注意：键入it命令不能带“；” 但是你可以设置每页显示数据的大小，用DBQuery.shellBatchSize= 50;这样每页就显示50条记录了。

3.3.2查询去掉后的当前聚集集合中的某列的重复数据



db. user.distinct("name");
#会过滤掉name中的相同数据 相当于：
select distict name from user;
3.3.3查询等于条件数据



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

#相当于：
select * from user where age = 24;
3.3.4查询大于条件数据



db.user.find({age: {$gt: 24}});
# 相当于：
select * from user where age >24;
3.3.5查询小于条件数据



db.user.find({age: {$lt: 24}});
#相当于：
select * from user where age < 24;
3.3.6查询大于等于条件数据



db.user.find({age: {$gte: 24}});
#相当于：
select * from user where age >= 24;
3.3.7查询小于等于条件数据



db.user.find({age: {$lte: 24}});
#相当于：
select * from user where age =23 and age  25;

　　db.user.find({name: 'zhangsan', age: 22});
　　#相当于：
　　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查询5条数据



db.user.find().limit(5);
#相当于：
select * from user limit 5;
3.3.15N条以后数据



db.user.find().skip(10);
#相当于：
select * from user where id not in ( select * from user limit 5 );
3.3.16在一定区域内查询记录



＃查询在5～10之间的数据
db.user.find().limit(10).skip(5);
　　可用于分页，limit是pageSize，skip是第几页*pageSize。

3.3.17COUNT



db.user.find({age: {$gte: 25}}).count();
#相当于：
select count(*) from user where age >= 20;
3.3.18安装结果集排序



db.userInfo.find({sex: {$exists: true}}).sort();
3.3.19不等于NULL



db.user.find({sex: {$ne: null}})
#相当于：
select * from user where sex not null;
3.4索引
　　创建索引，并指定主键字段，命令内容如下所示：



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)
　　参数说明： criteria：
　　查询条件 objNew：update对象和一些更新操作符
　　upsert：如果不存在update的记录，是否插入objNew这个新的文档，true为插入，默认为false，不插入。
　　multi：默认是false，只更新找到的第一条记录。如果为true，把按条件查询出来的记录全部更新。
　　下面给出一个示例，更新id为 1 中 price 的值，内容如下所示：



db. user.update({id: 1},{$set:{price:2}});  
#相当于：
update user set price=2 where id=1;
3.6删除

3.6.1删除指定记录



db. user. remove( { id:1 } );  
#相当于：
delete from user where id=1;
3.6.2删除所有记录



db. user. remove( { } );  
#相当于：
delete from user;
3.6.3DROP



db. user. drop();  
#相当于：
drop table user;
4.MapReduce
　　MongoDB中的 MapReduce 是编写JavaScript脚本，然后由MongoDB去解析执行对应的脚本，下面给出 Java API 操作MR。代码如下所示：
　　MongdbManager类，用来初始化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.split(":")[0];
int port = Integer.parseInt(hosts.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()));
}
}
// 设置连接池的信息
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类，用来封装操作业务代码，具体内容如下所示：



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 list = new ArrayList();
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类，这是一个统计登录用户数的MapReduce计算类，代码如下：



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 函数JS字符串拼接
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