MongoDB是什么，怎么用？看完你就知道了( 三 ) _MongoDB

四、schema 设计原则1.需要关注MongoDB的自身的特性
要清楚了解MongoDB的基本数据单元。在关系型数据库中有带列和行的数据表。而MongoDB数据的基本单元是BSON文档，在键值中有指向不定类型值的键，MongoDB拥有即时查询，但不支持联结操作，简单的键值存储只能根据单个键来获取值，不支持事务，但支持多种原子更新操作。
2.需要关注系统本身的读写特性
如读写比是怎样的，需要何种查询，数据是如何更新的，会不会存在什么并发问题，数据结构化的程度是要求高还是低。系统本身的需求决定mysql还是MongoDB 。
3.关注MongoDB schema 的设计模式

内嵌与引用：当子对象总是出现在父对象的上下文中时，使用内嵌文档；否则将子对象单独存一个集合。
一对多的关系：在“多”的集合关系中添加id指向依赖的id 。
多对多：在其中一种对应关系中使用对象数组指向另外一个对象。
树：具化路径，在树中的每个节点都包含一个path字段，该字段具体保存了每个节点祖先的id 。
动态属性：可以为不同的动态属性添加索引，如果需要将属性圈在一个范围，那么可以通过key-value的方式，然后在统一的key上面加索引。
关于事务：如果需要事务支持，那么只能选择另一种数据库，或者提供补偿性事务来解决事务的问题。

在关于schema 的设计中要注意一些原则，比如：

不能创建没用的索引
不能在同一个字段中存不同的类型
不能把多类实体都放在一个集合里不能创建体积大、嵌套深的文档
不能过多的创建集合，集合、索引、数据库的命名空间都是有限的
不能创建无法分片的集合

4.关注MongoDB里面一些具体细节
（1）关注数据库的概念
数据库是集合的逻辑与物理分组，MongoDB没有提供创建数据库的语法，只有在插入集合时，数据库才开始建立。创建数据库后会在磁盘分配一组数据文件，所有集合、索引和数据库的其他元数据都保存在这些文件中，查阅数据库使用磁盘状态可通过。
db.stats()（2）关注集合概念
集合是结构上或概念上相似得文档的容器，集合的名称可以包含数字、字母或 . 符号，但必须以字母或数字开头，完全。
限定集合名不能超过128个字符，实际上 . 符号在集合中很有用，能提供某种虚拟命名空间，这是一种组织上的原则，和其他集合是一视同仁的。在集合中可以使用。
system.namespaces //查询当前数据库中定义的所有命名空间system.indexes //存储当前数据库的所有索引定义（3）关注文档
其次是键值，在MongoDB里面所有的字符串都是UTF-8类型。数字类型包括double、int、long 。日期类型都是UTC格式，所以在MongoDB里面看到的时间会比北京时间慢8小时。整个文档大小会限制在16m以内，因为这样可以防止创建难看的数据类型，且小文档可以提升性能，批量插入文档理想数字范围是10~200，大小不能超过16MB 。
五、索引与查询优化1.索引的经验法则
（1）索引能显著减少获取文档的所需工作量，具体的对比可以通过 .explain()方法进行对比
（2）解析查询时MongoDB通过最优计划选择一个索引进行查询，当没有最适合索引时，会先不同的使用各个索引进行查询，最终选出一个最优索引做查询
（3）如果有一个a-b的复合索引，那么仅针对a的索引是冗余的
（4）复合索引里的键的顺序是很重要的
2.索引类型
（1）单键索引
（2）复合索引
（3）唯一性索引
（4）稀疏索引
如索引的字段会出现null的值，或是大量文档都不包含被索引的键。
3.索引的构建问题
如果数据集很大时，构建索引将会花费很长的时间，且会影响程序性能，可通过
db.currentOp() //查看索引的构建时间当使用 mongorestore 时会重新构建索引。当曾经执行过大规模的删除时，可使用
db.values.reIndex() 对索引进行压缩，重建。
4.识别慢查询
（1）查阅慢查询日志
grep -E '([0-9])+ms' mongod.log //使用grep 命令识别命令信息db.setProfillingLevel(2) //使用解刨器，将记录每次的读写到日志db.setProfillingLevel(1) //只记录慢（100ms）操作（2）分析慢查询
db.values.find({}).sort({close:-1}).limit(1).explain()