原文地址：http://www.mongoing.com/archives/2282

寫在之前的話

作為近年最為火熱的文檔型數(shù)據(jù)庫，MongoDB受到了越來越多人的關(guān)注，但是由于國內(nèi)的MongoDB相關(guān)技術(shù)分享屈指可數(shù)，不少朋友向我抱怨無從下手。

創(chuàng)新互聯(lián)建站為企業(yè)級客戶提高一站式互聯(lián)網(wǎng)+設(shè)計服務(wù)，主要包括成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站設(shè)計、重慶App定制開發(fā)、微信平臺小程序開發(fā)、宣傳片制作、LOGO設(shè)計等，幫助客戶快速提升營銷能力和企業(yè)形象，創(chuàng)新互聯(lián)各部門都有經(jīng)驗豐富的經(jīng)驗，可以確保每一個作品的質(zhì)量和創(chuàng)作周期，同時每年都有很多新員工加入，為我們帶來大量新的創(chuàng)意。 

《MongoDB干貨系列》將從實際應(yīng)用的角度來進行MongoDB的一些列干貨的分享，將覆蓋調(diào)優(yōu)，troubleshooting等方面，希望能對大家?guī)韼椭?/p>

如果希望了解更多MongoDB基礎(chǔ)的信息，還請大家Google下。

我們知道MongoDB是一個文檔型數(shù)據(jù)庫，scheme free 是其非常重要的特性，但是在生產(chǎn)中我們應(yīng)該怎么如合理利用這個特性，合理處理MongoDB的schema呢？

正文

大家都知道MongoDB是文檔型數(shù)據(jù)庫，是Schema Free的。

那么MongoDB的文檔模型能給我們帶來哪些好處呢，在這簡單列舉幾個：

• json形式-在MongoDB中，開發(fā)人員可以直接將一個json數(shù)據(jù)存儲進MongoDB，這對于開發(fā)人員來說是非常友好額；
• 讀寫性能高-在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，我們經(jīng)常會進行join、子查詢等關(guān)聯(lián)性需求，這時候往往會帶來較多的隨機IO，而在MongoDB中，我們可以通過合理的數(shù)據(jù)模型設(shè)計來將很多的關(guān)聯(lián)需求通過內(nèi)嵌、反范式的方式實現(xiàn)，減少了隨機IO；
• schema free-MongoDB的數(shù)據(jù)模型是靈活的，無需為了Online DDL而操心，不同的document也可以有不同的結(jié)構(gòu)。

在這，我們不深入探究如何對于MongoDB 的Schema進行設(shè)計、建模，有關(guān)這部分內(nèi)容，推薦大家可以閱讀TJ在開源中國的年終盛典會上分享《MongoDB 進階模式設(shè)計》，以及《Retail Reference Architecture Part 1 to 4 》。

在此我們將主要針對進行了初步建模、并正式上線服務(wù)后的schema進行巡檢與檢測的方式來進行討論。

Variety

Variety是一個開源的，非常使用的，檢測mongodb表字段類型、分布的一個開源工具。

正如其github readme中第一句所說”Meet Variety, a Schema Analyzer for MongoDB”

Variety能夠幫助我們檢測我們MongoDB表中的字段類型、分布，并生產(chǎn)報表，可以讓我們非常直觀的對現(xiàn)有表結(jié)構(gòu)、字段類型進行分析，并找出數(shù)據(jù)模型中的隱患。

下面我們通過例子來進行講解：

首先，建立一個表

db.users.insert({name: "Tom", bio: "A nice guy.", pets: ["monkey", "fish"], someWeirdLegacyKey: "I like Ike!"});
db.users.insert({name: "Dick", bio: "I swordfight.", birthday: new Date("1974/03/14")});
db.users.insert({name: "Harry", pets: "egret", birthday: new Date("1984/03/14")});
db.users.insert({name: "Geneviève", bio: "?a va?"});
db.users.insert({name: "Jim", someBinData: new BinData(2,"1234")}); 

我們來看看通過variety獲得的結(jié)果

$ mongo test --eval "var collection = 'users'" variety.js

+------------------------------------------------------------------+
| key | types | occurrences | percents |
| ------------------ | ------------ | ----------- | -------- |
| _id | ObjectId | 5 | 100.0 |
| name | String | 5 | 100.0 |
| bio | String | 3 | 60.0 |
| birthday | String | 2 | 40.0 |
| pets | Array(4),String(1) | 5 | 40.0 |
| someBinData | BinData-old | 1 | 20.0 |
| someWeirdLegacyKey | String | 1 | 20.0 |
+------------------------------------------------------------------+ 

test是我們的db名，users是表名。我們可以看到，針對我們之前插入的5條數(shù)據(jù)，variety跑出的結(jié)果是：

所有的document都含有_id,和name字段，60%的document含有bio字段，40%的document含有birthday和pets字段，且pets字段有2個類型的數(shù)據(jù)（4個array的，1個string的），20%的document含有someBinData和SomeWeirdLegacyKey字段。

然而生產(chǎn)環(huán)境中由于我們的數(shù)據(jù)量較大，比如一個表有10億條數(shù)據(jù)，全部進行掃描會耗時較長，可能我們僅希望對1000條數(shù)據(jù)進行分析，這時候就可以使用limit來限定。

$ mongo test --eval "var collection = 'users', limit = 1000" variety.js

+----------------------------------------------------+
| key | types | occurrences | percents |
| ----------- | ----------- | ----------- | -------- |
| _id | ObjectId | 1000 | 100.0 |
| name | String | 1000 | 100.0 |
| someBinData | BinData-old | 1000 | 100.0 |
+----------------------------------------------------+ 

由于MongoDB的可以通過內(nèi)嵌來減少聯(lián)合查詢的需求，可以通過反范式來減少隨機IO，所以很可能會有嵌套出現(xiàn)在我們的document中。有的時候嵌套的層數(shù)太多了，影響我們的統(tǒng)計信息，怎么辦，我們可以通過maxDepth來限制。請參考下面的例子：

db.users.insert({name:"Walter", someNestedObject:{a:{b:{c:{d:{e:1}}}}}});

$ mongo test --eval "var collection = 'users'" variety.js

+----------------------------------------------------------------+
| key | types | occurrences | percents |
| -------------------------- | -------- | ----------- | -------- |
| _id | ObjectId | 1 | 100.0 |
| name | String | 1 | 100.0 |
| someNestedObject | Object | 1 | 100.0 |
| someNestedObject.a | Object | 1 | 100.0 |
| someNestedObject.a.b | Object | 1 | 100.0 |
| someNestedObject.a.b.c | Object | 1 | 100.0 |
| someNestedObject.a.b.c.d | Object | 1 | 100.0 |
| someNestedObject.a.b.c.d.e | Number | 1 | 100.0 |
+----------------------------------------------------------------+

$ mongo test --eval "var collection = 'users', maxDepth = 3" variety.js

+----------------------------------------------------------+
| key | types | occurrences | percents |
| -------------------- | -------- | ----------- | -------- |
| _id | ObjectId | 1 | 100.0 |
| name | String | 1 | 100.0 |
| someNestedObject | Object | 1 | 100.0 |
| someNestedObject.a | Object | 1 | 100.0 |
| someNestedObject.a.b | Object | 1 | 100.0 |
+----------------------------------------------------------+ 

又或者我們希望指定統(tǒng)計的條件，比如希望caredAbout為true的，可以這樣做：

$ mongo test --eval "var collection = 'users', query = {'caredAbout':true}" variety.js 

又或者是希望進行排序：

$ mongo test --eval "var collection = 'users', sort = { updated_at : -1 }" variety.js 

同時我們也可以指定分析結(jié)果的format：

$ mongo test --quiet --eval "var collection = 'users', outputFormat='json'" variety.js 

一般在生產(chǎn)中， 我們不會在primary上進行分析， 我們可以在一個priority為0，且為hidden的secondary上進行分析，這時候需要指定slaveOK：

$ mongo secondary.replicaset.member:31337/somedb --eval "var collection = 'users', slaveOk = true" variety.js 

又或者說我們希望將分析結(jié)果存在mongo中:

$ mongo test --quiet --eval "var collection = 'users', persistResults=true" variety.js 

并且指定存儲的詳細(xì)信息：

• resultsDatabase 分析結(jié)果所存儲的db名
• resultsCollection 分析結(jié)果所存儲的collection名
• resultsUser 分析結(jié)果存儲的實例的user
• resultsPass 分析結(jié)果所存儲的實例的password

mongo test --quiet --eval "var collection = 'users', persistResults=true, resultsDatabase='db.example.com/variety' variety.js 

我們?yōu)槭裁匆肰ariety呢？

盡管我們MongoDB是Schema Free的，但是絕大多數(shù)情況下， 我們都希望字段類型統(tǒng)一。

不一致的字段類型可能會為我們的數(shù)據(jù)帶來誤差，試想一下，如果某個字段的字段類型不統(tǒng)一，而我們卻不知情，這時候很可能會發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)查詢有數(shù)據(jù)丟失，數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確。

并且在生產(chǎn)環(huán)境中，應(yīng)用的版本在不斷迭代，需求不斷增多，字段也隨之變化，如果在沒有規(guī)范化的上線流程檢查過后，數(shù)據(jù)庫中可能還會存在部分?jǐn)?shù)據(jù)的字段確實，比如有的document有a字段，有的卻沒有，variety也可以幫助我們發(fā)現(xiàn)這些問題。

Document Validation

MongoDB 3.2推出了很多給力的功能，在這不得不提及Document Validation，Document Validation的出現(xiàn)我想也是MongoDB官方想表達”schema free but you may need some rules”吧，哈哈，純屬臆測。

簡單介紹下Document Validation:

我們可以為我們schema free的mongodb collection做一些限制。當(dāng)然這并不是意味著MongoDB變成了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，個人覺得這反而更好的突出了MongoDB Schema free的特性。在正確的地方、需要的地方schema free，在適當(dāng)?shù)牡胤揭邢拗啤?

假設(shè)我們要新建一個表contacts，要有如下約束：

phone字段為string類型或者email字段要匹配”@mongodb.com”結(jié)尾，或者status為”Unknown”或者”Incomplete”

db.createCollection( "contacts",
{ validator: { $or:
[
{ phone: { $type: "string" } },
{ email: { $regex: /@mongodb.com$/ } },
{ status: { $in: [ "Unknown", "Incomplete" ] } }
]
}
} ) 

對已經(jīng)建立了的表，我們可以通過如下方式來做限定：

db.runCommand( {
collMod: "contacts",
validator: { $or: [ { phone: { $type: "string" } }, { email: { $regex: /@mongodb.com$/ } }, { status: { $in: [ "Unknown", "Incomplete" ] } } ] },
validationLevel: "moderate"
} ) 

這里可以看到，多了一個validationLevel參數(shù)，我們可以在設(shè)置validation的時候指定我們的validationLevel級別：

• 默認(rèn)級別是strict，對該collection已有的和以后新增的document都進行validation驗證；

  
  

• 可以設(shè)置為moderate，僅對已經(jīng)存在的document進行validation限定；

  
  

同時還有validationAction參數(shù)來指定當(dāng)有不符合validation規(guī)則的數(shù)據(jù)進行update或者insert的時候， 我們mongodb實例如何進行處理。

• 默認(rèn)級別為error，mongodb將拒絕這些不符合validation規(guī)則的insert和update。

• 可以設(shè)置為warn，mongodb會在日志中記錄，但是允許這類insert和update操作。日志中如：

2015-10-15T11:20:44.260-0400 W STORAGE [conn3] Document would fail validation collection: example.contacts doc: { _id: ObjectId('561fc44c067a5d85b96274e4'), name: "Amanda", status: "Updated" } 

validation的限制

• validation不能對admin、local和config庫中的collection進行設(shè)置；

• 不能對system.*這類collections進行validation設(shè)置；

• 
  

網(wǎng)站標(biāo)題：【Mongo】MongoDB干貨系列-Variety與DocumentValidation規(guī)范字段
標(biāo)題路徑：http://aaarwkj.com/article46/ipdchg.html

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