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MongoDB中參數限制與閥值的示例分析

發布時間:2021-08-07 10:24:25 來源:億速云 閱讀:150 作者:小新 欄目:MongoDB數據庫

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

一、BSON文檔

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

  • 文檔內嵌深度:BSON文檔的結構(tree)深度最大為100。

二、Namespaces

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

  • 命名空間的個數:對于MMAPV1引擎,個數最大為大約為24000個,每個collection以及index都是一個namespace;對于wiredTiger引擎則沒有這個限制。

  • namespace文件的大小:對于MMAPV1引擎而言,默認大小為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個字節,如果index key的長度超過此值,將會導致write操作失敗。

  • 每個collection中索引的個數不得超過64個。

  • 索引名稱:我們可以為index設定名稱,最終全名為..$,最長不得超過128個字節。默認情況下為filed名稱與index類型的組合,我們可以在創建索引時顯式的指定index名字,參見createIndex()方法。

  • 組合索引最多能包含31個field。

四、Data

  • Capped Collection:如果你在創建“Capped”類型的collection時指定了文檔的最大個數,那么此個數不能超過2的32次方,如果沒有指定最大個數,則沒有限制。

  • Database Size:MMAPV1引擎而言,每個database不得持有超過16000個數據文件,即單個database的總數據量最大為32TB,可以通過設置“smallFiles”來限定到8TB。

  • Data Size:對于MMAVPV1引擎而言,單個mongod不能管理超過最大虛擬內存地址空間的數據集,比如linux(64位)下每個mongod實例最多可以維護64T數據。wiredTiger引擎沒有此限制。

  • 每個Database中collection個數:對于MMAPV1引擎而然,每個database所能持有的collections個數取決于namespace文件大小(用來保存namespace)以及每個collection中indexes的個數,最終總尺寸不超過namespace文件的大小(16M)。wiredTiger引擎不受到此限制。

五、Replica Sets

  • 每個replica set中最多支持50個members。

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

  • 如果沒有顯式的指定oplog的尺寸,其最大不會超過50G。

六、Sharded Clusters

  • group聚合函數,在sharding模式下不可用。請使用mapreduce或者aggregate方法。

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

  • 對于已經存有數據的collections開啟sharding(原來非sharding),則其最大數據不得超過256G。當collection被sharding之后,那么它可以存儲任意多的數據。

  • 對于sharded collection,update、remove對單條數據操作(操作選項為multi:false或者justOne),必須指定shard key或者_id字段;否則將會拋出error。

  • 唯一索引:shards之間不支持唯一索引,除非這個“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collection創建唯一索引,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遷移時允許的最大文檔個數:如果一個chunk中documents的個數超過250000(默認chunk大小為64M)時,或者document個數大于 1.3 *(chunk最大尺寸(有配置參數決定)/ document平均尺寸),此chunk將無法被“move”(無論是balancer還是人工干預),必須等待split之后才能被move。

七、shard key

  • shard key的長度不得超過512個字節。

  • “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(基于數組的索引)、text索引或者geo索引。

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

  • 單調遞增(遞減)的shard key會限制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。對于單調遞增的shard key,collection上的所有insert操作都會在一個shard節點上進行,那么此shard將會承載cluster的全部insert操作,因為單個shard節點的資源有限,因此整個cluster的insert量會因此受限。如果cluster主要是read、update操作,將不會有這方面的限制。為了避免這個問題,可以考慮使用“hashed shard key”或者選擇一個非單調遞增key作為shard key。(rang shard key 和hashed shard key各有優缺點,需要根據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內存,如果stage超過此限制將會發生錯誤,為了能處理較大的數據集,請開啟“allowDiskUse”選項,即允許pipeline stages將額外的數據寫入臨時文件。

九、命名規則

  • database的命名區分大小寫。

  • database名稱中不要包含:/ .‘'$*<>:|?

  • database名稱長度不能超過64個字符。

  • collection名稱可以以“_”或者字母字符開頭,但是不能包含”$”符號,不能為空字符或者null,不能以“system.”開頭,因為這是系統保留字。

  • document字段名不能包含“.”或者null,且不能以“$”開頭,因為$是一個“引用符號”。

最后記錄下json嵌套中含有列表的查詢方法,樣例數據:

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

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來代表第一個索引,點代表嵌套結構。但是spark mongo中是不能這樣導入的,需要使用別的方法。

以上是“MongoDB中參數限制與閥值的示例分析”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!希望分享的內容對大家有幫助,更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!

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