创建固定集合

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db.createCollection(“my_collection”,{capped:true,size:10000,max:5})

把普通集合转行成固定集合

db.runCommand({convertTocapped:”test”,size:10000})

GridFS是一种在MongoDB中存储大二进制文件的机制，使用GridFS可以存储以下几种文件：

储存巨大的文件，比如视频、高清图片等

好处：

利用GridFS可以简化需求。

GridFS会直接利用已经建立的复制或分片机制，故障恢复和扩展都很容易

GridFS可以避免用户上传内容的文件系统出现问题。

GridFS不产生磁盘碎片

GridFS使用两个表来存储数据：

files 包含元数据对象

chunks 包含其他一些相关信息的二进制块

[root@a2 bin]# ./mongofiles  put mongosniff.tar.gz

[root@a2 bin]# ./mongo

MongoDB shell version: 2.4.3

connecting to: test

> show tables;

fs.chunks

fs.files

system.indexes

> db.fs.files.find();

{ "_id" : ObjectId("5196601b171c296452c1f9f1"), "filename" : "mongosniff.tar.gz", "chunkSize" : 262144, "uploadDate" : ISODate("2013-05-17T16:51:40.843Z"), "md5" : "5067d9e1c4a0e41b93f204a72ec52794", "length" : 7171743 }

>

fs.files 存储的是文件的相关信息，fs.chunks存储是的文件，并且是二进制格式的。

查看存储文件信息

[root@a2 bin]# ./mongofiles  list

connected to: 127.0.0.1

mongosniff.tar.gz    7171743

获取存储文件：

[root@a2 bin]# ./mongofiles  get  mongosniff.tar.gz

系统性能优化:

建立索引,

当创建collection时,系统会自动建立一个_id的索引，而且不能删除

> db.system.indexes.find();

{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "ns" : "test.c1", "name" : "_id_" }

{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "ns" : "test.c2", "name" : "_id_" }

建立普通索引

> db.c2.ensureIndex({age:1},{true});(如果数据量大,可以使用background,age:1表示索引按age的升序排列,-1为降序)< /p>

> db.system.indexes.find();

{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "ns" : "test.c1", "name" : "_id_" }

{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "ns" : "test.c2", "name" : "_id_" }

{ "v" : 1, "key" : { "age" : 1 }, "ns" : "test.c2", "name" : "age_1", "background" : true }

建立唯一索引

> db.c2.ensureIndex({name:1},{unique:true})

如果再输入的数据name字段有重复的话，就会报错，如下：

> db.c2.insert({name:"user0"})

E11000 duplicate key error index: test.c2.$name_1  dup key: { : "user0" }

删除所有索引

> db.c2.dropIndex();

删除name字段的索引

> db.c2.dropIndex({name:1})

MongoDB 提供了一个explain命令让我们获知系统如何处理查询请求

> db.c2.find({age:{$gt:26}}).explain();

{

    "cursor" : "BtreeCursor age_1",

    "isMultiKey" : false,

    "n" : 3,                返回的数据数

    "nscannedObjects" : 3,

    "nscanned" : 3,             被扫描的文档数,因为做了age字段的索引

    "nscannedObjectsAllPlans" : 3,

    "nscannedAllPlans" : 3,

    "scanAndOrder" : false,

    "indexOnly" : false,

    "nYields" : 0,

    "nChunkSkips" : 0,

    "millis" : 1,           耗时（毫秒）

    "indexBounds" : {         所使用的索引

        "age" : [

            [

                26,

                1.7976931348623157e+308

            ]

        ]

    },

    "server" : "a1:27017"

}

MongoDB Database Profiler 是一种慢查询日志功能，可以作为我们优化数据库的依据。

开启profile功能：

（1）> db.setProfilingLevel(2);

{ "was" : 0, "slowms" : 100, "ok" : 1 }

(2)[root@a1 bin]# ./mongod --dbpath=/usr/local/mongodb/data/ --logpath=/usr/local/mongodb/dblogs -profile=2 --fork

添加 -profile参数

优化方案:

1：创建索引  db.posts.ensureIndex({ts:1});

2: 限定返回结果条数   db.posts.find().sort({ts:-1}).limit(10);

3: 查询使用到的字段，不查询所有字段

4: 采用cappedcollection

capped Collections比普通Collections的读写效率高

5: 采用Profiling

Mongosniff此工具可从底层监控到底有哪些命令发送给MongoDB去执行。

执行这个命令可能会出现如下错误

[root@a1 bin]# ./mongosniff --help

./mongosniff: error while loading shared libraries: libpcap.so.0.9: cannot open shared object file: No such file or directory

解决方法:

yum -y install libpcap-devel

由于系统自动安装的是 1.0版本，所以我们还必须建立个软连接

ln -s /usr/lib64/libpcap.so.1.0.0 /usr/lib64/libpcap.so.0.9

使用方法:

[root@a1 bin]# ./mongosniff --source NET lo

sniffing... 27017

可以将这些数据输出到一个日志文件中，那么就可以保留下所有数据库操作的历史记录，对于后期的性能分析和安全审计等工作将是一个巨大的贡献。

Mongostat

此工具可以快速的查看某组运行中的MongoDB 实例的统

计信息，也需要在打开一个客户端进行命令操作:

用法如下：

[root@localhost bin]# ./mongostat

查看数据库的状态:

> db.stats();

{

    "db" : "test",

    "collections" : 6,

    "objects" : 234,

    "avgObjSize" : 263.77777777777777,

    "dataSize" : 61724,

    "storageSize" : 1077248,

    "numExtents" : 6,

    "indexes" : 4,

    "indexSize" : 32704,

    "fileSize" : 67108864,

    "nsSizeMB" : 16,

    "dataFileVersion" : {

        "major" : 4,

        "minor" : 5

    },

    "ok" : 1

}

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文章题目：mongodb系统性能篇(1)-创新互联
文章出自：http://kswjz.com/article/ehcej.html