MongoDB数据库文档说明

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转载最新推荐文章于 2026-07-05 15:52:59 发布 1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【STM32实物】基于STM32+ESP32+手机APP设计的智能宠物喂食系统本文以STM32单片机为主控MCU，配有压力传感器、温湿度传感器、光照强度传感器、蜂鸣器等，设计了一款可以远程控制的宠物智能喂食系统。用户可以通过APP下达指令，控制宠物的喂食。每天可以根据设置的数据进行精准喂食，成本相对较低的宠物喂食装置。该装置使用步进电机控制投食仓门的开闭，通过压力传感器和时钟系统控制每日的投喂量和投喂时间。每次投食后蜂鸣器会提醒宠物进食，树立每日定点进食的习惯。经测试得出，该设备确实能实现每日定时定量投喂。系统整体运行顺畅，所有预期功能得以实现。它非常适合解决宠物主人不在家时影响宠物阅读详情

MongoDB数据库简单介绍
MongoDB是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储模式。MongoDB是用C++开发，提供了以下功能：

面向集合的存储：适合存储对象及JSON形式的数据。
动态查询：Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
完整的索引支持：包括文档内嵌对象及数组。Mongo的查询优化器会分析查询表达式，并生成一个高效的查询计划。
查询监视：Mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。
复制及自动故障转移：Mongo数据库支持服务器之间的数据复制，支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。
高效的传统存储方式：支持二进制数据及大型对象（如照片或图片）。
自动分片以支持云级别的伸缩性（处于早期alpha阶段）：自动分片功能支持水平的数据库集群，可动态添加额外的机器。

MongoDB的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。根据官方网站的描述，Mongo 适合用于以下场景：

网站数据：Mongo非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
大尺寸，低价值的数据：使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。
高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。
用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。

自然，MongoDB的使用也会有一些限制，例如它不适合：

高度事务性的系统：例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。
传统的商业智能应用：针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择。
需要SQL的问题

MongoDB支持OS X、Linux及Windows等操作系统，并提供了Python，PHP，Ruby，Java，C，C#，Javascript，Perl及C++语言的驱动程序，社区中也提供了对Erlang 及.NET等平台的驱动程序

MongoDB下载：
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Downloads
http://downloads.mongodb.org/lin ... 686-v1.2-latest.tgz

MongoDB安装：

[falcon@www.fwphp .cn ~/mongodb] tarxvzfmongodb−linux−i686−v1.2−latest.tgz[falcon@www.fwphp.cn  /mongodb] mv mongodb-linux-i686-v1.2-latest mongodb
[falcon@www.fwphp.cn ~/mongodb] cdmongodb[falcon@www.fwphp.cn  /mongodb] ls
mongo   mongodump    mongofiles   mongorestore mongosniff
mongod mongoexport mongoimport mongos

只需要解压到相关目录即可，不需要编译安装

MongoDB启动与关闭：
mongoDB的服务器端程序为mongod

[falcon@www.fwphp.cn ~/mongodb]$ bin/mongod --help

** NOTE: when using MongoDB 32 bit, you are limited to about 2 gigabytes of data
** see http://blog.mongodb.org/post/137788967/32-bit-limitations for more

Allowed options:

General options:
-h [ --help ]             show this usage information
--version                 show version information
-f [ --config ] arg       configuration file specifying additional options
--port arg                specify port number
--bind _ip arg             local ip address to bind listener - all local ips
                            bound by default
-v [ --verbose ]          be more verbose (include multiple times for more
                            verbosity e.g. -vvvvv)
--dbpath arg (=/data/db/) directory for datafiles    指定数据存放目录
--quiet                   quieter output   静默模式
--logpath arg             file to send all output to instead of stdout   指定日志存放目录
--logappend               appnd to logpath instead of over-writing 指定日志是以追加还是以覆盖的方式写入日志文件
--fork                    fork server process   以创建子进程的方式运行
--cpu                     periodically show cpu and iowait utilization 周期性的显示cpu和io的使用情况
--noauth                  run without security 无认证模式运行
--auth                    run with security 认证模式运行
--objcheck                inspect client data for validity on receipt 检查客户端输入数据的有效性检查
--quota                   enable db quota management   开始数据库配额的管理
--quotaFiles arg          number of files allower per db, requires --quota 规定每个数据库允许的文件数
--appsrvpath arg          root directory for the babble app server
--nocursors               diagnostic/debugging option 调试诊断选项
--nohints                 ignore query hints 忽略查询命中率
--nohttpinterface         disable http interface 关闭http接口，默认是28017
--noscripting             disable scripting engine 关闭脚本引擎
--noprealloc              disable data file preallocation 关闭数据库文件大小预分配
--smallfiles              use a smaller default file size 使用较小的默认文件大小
--nssize arg (=16)        .ns file size (in MB) for new databases 新数据库ns文件的默认大小
--diaglog arg             0=off 1=W 2=R 3=both 7=W+some reads 提供的方式，是只读，只写，还是读写都行，还是主要写+部分的读模式
--sysinfo                 print some diagnostic system information 打印系统诊断信息
--upgrade                 upgrade db if needed 如果需要就更新数据库
--repair                  run repair on all dbs 修复所有的数据库
--notablescan             do not allow table scans 不运行表扫描
--syncdelay arg (=60)     seconds between disk syncs (0 for never) 系统同步刷新磁盘的时间，默认是60s

Replication options:
--master              master mod e 主复制模式
--slave               slave mode 从复制模式
--source arg          when slave: specify master as <server:port> 当为从时，指定主的地址和端口
--only arg            when slave: specify a single database to replicate 当为从时，指定需要从主复制的单一库
--pairwith arg        address of server to pair with
--arbiter arg         address of arbiter server 仲裁服务器，在主主中和pair中用到
--autoresync          automatically resync if slave data is stale 自动同步从的数据
--oplogSize arg       size limit (in MB) for op log 指定操作日志的大小
--opIdMem arg         size limit (in bytes) for in memory storage of op ids指定存储操作日志的内存大小

Sharding options:
--configsvr declare this is a config db of a cluster 指定shard中的配置服务器
--shardsvr declare this is a shard db of a cluster 指定shard服务器

在启动mongoDB之前，我们必须新建一个存放mongoDB数据和日志的目录

[falcon@www.fwphp.cn ~]$ mkdir m_data m_log

到此mongodb启动的准备工作做完了，现在我们启动mongodb

[falcon@www.fwphp.cn ~/mongodb]$ bin/mongod --dbpath=/home/falcon/m_data --logpath=/home/falcon/m_log --logappend &

现在mongodb启动了，检查是否启动的方法：

[falcon@www.fwphp.cn ~/mongodb]$ ps -ef|grep mongod
falcon 2533 2271 0 08:21 pts/0 00:00:00 bin/mongod --dbpath=/home/falcon/m_data --logpath=/home/falcon/m_log --logappend
falcon 2541 2271 0 08:22 pts/0 00:00:00 grep mongod

查看mongodb的端口是否启动，默认是 28017，在启动服务器时，可以通过--port来指定

[falcon@www.fwphp.cn ~/mongodb]$ netstat -an -t|grep 28017
tcp 0 0 0.0.0.0:28017 0.0.0.0:* LISTEN

到此，证明mongoDB已经启动完成

关闭的方法很简单：
Killall mongod 或者是 kill [pid]

使用方法：
利用客户端程序mongo登录mongoDB

[falcon@www.fwphp.cn ~/mongodb]$ bin/mongo
MongoDB shell version: 1.2.4-
url: test
connecting to: test
type "help" for help
> help
HELP
        Show dbs                     显示数据库名
        show collections             显示当前数据库中的集合集
        show users                   显示当前数据库的用户
        show profile                显示最后系统用时大于1ms的系统概要
        use <db name>                切换到数据库
        db.help()                    help on DB methods
        db.foo.help()                help on collection methods
        db.foo.find()                list objects in collection foo
        db.foo.find( { a : 1 } )     list objects in foo where a == 1
        it                           result of the last line evaluated; use to further iterate
> show dbs   默认情况下有2数据库
admin
local
> use admin                切换到admin数据库
switched to db admin
> show collections                显示admin数据库下面的集合集
system.indexes

下面我们来简单的新建集合集，插入、更新、查询数据，体验mongodb带给我们不一样的生活
新建数据库的方法是在
新建集合集：

> db.createCollection("user");
{ "ok" : 1 }
> show collections
system.indexes
user
>

插入数据：

> db.user.insert({uid:1,username:"Falcon.C",age:25});
> db.user.insert({uid:2,username:"aabc",age:24});

查询数据：

> db.user.find();
{ "_id" : ObjectId("4b81e74c1f0fd3b9545cba43"), "uid" : 1, "username" : "Falcon.C", "age" : 25 }
{ "_id" : ObjectId("4b81e74d1f0fd3b9545cba44"), "uid" : 2, "username" : "aabc", "age" : 24 }

查询数据的方式很丰富，有类似于SQL的条件查询，将会在以后的文档中详细介绍
如：我想查询uid为1的用户信息

> db.user.find({uid:1});
{ "_id" : ObjectId("4b81e74c1f0fd3b9545cba43"), "uid" : 1, "username" : "Falcon.C", "age" : 25 }

等等，丰富的查询还有limit ，sort ，findOne，distinct等

更新数据：

> db.user.update({uid:1},{set:{age:26}}) > db.user.find(); { "_id" : ObjectId("4b81e76f1f0fd3b9545cba45"), "uid" : 1, "username" : "Falcon.C", "age" : 26 } { "_id" : ObjectId("4b81e7701f0fd3b9545cba46"), "uid" : 2, "username" : "aabc", "age" : 24 } > db.user.update({uid:1},{inc:{age:-1}})
> db.user.find();
{ "_id" : ObjectId("4b81e76f1f0fd3b9545cba45"), "uid" : 1, "username" : "Falcon.C", "age" : 25 }
{ "_id" : ObjectId("4b81e7701f0fd3b9545cba46"), "uid" : 2, "username" : "aabc", "age" : 24 }
>

出了以上的2种用法，更新的条件还有 unset、 push 、 pushAll、 pop 、 pull、 pullAll

以上就是MongoDB简单的使用介绍，在以后的文档中将会详细的介绍mongoDB非常酷的CURD方法，mongoDB的Replication及分布式

开发文档：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Developer+Zone
管理文档：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Admin+Zone
下载地址：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Downloads

MongoDB主从复制介绍
MongoDB的主从复制其实很简单，就是在运行主的服务器上开启mongod进程时，加入参数--master即可，在运行从的服务器上开启mongod进程时，加入--slave 和 --source 指定主即可，这样，在主数据库更新时，数据被复制到从数据库中

(这里日志文件和访问数据时授权用户暂时不考虑 )

下面我在单台服务器上开启2deamon来模拟2台服务器进行主从复制：

mkdirmmastermslave mongodb/bin/mongod --port 28018 --dbpath ~/m_master --master &
$mongodb/bin/mongod --port 28019 --dbpath ~/m_slave --slave --source localhost:28018 &

这样主从服务器都已经启动了，可以利用 netstat -an -t 查看28018、28019端口是否开放

登录主服务器：

$ mongodb/bin/mongo --port 28018
MongoDB shell version: 1.2.4-
url: test
connecting to: 127.0.0.1:28018/test
type "help" for help
> show dbs
admin
local
test
> use test
switched to db test
> show collections

这里主上的test数据什么表都没有，为空，查看从服务器同样也是这样

$ mongodb/bin/mongo --port 28019
MongoDB shell version: 1.2.4-
url: test
connecting to: 127.0.0.1:28019/test
type "help" for help
> show dbs
admin
local
test
> use test
switched to db test
> show collections

那么现在我们来验证主从数据是否会像想象的那样同步呢？

我们在主上新建表user

> db
test
>db.createCollection("user");
> show collections
system.indexes
user
>

表 user已经存在了，而且test库中还多了一个system.indexes用来存放索引的表

到从服务器上查看test库：

> db
test
> show collections
system.indexes
User
> db.user.find();
>

从服务器的test库中user表已经存在，同时我还查了一下user表为空

现在我们再来测试一下，向主服务器test库的user表中插入一条数据

> show collections
system.indexes
user
> db.user.insert({uid:1,name:"Falcon.C",age:25});
> db.user.find();
{ "_id" : ObjectId("4b8226a997521a578b7aea38"), "uid" : 1, "name" : "Falcon.C", "age" : 25 }
>

这时我们查看从服务器的test库user表时会多出一条记录来：

> db.user.find();
{ "_id" : ObjectId("4b8226a997521a578b7aea38"), "uid" : 1, "name" : "Falcon.C", "age" : 25 }
>

MongoDB 还有 Replica Pairs 和 Master - Master

参考地址：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Master+Slave

MongoDB一般情况下都可以支持主主复制，但是在大部分情况下官方不推荐使用

运行的master - master的准备工作是：
新建存放数据库文件的路径

$mkdir mongodata/mm_28050 mongodata/mm_28051

运行mongodb数据库，一个端口为：28050，一个为：28051

mongodb/bin/mongod --port 28050 --dbpath ~/mongodata/mm_28050 --master --slave --source localhost:28051 > /dev/null & mongodb/bin/mongod --port 28051 --dbpath ~mongodata/mm_28051 --master --slave --source localhost:28050 > /dev/null &

可以通过ps -ef|grep mongod 或 netstat -an -t来检查是否运行功能

测试master - master模式：

$ mongodb/bin/mongo --port 28050
MongoDB shell version: 1.2.4-
url: test
connecting to: 127.0.0.1:28050/test
type "help" for help
> show dbs
admin
local
> db
test
> db.user.insert({_id:1,username:"Falcon.C",age:25,sex:"M"});
> db.user.find();
{ "_id" : 1, "username" : "Falcon.C", "age" : 25, "sex" : "M" }
> db.user.find(); //在28051端口插入数据后，再来查询，看数据是否同步
{ "_id" : 1, "username" : "Falcon.C", "age" : 25, "sex" : "M" }
{ "_id" : 2, "username" : "NetOne", "age" : 24, "sex" : "F" }
>

$ mongodb/bin/mongo --port 28051
MongoDB shell version: 1.2.4-
url: test
connecting to: 127.0.0.1:28051/test
type "help" for help
> db
test
> show collections         端口28050已经新建了一个user表并插入了一条数据，这里多出2表
system.indexes
user
> db.user.find();        //查询表user发现数据已经同步
{ "_id" : 1, "username" : "Falcon.C", "age" : 25, "sex" : "M" }
> db.user.insert({_id:2,username:"NetOne",age:24,sex:"F"});在此插入数据看数据是否双向同步
> db.user.find();
{ "_id" : 1, "username" : "Falcon.C", "age" : 25, "sex" : "M" }
{ "_id" : 2, "username" : "NetOne", "age" : 24, "sex" : "F" }
>

通过以上开启两终端分别连接到28050、28051端口，分别插入测试数据发现，一切正常，正如我们所想的那样实现数据的双向同步

参考信息：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Master+Master+Replication

MongoDB的使用技巧
如果想查看当前连接在哪个数据库下面，可以直接输入db

> db
Admin

想切换到test数据库

> use test
switched to db test
> db
Test

想查看test下有哪些表或者叫collection，可以输入

> show collections
system.indexes
user

想知道mongodb支持哪些命令，可以直接输入help

> help
HELP
        show dbs                     show database names
        show collections             show collections in current database
        show users                   show users in current database
        show profile                 show most recent system.profile entries with time >= 1ms
        use <db name>                set curent database to <db name>
        db.help()                    help on DB methods
        db.foo.help()                help on collection methods
        db.foo.find()                list objects in collection foo
        db.foo.find( { a : 1 } )     list objects in foo where a == 1
        it                           result of the last line evaluated; use to further iterate

如果想知道当前数据库支持哪些方法：

> db.help();
DB methods:
        db.addUser(username, password) 添加数据库授权用户
        db.auth(username, password)                访问认证
        db.cloneDatabase(fromhost) 克隆数据库
        db.commandHelp(name) returns the help for the command
        db.copyDatabase(fromdb, todb, fromhost) 复制数据库
        db.createCollection(name, { size : ..., capped : ..., max : ... } ) 创建表
        db.currentOp() displays the current operation in the db
        db.dropDatabase()        删除当前数据库
        db.eval(func, args) run code server-side
        db.getCollection(cname) same as db['cname'] or db.cname
        db.getCollectionNames()        获取当前数据库的表名
        db.getLastError() - just returns the err msg string
        db.getLastErrorObj() - return full status object
        db.getMongo() get the server connection object
        db.getMongo().setSlaveOk() allow this connection to read from the nonmaster member of a replica pair
        db.getName()
        db.getPrevError()
        db.getProfilingLevel()
        db.getReplicationInfo()
        db.getSisterDB(name) get the db at the same server as this onew
        db.killOp() kills the current operation in the db
        db.printCollectionStats()   打印各表的状态信息
        db.printReplicationInfo()        打印主数据库的复制状态信息
        db.printSlaveReplicationInfo()        打印从数据库的复制状态信息
        db.printShardingStatus()                打印分片状态信息
        db.removeUser(username) 删除数据库用户
        db.repairDatabase() 修复数据库
        db.resetError()
        db.runCommand(cmdObj) run a database command. if cmdObj is a string, turns it into { cmdObj : 1 }
        db.setProfilingLevel(level) 0=off 1=slow 2=all
        db.shutdownServer ()
        db.version() current version of the server

如果想知道当前数据库下的表或者表 collection支持哪些方法，可以使用一下命令如：

> db.user.help(); user为表名
DBCollection help
        db.foo.count()                统计表的行数
        db.foo.dataSize()        统计表数据的大小
        db.foo.distinct( key ) - eg. db.foo.distinct( 'x' )                按照给定的条件除重
        db.foo.drop() drop the collection 删除表
        db.foo.dropIndex(name) 删除指定索引
        db.foo.dropIndexes() 删除所有索引
        db.foo.ensureIndex(keypattern,options) - options should be an object with these possible fields: name, unique, dropDups 增加索引
        db.foo.find( [query] , [fields]) - first parameter is an optional query filter. second parameter is optional set of fields to return. 根据条件查找数据
                                           e.g. db.foo.find( { x : 77 } , { name : 1 , x : 1 } )
        db.foo.find(...).count()
        db.foo.find(...).limit(n) 根据条件查找数据并返回指定记录数
        db.foo.find(...).skip(n)
        db.foo.find(...).sort(...) 查找排序
        db.foo.findOne([query]) 根据条件查询只查询一条数据
        db.foo.getDB() get DB object associated with collection 返回表所属的库
        db.foo.getIndexes() 显示表的所有索引
        db.foo.group( { key : ..., initial: ..., reduce : ...[, cond: ...] } ) 根据条件分组
        db.foo.mapReduce( mapFunction , reduceFunction , <optional params> )
        db.foo.remove(query) 根据条件删除数据
        db.foo.renameCollection( newName ) renames the collection 重命名表
        db.foo.save(obj) 保存数据
        db.foo.stats() 查看表的状态
        db.foo.storageSize() - includes free space allocated to this collection 查询分配到表空间大小
        db.foo.totalIndexSize() - size in bytes of all the indexes 查询所有索引的大小
        db.foo.totalSize() - storage allocated for all data and indexes 查询表的总大小
        db.foo.update(query, object[, upsert_bool]) 根据条件更新数据
        db.foo.validate() - SLOW 验证表的详细信息
        db.foo.getShardVersion() - only for use with sharding

Mongodb的备份工具 mongodump

如果想备份数据库test 如：

[falcon@www.fwphp .cn ~/mongodb/bin] ./mongodump−−helpoptions: −−help                  producehelpmessage −h[−−host]arg       mongohosttoconnectto −d[−−db]arg         databasetouse −c[−−collection]arg collectiontouse(somecommands) −u[−−username]arg   username −p[−−password]arg   password −−dbpatharg            directlyaccessmongoddatafilesinthispath,                          insteadofconnectingtoamongodinstance −v[−−verbose]        bemoreverbose(includemultipletimesformore                          verbositye.g.−vvvvv) −o[−−out]arg(=dump)outputdirectory[falcon@www.fwphp.cn  /mongodb/bin] [color=Blue]./mongodump -d test -o test/[/color]
connected to: 127.0.0.1
DATABASE: test         to         test/test
        test.user to test/test/user.bson
                 100000 objects
        test.system.indexes to test/test/system.indexes.bson
                 1 objects
[falcon@www.fwphp.cn ~/mongodb/bin]$ ls
2     mongo   mongodump    mongofiles   mongorestore mongosniff
dump mongod mongoexport mongoimport mongos     test

MongoDB的数据恢复工具 mongorestore

查看test库中的表

> show collections
system.indexes
User

删除user表

> db.user.drop();
True

> show collections
System.indexes

现在利用mongorestore表恢复刚才利用 mongodump备份的数据

[falcon@www.fwphp.cn ~/mongodb/bin]$ ./mongorestore --help
usage: ./mongorestore [options] [directory or filename to restore from]
options:
--help                  produce help message
-h [ --host ] arg       mongo host to connect to
-d [ --db ] arg         database to use
-c [ --collection ] arg collection to use (some commands)
-u [ --username ] arg   username
-p [ --password ] arg   password
--dbpath arg            directly access mongod data files in this path,
                          instead of connecting to a mongod instance
-v [ --verbose ]        be more verbose (include multiple times for more
                          verbosity e.g. -vvvvv)

[falcon@www.fwphp.cn ~/mongodb/bin]$ ./mongorestore -d test -c user test/test/user.bson
connected to: 127.0.0.1
test/test/user.bson
going into namespace [test.user]

100000 objects

User表中的10w条记录已经恢复

> show collections
system.indexes
user
> db.user.find();
{ "_id" : ObjectId("4b9c8db08ead0e3347000000"), "uid" : 1, "username" : "Falcon.C-1" }
{ "_id" : ObjectId("4b9c8db08ead0e3347010000"), "uid" : 2, "username" : "Falcon.C-2" }
{ "_id" : ObjectId("4b9c8db08ead0e3347020000"), "uid" : 3, "username" : "Falcon.C-3" }
{ "_id" : ObjectId("4b9c8db08ead0e3347030000"), "uid" : 4, "username" : "Falcon.C-4" }
{ "_id" : ObjectId("4b9c8db08ead0e3347040000"), "uid" : 5, "username" : "Falcon.C-5" }
.................
has more

mongodb还提供了HTTP查看运行状态及restfull的接口
默认的访问端口是28017

rest的访问接口

参考地址：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Http+Interface

MongoDB的sharding功能
MongoDB的auto-sharding功能是指mongodb通过mongos自动建立一个水平扩展的数据库集群系统，将数据库分表存储在sharding的各个节点上。
一个mongodb集群包括一些shards（包括一些mongod进程），mongos路由进程，一个或多个config服务器

Shards
每一个shard包括一个或多个服务和存储数据的mongod进程（mongod是 MongoDB数据的核心进程）
典型的每个shard开启多个服务来提高服务的可用性。这些服务/mongod进程在shard中组成一个复制集

Chunks
Chunk是一个来自特殊集合中的一个数据范围，（collection，minKey，maxKey）描叙一个chunk，它介于minKey和 maxKey范围之间。
例如chunks 的maxsize大小是100M，如果一个文件达到或超过这个范围时，会被切分到2个新的 chunks中。当一个shard的数据过量时，chunks将会被迁移到其他的shards上。同样，chunks也可以迁移到其他的shards上

Config Servers
Config服务器存储着集群的metadata信息，包括每个服务器，每个shard的基本信息和chunk信息
Config服务器主要存储的是chunk信息。每一个config服务器都复制了完整的chunk信息。

配置：（模拟2个shard服务和一个config服务）
Shard1：27020
Shard2：27021
Config：27022
Mongos启动时默认使用的27017端口

新建存放数据的目录

[falcon@www.fwphp .cn ~/mongodata] mkdir270202702127022[falcon@www.fwphp.cn /mongodata] ls
27020 27021 27022

[falcon@www.fwphp.cn ~/mongodb/bin]./mongod --dbpath /home/falcon/mongodata/27020 --port 27020 > /home/falcon/mongodata/27020.log & [falcon@www.fwphp.cn ~/mongodb/bin] ./mongod --dbpath /home/falcon/mongodata/27021 --port 27021 > /home/falcon/mongodata/27021.log &
[falcon@www.fwphp.cn ~/mongodb/bin]$ ./mongod --dbpath /home/falcon/mongodata/27022 --port 27022 > /home/falcon/mongodata/27022.log &

启动mongos时，默认开启了27017端口

[falcon@www.fwphp.cn ~/mongodb/bin]$ ./mongos --configdb localhost:27022 > /home/falcon/mongodata/config.log &

检查是否启动

[falcon@www.fwphp.cn ~/mongodb/bin] ps−ef|grepmongofalcon 2612 1 020:15? 00:00:00./mongod−−dbpath/home/falcon/mongodata/27020−−port27020falcon 2619 1 020:15? 00:00:00./mongod−−dbpath/home/falcon/mongodata/27021−−port27021falcon 2625 1 020:15? 00:00:00./mongod−−dbpath/home/falcon/mongodata/27022−−port27022falcon 2658 1 020:15? 00:00:00./mongos−−configdblocalhost:27022falcon 2804 2772 020:31pts/0 00:00:00bin/mongofalcon 2847 2812 020:55pts/2 00:00:00grepmongo[falcon@www.fwphp.cn /mongodb/bin]

[falcon@www.fwphp.cn ~/mongodb/bin]$ netstat -an -t
Active Internet connections (servers and established)
Proto Recv-Q Send-Q Local Address               Foreign Address             State
tcp        0      0 0.0.0.0:10022               0.0.0.0:*                   LISTEN
tcp        0      0 0.0.0.0:27017               0.0.0.0:*                   LISTEN
tcp        0      0 0.0.0.0:587                 0.0.0.0:*                   LISTEN
tcp        0      0 0.0.0.0:27020               0.0.0.0:*                   LISTEN
tcp        0      0 0.0.0.0:27021               0.0.0.0:*                   LISTEN
tcp        0      0 0.0.0.0:27022               0.0.0.0:*                   LISTEN
......
tcp        0      0 0.0.0.0:28020               0.0.0.0:*                   LISTEN
tcp        0      0 0.0.0.0:28021               0.0.0.0:*                   LISTEN
tcp        0      0 0.0.0.0:28022               0.0.0.0:*                   LISTEN
tcp        0      0 127.0.0.1:631               0.0.0.0:*                   LISTEN
........

看到以上信息证明mongodb启动完整，对于开启的28020、28021、28022是对于的http接口

[falcon@www.fwphp.cn ~/mongodb/bin]$ ./mongo 默认连接到mongos上
MongoDB shell version: 1.2.4-
url: test
connecting to: test
type "help" for help
> show dbs
admin
config
Local

加入shard节点

> use admin
switched to db admin

> db.runCommand( { addshard : "localhost:27020", allowLocal : true } )
{"ok" : 1 , "added" : "localhost:27020"}

> db.runCommand( { addshard : "localhost:27021", allowLocal : true } )
{"ok" : 1 , "added" : "localhost:27021"}

> db.runCommand({listshards:1});   查看shard节点列表
{
        "shards" : [
                {
                        "_id" : ObjectId("4b9cd380c33000afad27718e"),
                        "host" : "localhost:27020"
                },
                {
                        "_id" : ObjectId("4b9cd381c33000afad27718f"),
                        "host" : "localhost:27021"
                }
        ],
        "ok" : 1
}

新建自动切片的库user001：

> config = connect("localhost:27022")
> config = config.getSisterDB("config")
> user001=db.getSisterDB("user001");
user001
> db.runCommand({enablesharding:"user001"})
{ "ok" : 1 }

> db.printShardingStatus();
--- Sharding Status ---
sharding version: { "_id" : ObjectId("4b9cd354c33000afad27718d"), "version" : 2 }
shards:
      { "_id" : ObjectId("4b9cd380c33000afad27718e"), "host" : "localhost:27020" }
      { "_id" : ObjectId("4b9cd381c33000afad27718f"), "host" : "localhost:27021" }
databases:
        { "name" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "localhost:27022", "_id" : ObjectId("4b9cd3776693dcfa468dec13") }
        { "name" : "user001", "partitioned" : true, "primary" : "localhost:27021", "_id" : ObjectId("4b9cde866693dcfa468dec17") }
                my chunks

我们来在user001中新建表，插入数据

> use user001
switched to db user001
> db.createCollection("user_001")
{ "ok" : 1 }
> show collections
system.indexes
user_001
> db.user_001.insert({uid:1,username:"Falcon.C",sex:"男",age:25});
> db.user_001.find();
{ "_id" : ObjectId("4b9ce1a6c84d7f20576c4df1"), "uid" : 1, "username" : "Falcon.C", "sex" : "男", "age" : 25 }

我们来看看user001库被分配到了哪个shard 上

[falcon@www.fwphp.cn ~/mongodata]$ ls -R
.:
27020 27021 27022 mongos.log

./27020:
27020.log mongod.lock test.0 test.1 test.ns _tmp

./27020/_tmp:

./27021:
27021.log mongod.lock _tmp user.0 user001.0 user001.1 user001.ns user.1 user.ns

./27021/_tmp:

./27022:
27022.log config.0 config.ns mongod.lock mongos.log _tmp

./27022/_tmp:
[falcon@www.fwphp.cn ~/mongodata]$

从以上的文件可以看出，user001被分配到了 27021的shard上了，但是通过mongos路由，我们并感觉不到是数据存放在哪个shard的chunk上

Sharding的管理命令

> db.$cmd.findOne({isdbgrid:1});
{ "isdbgrid" : 1, "hostname" : "www.fwphp.cn", "ok" : 1 }
> db.$cmd.findOne({ismaster:1});
{ "ismaster" : 1, "msg" : "isdbgrid", "ok" : 1 }
> printShardingStatus(db.getSisterDB("config"))
--- Sharding Status ---
sharding version: { "_id" : ObjectId("4b9cd354c33000afad27718d"), "version" : 2 }
shards:
      { "_id" : ObjectId("4b9cd380c33000afad27718e"), "host" : "localhost:27020" }
      { "_id" : ObjectId("4b9cd381c33000afad27718f"), "host" : "localhost:27021" }
databases:
        { "name" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "localhost:27022", "_id" : ObjectId("4b9cd3776693dcfa468dec13") }
                my chunks
        { "name" : "user001", "partitioned" : true, "primary" : "localhost:27021", "_id" : ObjectId("4b9cde866693dcfa468dec17") }
                my chunks
> use admin
switched to db admin
> db.runCommand({netstat:1})
{ "configserver" : "localhost:27022", "isdbgrid" : 1, "ok" : 1 }
>

参考信息：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding

MongoDB数据库的MapReduce简单操作
MongoDB也简单的实现了MapReduce的功能来提供分布式的数据查询服务 ,MapReduce的分布是功能主要用在Shard上

db.runCommand(
{ mapreduce : <collection>,
   map : <mapfunction>,
   reduce : <reducefunction>
   [, query : <query filter object>]
   [, sort : <sort the query. useful for optimization>]
   [, limit : <number of objects to return from collection>]
   [, out : <output-collection name>]
   [, keeptemp: <true|false>]
   [, finalize : <finalizefunction>]
   [, scope : <object where fields go into javascript. global scope >]
   [, verbose : true]
}
);

下面是对MapReduce的简单测试
此例子来源于：http://www.mongodb.org/display/DOCS/MapReduce

> db.things.insert({_id:1,tags:['dog','cat']});
> db.things.insert({_id:2,tags:['cat']});
> db.things.insert({_id:3,tags:['mouse','cat','dog']});
> db.things.insert({_id:4,tags:[]});
> m = function(){
this.tags.forEach(
      function(z){
                emit(z,{count:1});
      }
     );
};
function () {
    this.tags.forEach(function (z) {emit(z, {count:1});});
}
> r=function(key,values){
... var total = 0;
... for(var i=0;i<values.length;i++)
... total += values[i].count;
... return {count:total};
... };
function (key, values) {
    var total = 0;
    for (var i = 0; i < values.length; i++) {
        total += values[i].count;
    }
    return {count:total};
}
> res=db.things.mapReduce(m,r);
{
        "result" : "tmp.mr.mapreduce_1268577545_1",
        "timeMillis" : 25,
        "counts" : {
                "input" : 4,
                "emit" : 6,
                "output" : 3
        },
        "ok" : 1,
        "ok" : 1,
}
> res
{
        "result" : "tmp.mr.mapreduce_1268577545_1",
        "timeMillis" : 25,
        "counts" : {
                "input" : 4,
                "emit" : 6,
                "output" : 3
        },
        "ok" : 1,
        "ok" : 1,
}

> db[res.result].find()
{ "_id" : "cat", "value" : { "count" : 3 } }
{ "_id" : "dog", "value" : { "count" : 2 } }
{ "_id" : "mouse", "value" : { "count" : 1 } }
> db[res.result].drop()
true
> db[res.result].find()
>