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MongoDB Capped Collections

2016-05-30 17:05 387 查看

Capped Collections

Capped collections 就是固定大小的collection。
它有很高的性能以及队列过期的特性(过期按照插入的顺序). 有点和 "RRD" 概念类似。

Capped collections是高性能自动的维护对象的插入顺序。它非常适合类似记录日志的功能。

创建一个 Capped Collection

和标准的collection不同，你必须要显式的创建一个capped collection，
指定一个collection的大小，单位是字节。collection的数据存储空间值提前分配的。
要注意的是指定的存储大小包含了数据库的头信息。

> db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000})

使用和约束

在capped collection中，你能添加新的对象。

能进行更新，然而，对象不会增加存储空间。如果增加，更新就会失败。

数据库不允许进行删除。使用drop()方法删除collection所有的行。

注意: 删除之后，你必须显式的重新创建这个collection。

在32bit机器中，capped collection最大存储为1e9个字节。

特性

如果空间都被使用完毕，新添加的对象会取代最旧的那个数据。

如果你执行find()，并没有指定顺序。返回的结果就是按照插入顺序排序。

倒序使用 find().sort({$natural:-1})。

应用

日志Logging. Capped collection性能非常优秀，可以来存储日志文档。

插入一个没有索引的capped collection速度非常接近存储在文件系统。

额外的忧郁使用了内置的LRU机制，也不用担心超出硬盘空间。

缓存Caching. 如果你希望在数据库缓存一些小数量的对象。

capped collection提供了非常方便的机制来实现这个操作。

注意的是要给capped table添加索引，因为这种应用，读频率高于写。

自动存档Auto Archiving. 如果你希望数据自动过期。

capped collection要比手写cron scripts更为方便。

建议

为了最大化性能，不要再capped collection上创建索引。

如果这个collection写操作多于读操作，更不需要索引了。

注意的是，你可能创建了索引。速度就会降低，但是还是要比标准的collection要快。

使用 natural ordering 来更有效的获取最近插入的元素。和linux的tail命令相似。

限制对象的个数

你可能也需要限定collection中对象的数量。如果到了限制的数量，就要移除一个最近的插入。

限制对象的数量, 指定 max参数。

注意: 当指定了对象的数量，你也必须要限制存储大小。

要确定的是存储大小要完全能够存储限制的对象数，

不然的话，移除对象速度会加快。你可以使用validate()工具来查看collection使用的存储空间，

这样就可以预估需要的空间。

注意: 只限制存储大小性能要更好一些。

db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000, max:100});

db.mycoll.validate();

提示: 当编程的时候，存储最近对象的版本号的方法就是把max参数设为1(max=1)。

预分配普通的collection

createCollection 命令也可以用于不是capped collections。如

db.createCollection("mycoll", {size:10000000});

db.createCollection("mycoll", {size:10000000, autoIndexId:false});

通过createCollection来显式创建一个非capped collection允许指定一些参数。

如，指定collection大小，来预分配collection所需的硬盘空间。

autoIndexId 字段可以指定是否要在_id创建唯一索引。默认的情况下，

非capped collection要在_id上创建索引。

默认的情况下，capped collection不会在_id添加索引。

查看一个collection是否为capped collection

你可以调用isCapped方法来查看一个collection是否为capped collection。 db.foo.isCapped()

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标签： MongoDB

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