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分布式文档存储独角兽MongoDB、知识图谱存储数据库Neo

2021-09-21 19:04:07   1  举报

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分布式文档存储独角兽MongoDB、知识图谱存储数据库Neo4j

mongodb

作者其他创作

大纲/内容

Not Only SQL，支持类似SQL的功能，与关系型数据库相辅相成

其性能较高，不使用SQL意味着没有结构化的存储要求，没有约束之后架构更加灵活

列存储 HBase

键值存储 Redis

图像存储 Neo4j

文档存储 MongoDB

四大家族

NoSQL

是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++编写，可以为Web应用提供可扩展、高性能、易部署的数据存储解决方案

是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的

在高负载的情况下，通过添加更多的节点，可以保证服务器性能

MongoDB

简介

磁盘文件

MongoDB实例

Mongo数据库

对应Table

Collection

对应Row，BSON文档

Document

对应Column

Field

体系结构

一种类json的二进制形式的存储格式，简称Binary JSON

它和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数据组对象，但是BSON有JSON没有的一些数据类型，如Date和Binary Data类型

BSON可以作为网络数据交换的一种存储形式，是一种schema-less的存储形式，它的优点是灵活性高，缺点是空间利用率不是很理想

介绍

BSON有三个特点：轻量性、可遍历性、高效性

特点

MongoDB使用BSON结构来存储数据和网络数据交换

MongoDB把这种格式转化为文档这个概念，只不过Document的变化跟丰富一些，如支持嵌套

使用

字符串：UTF-8编码的字符串才是合法的

{key: \"cba\"}

String

整型数值：根据所采用的服务器，可分为32/64位

{key: 1}

Integer

布尔值：用于存储布尔值（真/假）

{key: false}

Boolean

双精度浮点值：用于存储浮点值

{key: 3.14}

Double

对象ID：用于创建文档的ID

{_id: new ObjectId()}

ObjectId

数组：用于将数组或列表或多个值存储为一个键

{key: [\"a\

Array

时间戳：从开始纪元开始的毫秒数

{ts: new Timestamp()}

Timestamp

内嵌文档：文档可以作为文档中的某个key的value

{o: {foo: \"bar\"}}

Object

空值：表示空值或未定义的对象

{key: null}

Null

格林威治时间：日期时间，用Unix日期格式来存储当前日期或时间

{birth: new Date()}

Data/ISODate

代码：可以包含Js代码

{x: function(){}}

Code

二进制转码后存储（Base64，16M）

用两个集合来存储一个文件：fs.files/fs.chunks

真正存储需要使用mongofiles -d gridfs put song.mp3

GridFS（16M）

文件

File

数据类型

BSON

1. 下载

tar -xvf

2. 解压

需自己创建 /data/db 文件夹

./bin/mongod

指定配置文件

./bin/mongod -f mongo.cnf

3. 启动

安装

数据库目录，默认/data/db

dbpath

监听的端口，默认27017

port

监听IP地址，默认全部可以访问

bind_ip

是否以后台启动的方式登录

fork

日志路径

logpath

是否追加日志

logappend

是否开启用户密码登录

auth

config

启动参数

本机启动

./bin/mongo

指定主机和端口启动

./bin/mongo --host=xxx --port=xxx

启动

mongo shell

由MongoDB开发人员开发，意味着更高的可靠性和兼容性

它为MongDB提供GUI工具，以探索数据库交互，具有完整的CRUD功能并提供可视方式

借助内置模式可视化，用户可以分析文档并显示丰富的结构

为了监控服务器的负载，它提供了数据库操作的实时统计信息

MongDB Compass

是MongoDB_CLI界面中非常流行的GUI工具

跨平台，带有一堆mongodb工具来管理和监控数据库

NoSQLBooster(Mongobooster)

GUI工具

1. 体系结构

show dbs

show databases

查看数据库

如果没有对应的数据库则创建

use dbname

切换数据库

db.createCollection(name)

创建集合

show tables

show collections

查看集合

db.集合名.drop()

删除集合

db.dropDatabase()

删除数据库

基本操作

所有存储在集合中的数据都是BSON格式

没有指定_id字段，系统会自动生成

前4个字节表示时间戳

接下来3个字节是机器标识码

然后2个字节由进程id组成（PID）

最后三个字节是随机数

_id是ObjectId类型

db.集合名.insert(文档)

单条数据

多条数据

数据添加

{key: value}

等于

{key: {$gt:value}}

大于

{key: {$lt:value}}

小于

{key: {$gte:value}}

大于等于

{key: {$lte:value}}

小于等于

{key: {$ne:value}}

不等于

db.集合名.find(条件)

比较条件查询

and

db.集合名.find({key: {$not: {$操作符: value}}})

not

逻辑条件查询

db.集合名.find(条件).sort({排序字段: 排序方式}).skip(n).limit(size)

分页查询

数据查询

设置字段值

$set

删除指定字段

$unset

对修改的值进行自增

$inc

操作

语法

update的查询条件

query

update的对象和一些更新的操作符（如$set，$inc）

update

可选，表示不存在update的记录，是否插入objNew

默认false，不插入

upsert

可选，表示是否更新所有记录

默认false，只更新第一条记录

multi

可选，指定mongod对写操作的回执行为

writeConcern

参数说明

数据更新

删除的文档的条件，可选

设为true/1，则只删除一个文档

默认值false

可选

justOne

指定mongodb对写操作的回执行为，可选

数据删除

指定写操作传播到的成员数量

默认1，要求得到写操作已经传播到独立的Mongd实例或副本集的primary成员的确认

0，不要求确认写操作，可能会返回socket exceptions和networking errors

majority，要求得到写操作已经传播到大多数具有存储数据具有投票的成员的确认

是否要求得到Mongodb的写操作已经写到影片日志的确认

true，本身并不保证因为副本集故障而不会回滚

指定writeConcern的时间限制，只适用于w1的情况

在超过指定时间后写操作会返回error，即使写操作最后执行成功，当这些写操作返回时，MongoDB不会撤销在wtimeout之前执行成功的数据修改

如果未指定wtimeout且指定writeConcern级别，则写操作将无限期阻止

0，等同于没有wtimeout选项

wtimeout

参数

注

2. 操作/命令

聚合是MongoDB的高级查询语言，允许通过转化合并由多个文档的数据来生成新的在单个文档里不存在的文档信息

一般都是将记录按条件分组之后进行一系列求最大值，最小值，平均值的简单操作，也可以对记录进行复杂数据统计，数据挖掘的操作

聚合操作输入的是集中的文档，输出可以是一个文档也可以是多个文档

count()

distinct()

单目的聚合

主要用于统计数据，并返回计算后的数据结果

处理输入文档并输出

只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其他文档

计算总和

$sum

计算平均值

$avg

获取集合中所有文档对应值的最小值

$min

获取集合中所有文档对应值的最大值

$max

在结果文档中插入值到一个数组中

$push

在结构文档中插入值到一个数组中，但数据不重复

$addToSet

根据资源文档的排序获取第一个文档数据

$first

根据资源文档排序获取最后一个文档数据

$last

类型

表达式

将集合中的文档分组，可用于统计结果

$group

修改输入文档的结构，可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果及嵌套文档

$project

用于过滤数据，只输出符合条件的文档

使用MongDB的标准查询操作

$match

用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数

$limit

在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档

$skip

将输入文档排序后输出

$sort

输出接近某一地理位置的有序文档

$geoNear

常用操作

db.集合名.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的

聚合管道

Pipeline查询速度快于Map Reduce，但MapReduce能够在多台Server上并行执行复杂的聚合逻辑

MongoDB不允许单个聚合操作占用过多的系统内存，如果一个聚合操作消耗20%以上的内存，那么MongoDB直接停止操作，并输出错误消息

MapReduce是一种计算模型，即将大批量工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）

说明

JavaScript函数，负责将每一个输入文档转换为零或多个文档，生成键值对序列，传给reduce函数

Map

JavaScript函数，对Map操作的输出做合并的化简操作

Reduce

使用MapReduce要实现两个函数

统计结果存放集合

out

筛选条件，只有满足条件的文档才会调用map函数

和limit结合，用于在发往map前给文档排序，可以优化分组机制

sort

发往map函数的文档数量的上限

如果没有limit，单独使用sort作用不大

limit

可以对reduce输出结果再一次修改

finalize

是否包括结果信息中的时间信息，默认为false

verbose

MapReduce编程模型

分类

3. 聚合操作

默认情况下Mongo在一个集合创建时，自动的对集合_id创建了唯一索引

MongoDB支持所有数据类型中的单字段索引，且可以在文档中的任何字段上定义

对于单键索引，索引键的排序顺序无关紧要，因为MongoDB可以在任一方向读取索引

db.集合名.createIndex({ \"fieldName\": 排序方式})

TTL索引是MongoDB中的一种特殊索引，可以支持文档在一定时间之后自动过期删除

目前TTL索引只能在单字段上建立，且字段类型必须为日期类型

db.集合名.createIndex({\"日期字段\

过期索引TTL

单键索引（Single Field）

复合索引支持基于多个字段的索引，这扩展了索引的概念并将他们扩展到索引中的更大域

创建复合索引时要注意的重要事项有：字段顺序和索引方向

db.集合名.createIndex( { \"field1\

复合索引（Compound Index）

针对属性包含数组数据的情况。MongoDB支持针对数组中每一个element创建索引

多键索引支持strings、numbers、nested documents

多键索引 Multikey Indexes

用于存储和查找球面上的点

2dsphere索引

用于存储和查找平面上的点

2d索引

针对地理空间坐标数据创建索引

地理控件索引 Geospatial Index

MongoDB提供了针对string内容的文本查询，全文索引支持任意属性值为string或string数组元素的索引查询

注意：一个集合仅支持最多一个全文索引，中文分词不理想（推荐ES）

db.集合名.createIndex({ \"字段\": \"text\" })

db.集合名.find({ \"$text\": { \"$search\": \"coffee\" }})

全文索引 Fulltext Index

针对属性的哈希值进行索引查询

仅支持定值查询，不支持范围查询

需要使用哈希索引时，MongoDB能够自动计算hash值，无需程序计算

db.集合.createIndex( {\"fied\": \"hashed\"})

哈希索引 Hashed Index

创建索引并后台运行

db.collection.getIndexes()

获取针对某个集合的索引

.totalIndexSize()

索引大小

.reIndex()

索引重建

.dropIndex(indexName)

.dropIndexes()

_id对应的索引无法删除

索引删除

管理

通过设置不同参数，可以查看更详细的查询计划

默认参数

queryPlanner

返回执行计划的一些统计信息

executionStats

获取所有执行计划

结果参数与executionStats基本相同

allPlansExecution

查询计划版本

plannerVesion

要查询的集合：数据库.集合

namespace

针对该query是否有indexFilter

indexFilterSet

查询条件

parsedQuery

过滤条件

filter

被选中的执行计划

被选中执行计划的查询方式

COLLSCAN：全表扫描

IXSCAN：索引扫描

FETCH：根据索引去检索文档

SHARD_MERGE：合并分片结果

IDHACK：针对_id进行查询

SORT：表明在内存中进行了排序

LIMIT：使用limit限制返回数

SKIP：使用skip进行跳过

SHARDING_FILTER：通过mongos对分片数据进行查询

COUNT：利用db.coll.explain().count()之类进行count运算

TEXT：使用全文索引进行查询

PROJECTION：限定返回字段时候返回

.....

常见有

stage

如果是IXSCAN，表示进行的是index scanning

stage.childstage

描述子stage，且为其父stage提供文档和索引关键字

inputStage

所扫描的index内容

keyPattern

所选用的index

indexName

是否是多键索引

如果索引建立在array上，返回true

isMultikey

此query的查询顺序，forward/backward

direction

主要是直接定位到mongodb的chunks中去查找数据，加快数据读取

indexBounds

子参数

winningPlan

被拒绝的执行计划的详细返回

具体信息和winningPlan相同

rejectedPlans

是否执行成功

executionSuccess

返回的文档数

nReturned

执行耗时

executionTimeMillis

索引扫描次数

totalKeysExamined

文档扫描次数

totalDocsExamined

这个分类下描述执行的状态

executionStages

扫描方式

检索document获得数据的时间

executionTimeMillisEstimate

该查询扫描文档index所用时间

inputStage.executionTimeMillisEstimate

工作单元数，一个查询会分解成小的工作单元

works

优先返回的结果数

advanced

文档检查数目，与totalDocsExamined一致

检查了总共的document个数，返回nReturned数量

docsExamined

MongoDB服务器信息

serverInfo

explain(verbosity)

executionTimeMillis：查询返回时间，越小越好

整体查询时间

executionStats.executionTimeMillis

检索文档获得数据的时间

executionStats.executionStages.executionTimeMillisEstimate

扫描索引所用时间

executionStats.executionStages.inputStage.executionTimeMillisEstimate

有3个

首先

index与document扫描数/查询数

返回条目数

nRetured

索引扫描条目数

totalKeyExamined

文档扫描条目数

totalDocumentExamined

然后

stage状态分析

FETCH+ IDHACK

FETCH + IXSCAN

LIMIT + FETCH + IXSCAN

PROJECTION + IXSCAN

SHARDING_FILTER + IXSCAN

一般希望看到

COLLSCAN

使用sort但没有index

SORT

不使用index进行count

COUNT

不希望看到

最后

结果分析

0：表示不记录

1：表示记录慢速操作，m必须赋值（单位：ms，定义慢速查询时间的阈值）

2：表示记录所有读写操作

1.开启内置的查询分析器，记录读写操作效率

db.system.profile.find().sort( { millis: -1}).limit(3)

2.查询监控结果

应用程序设计是否合理

数据模型是否正确

硬件配置

索引建立

3.分析慢速查询

确定是否缺少索引

4.解读explain()结果

慢查询

分析

MongoDB是文档型数据库，使用BSON格式保存数据，比关系型数据库存储更方便

MongoDB使用B-树，所有节点都存储Data，只要找到指定索引就可以进行访问，单次查询从结构上来看要快于MySQL

多路，非二叉树

每个节点既保存数据又保存索引

搜索时，相当于二分查找

每个节点key和data在一起，适合随机读写，区间查找效率差

如使用磁盘存储，每次磁盘预读中很多数据用不上，不能很好的利用磁盘预读提供的数据

每个节点既保存数据又保存索引，树的深度小，所以磁盘IO次数很少

B-树

多路非二叉

只有叶子节点保存数据

搜索时，二分查找

增加了相邻节点指针

相邻节点的指针大大增加区间访问性，可使用在范围查询

更适合外部存储，即磁盘存储

相较B树，深度大，磁盘IO多，但是区间访问比较好

B+树

对比

底层原理

4. 索引

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

网站数据

由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层

在系统重启后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载

缓存

使用传统的关系型数据库存储一些大尺寸低价值的数据时会比较浪费

在此之前一般选择文件存储

大尺寸、低价值数据

非常适合由数十/数百台服务器组成的数据库，Mongo路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持以及集群高可用的解决方案

高伸缩性的场景

Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询

基于对象/JSON数据的存储

适用场景

存储游戏用户信息，用户装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新

游戏场景

存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来

物流场景

存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能

社交场景

存储所有接入的只能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析

物联网场景

存储用户信息、礼物信息等

直播

行业具体应用

不需要事务及复杂join支持

新应用，需求会变，数据模型无法确定，想快速迭代开发

需要2000-3000以上读写QPS

需要TB甚至PB级别数据存储

发展迅速，需要能快速水平扩展

要求存储的数据不丢失

需要99.999%高可用

需要大量的地理位置查询、文本查询

应用特征

是否使用

简述

1. 导入依赖

2. 编写代码

Java访问

2. 配置MongoTemplate

3. 对象中注入MongoTemplate

4. 测试

Spring访问

host=192.168.0.112

port=27017

database=resume

spring.data.mongodb

2. 配置

3. 注入类

基于MongoTemplate

添加注解@Document(\"Coll_name\")

3. 编写实现类

4. 继承 MongoRepository

5. 从容器获取 Respository对象

6. 测试

基于MongoRepository

boot访问

5. 应用

查询语言

MongoDB对数据的存储与RDBMS有较大差异，所以创建了一套不同的数据模型和查询语言

数据模型

用户可以根据程序的数据特征选择不同的存储引擎

MongoDB与MySQL架构相差不多，底层都使用了可插拔的存储引擎以满足用户的不同需要

WiredTiger提供了不同粒度的并发控制和压缩机制，能够为不同种类的应用提供最好的性能和存储率

在最新版本的MongoDB使用了WiredTiger作为默认的存储引擎

存储引擎

逻辑结构

指把相关联的数据保存在同一个文档结构之中

MongoDB文档结构允许一个字段或一个数组内的值作为一个嵌套的文档

内嵌

通过存储数据引用信息来实现两个不同文档之间的关联

应用程序可以通过解析这些数据引用来访问相关数据

引用

描述方式

1. 数据对象之间有包含关系，一般是数据对象之间有一对多或一对一关系

2. 需要经常一起读取的数据

3. 有map-reduce/aggregation需求的数据放在一起，这些操作都只能操作单个collection

1. 当内嵌数据会导致很多数据的重复，并且读性能的优势有不足与覆盖数据重复的弊端

2. 需要表达比较复杂的多对多关系的时候

3. 大型层次结果数据集，嵌套不要太深

如何选择

存储引擎是MongoDB的核心组件，负责管理数据如何存储在硬盘和内存上

boot

配置

MongoDB3.2之前的默认引擎

MongoDB4.x不再支持

MMAPV1

MongoDB3.2开始的默认引擎

WiredTiger

用于将数据只存储在内存中，只将少量元数据（meta-data）和诊断日志（Diagnostic）存储在硬盘文件中

由于不需要Disk的IO操作，就能获取所需的数据，它大幅度降低了数据查询的延迟（Latency）

InMemory

支持种类

使用B树存储

MMAPV1线性存储，需要Padding

1. 文档空间分配方式

文档级别锁

MMAPV1使用表级锁

2. 并发级别

snappy（默认），zlib

相比MMAPV1（无压缩）空间节省数倍

3. 数据压缩

可以指定内存的使用大小

4. 内存使用

使用了二级缓存来保证磁盘数据的最终一致性

MMAPV1只有journal日志

5. Cache使用

优势

存储基本配置信息，与ConfigServer有关系

WiredTiger.basecfg

定义锁操作

WiredTiger.lock

存储各张表的数据

table*.wt

存储table*的元数据

WiredTiger.wt

存储WiredTiger.wt的元数据

WiredTiger.turtle

存储WAL（Write Ahead Log）

journal

包含文件

写操作会默认写入cace，并持久化到WAL，每60s或Log文件达到2G做一次checkpoint，产生快照文件

初始化时，恢复至最新的快照状态，然后再根据WAL恢复数据，保证数据的完整性

可以在写入操作时传入 j: true 强制journal文件同步

是基于B树的，节点是一个page，root_page是根节点，internal_page是中间索引节点，leaf_page真正存储数据，数据以page为单位读写

WiredTiger采用Copy_on_write方式管理写操作，写操作会先缓存在cache里，持久化时，写操作不会在原来的leaf_page上进行，而是写入新分配的page

每次checkpoint都会产生一个新的root_page

cache

写请求

1.对所有table进行一次checkpoint，每个table的checkpoint的元数据更新至WiredTiger.wt

2.对WiredTiger.wt进行checkpoint，将该table_checkpoint的元数据更新至临时文件WiredTiger.turtle.set

3.将WiredTiger.turtle.set重命名为WiredTiger.turtle

4.上述过程如果中间失败，WiredTiger在下次连接初始化时，首先将数据恢复至最新的快照状态，然后根据WAL恢复数据，以保证存储可靠性

checkpoint流程

数据库宕机时，为保证MongoDB中数据的持久性，MongoDB使用了WAL向磁盘上的journal文件预先进行写入

除了journal日志，MongoDB还是用checkpoint来保证数据的一致性，当数据库发生宕机时，就需要checkpoint和journal文件写作完成数据的恢复工作

1. 在数据文件中查找上一个checkpoint的标识符

2. 在journal文件中查找标识符对应的记录

3. 重做对应记录之后的全部操作

流程

Journaling

实现原理

6. 架构

主从架构中master节点负责数据的读写，slave只有读权限

主从结构中，master节点的操作记录成为oplog(operation_log)

oplog存储在系统数据库local的oplog.$main集合中，这个集合的每个文档都代表主节点上执行的一个操作

slave节点会定期从master节点中获取oplog记录，然后在本机执行

对于存储oplog的集合，MongoDB采用的是固定集合，即随着操作过多，新的操作会覆盖旧的操作

原理

没有自动故障转移功能，需要指定master和slave，不推荐在生产中使用

MongoDB4.0后不再支持

缺点

主从复制

复制集是由一组拥有相同数据集的mongodb实例组成的集群

它由2台及以上服务器组成，成员包括primary主节点，secondary从节点和投票节点

它提供了数据冗余备份，并在多个服务器上存储数据副本，提高了数据的可用性，保证数据的安全性

防止设备故障

提供自动failover功能

技术来保证高可用

1. 高可用

发生故障时，可以从其他节点恢复

2. 灾难恢复

可以在从节点上执行读操作，减少主节点的压力

3. 功能隔离

使用原因

一个复制集中Primary节点上能够完成读写操作，Secondary节点仅能用于读操作

Primary节点需要记录所有改变数据库状态的操作，这些记录保存在oplog中，这个文件存储在local数据库，各个Secondary节点通过此oplog来复制数据并应用于本地，保持本地的数据与主节点的一致

oplog具有幂等性，即无论执行几次其结果一直，这个比mysql_binlog更好用

架构原理

操作时间，当前timestamp + 计数器，计数器每秒都被重置

操作的全局唯一标识

oplog版本信息

i：插入操作

u：更新操作

d：删除操作

c：执行命令，如createDatabase，dropDatabase

操作类型

空操作，特殊用途

操作针对的集合

操作内容

更新查询条件，仅update操作包含该字段

oplog组成

指全量从主节点同步数据，如果primary节点数据量比较大同步时间会比较长

1. Secondary第一次加入

2. Secondary落后的数据量超过了oplog大小

触发

初始化同步

指初始化同步过后，节点之间的实时同步，一般是增量同步

keep复制同步

数据同步

MongoDB的Primary节点选举基于心跳触发，一个复制集N个节点中任意两个节点维持心跳，每个节点维护其他N-1个节点的状态

第一次初始化一个复制集

Secondary节点权重比Primary高时，发起替换选举

Secondary节点发现集群中没有Primary时，发起选举

Primary节点不能访问到大部分成员时主动降级

选举触发时机

Secondary节点尝试将自身选举为Primary，是一个二阶段过程+多数派协议

检测自身是否有被选举的资格，如果符合就会向其它节点发起本节点是否有选举资格的FreshnessCheck，进行同僚仲裁

第一阶段

发起者向集群中存活节点发送Elect（选举）请求，仲裁者收到请求的节点会执行一系列合法性检查，如果检查通过，则仲裁者给发起者一票

一个复制集中最多50个节点，其中只有7个具有投票权

pv0通过30秒选举锁防止一次选举中两次投票

pv1使用了terms来防止在一次选举中两次投票

协议

第二阶段

发起者如果获得超过半数的投票，则选举通过，自身成为Primary

获得低于半数投票的原因，除了常见的网络问题之外，相同优先级的节点同时通过第一阶段的同僚仲裁并进入第二阶段也是一个原因

多数派协议

触发选举事

节点选举

整个集群需要保持一定的通信才能知道哪些节点存活

MongoDB节点会向副本集中其他节点每2秒发送一次pings包，如果其他节点10s内没有返回就标识为不能访问

每个节点内部都会维护一个状态映射表，表明当前每个节点是什么角色、日志时间戳等关键信息

如果主节点发现自己无法与大部分节点通讯则把自己降级为secondary只读节点

心跳检测

replSet=clusterName

1. 主节点配置

2. 从节点配置

启动所有节点

进入任意节点，运行命令

3. 初始化节点配置

增加节点

删除节点

4. 节点动态增删

默认节点下从节点不能读取数据，调用 rs.slaveOk() 解决

可以查询和新增数据

PRIMARY

只能查询，不能新增，基于Priority权重可以被选为主节点

SECONDARY

不能查询/新增数据，不能成为主节点

ARBITER

rs.status()

重新装载配置，并重新生成集群节点

rs.reconfig()

注意

搭建

整数，复制集中的标识

_id

字符串，节点主机名

host

布尔值，是否为仲裁节点

arbiterOnly

整数，默认1，是否有资格成为主节点

取值 0-1000，0代表不会成为主节点

priority

布尔值，隐藏，权重为0才可以设置

hidden

整数，是否为投票节点

1：是，0：否

votes

整数，从库的延迟秒数

slaveDelay

布尔值，主库的索引，从库也创建

_id索引无效

buildIndexes

成员配置参数

复制集

分片是MongoDB用来将大型j集合水平分割到不同服务器（或复制集）上所采用的方法

不需要功能强大的计算机就可以存储更多的数据，处理更大的负载

1.存储容量需求超出单机磁盘容量

2.活跃的数据集超出单机内存容量，导致很多请求都要从磁盘读取数据，影响性能

3.IOPS超出单个MongoDB节点的服务能力，随着数据的增长，单机实例的瓶颈会越来越明显

4.副本集具有节点数量限制

原因

每个Shard由一个或多个Mongod进程组成，用于存储数据

Shards Server

数据库集群的入口，所有请求都通过Router进行协调，不需要在应用程序添加一个路由选择器，Router就是一个请求分发中心，它负责把应用程序的请求转发到对应的Shard服务器上

Router Server

配置服务器，存储所有数据库元信息（路由、分片）的配置

Config Server

集群组成

为了在数据集合中分配文档，MongoDB使用分片主键分割集合

片键

在一个Shard_Server内部，MongoDB还是会把数据分为chunks，每个chunk代表这个Shard_Server内部一部分数据

MongoDB分割分片数据到区块，每一个区块包含基于分片主键的左闭右开的区间范围

区块 Chunk

是基于分片主键的值切分数据，每一个区块将会分配到一个范围

适合满足一定范围内的查找，mongo路由根据Config_Server中存储的元数据，可以直接定位到指定的shard的chunk中

如果shard_key有明显递增（递减）趋势，则新插入的文档多会分布到同一个chunk，无法扩展写的能力

范围分片

是计算一个分片主键的hash值，每一个区块将分配一个范围的hash值

Hash分片和范围分片互补，能将文档随机的分散到各个chunk，充分的扩展写能力，弥补了范围分片的不足

不能高效的服务范围查询，所有的范围查询要分发到后端所有的shard才能找出满足条件的文档

hash分片

散列思想，不能是直接hash

数据库中没有比较合适的片键供选择，或者打算使用的片键基数太小，可以选另一个字段使用组合片键，甚至可以添加冗余字段来组合

一般是粗粒度+细粒度进行组合

组合片键

分片策略

从数据的查询/写入来考虑，最好的效果是数据查询时能够命中更少的分片，数据写入时能够随机的写入每个分片，关键在于如何权衡性能和负载

分片主键选择

工作原理

configsvr=true

replSet=configsvr

启动配置节点

进入任意节点，配置节点集群，注意 use admin

1. config节点集群

replSet=shard

shardsvr=true

搭建各个分片集群，replSet设为不同

启动每个节点，每个集群进入任意一个节点配置

2. shard集群

./bin/mongos -f router.conf

启动路由节点，使用mongos

3. router节点

进入路由节点mongos

sh.status()

sh.addShard(\

4. 添加分片节点

为数据库开启分片功能

sh.enableSharding(DB_Name)

为指定集合开启分片功能

5. 开启数据库和集合分片

集群搭建

分片

MongoDB默认没有账号，可以直接连接，无须身份认证

概述

MongoDB已经约定好的角色，不同角色对应不同的权限

role

1. 切换到admin数据库添加用户

2. 修改密码

3. 添加角色

也可以在配置中添加auth=true

4. 以auth方式启动mongod

5. 验证用户

6. 删除用户

相关操作

允许用户读取指定数据库

read

允许用户读写指定数据库

readwrite

允许用户在指定数据库中执行管理函数，如索引创建、删除、查看统计或访问system.profile

dbAdmin

允许用户向system.users集合写入，可以在指定数据库里创建、删除、管理用户

userAdmin

只在admin数据库中可用，赋予用户所有分片和复制集相关函数的管理权限

clusterAdmin

只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的读权限

readAnyDatabase

只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的读写权限

readWriteAnyDatabase

只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的userAdmin权限

userAdminAnyDatabase

只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的dbAdmin权限

dbAdminAnyDatabase

只在admin数据库中可用，超级账号

root

库拥有者，即readWrite、dbAdmin、userAdmin的合体

dbOwner

内置角色

read、readWrite

数据库用户

dbAdmin、dbOwner、userAdmin

数据库管理

clusterAdmin、clusterManager、clusterMonitor、hostManager

集群管理

backup、restore

备份恢复

超级用户

各类型用户对应角色

角色

MongoDB服务端开启安全检查之前，至少需要一个管理员账号

admin数据库中的用户都被视为管理员

如果admin库没有任何用户，即使在其他数据库中创建了用户并启用身份验证，默认的连接方式依然会有超级权限，即可以不验证照阳进行CRUD，安全认证相当于无效

1. 创建管理

2. 创建普通用户

3. MongoDB安全认证方式启动

4. 分别以普通用户登录验证

5. 以管理员登录

单机实现

1. 开启安全认证之前，进入路由创建管理员和普通用户

yum install psmisc

安装psmisc

安装完之后可以使用killall命令，快速关闭多个进程

2. 关闭所有配置节点、分片节点和路由节点

3. 生成密钥文件，修改权限

auth=true

keyFile=data/keyFile.file

4. 配置节点集群和分片节点集群，开启安全认证和指定密钥文件

5. 在路由配置文件中，设置密钥文件

6. 启动所有的配置节点、分片节点和路由节点，使用路由进行权限验证

集群实现

安全认证

7. 集群高可用

1. 分布式文档存储MongDB

图必须是一个完整图

有零个或二个奇数点

满足一笔画的图有两个条件

科尼斯堡七桥问题

起源

图由一组节点和连接这些节点的关系组成。图形数据存储在节点和关系所在的属性上，属性是键值对表示的数据

图论中，可以使用圆表示一个节点，并且可以向里面添加键值对形式的数据

图和节点

简单关系

复杂关系

节点关系表达

图表示节点、关系和属性中的数据

节点和关系都包含属性

关系连接节点

属性是键值对

节点用圆圈标识，关系用方向键表示

关系具有方向：单向和双向

每个关系包含“开始节点/从节点“和“到节点/结束节点”

属性图模型规则

1. 图论

一种基于图的数据结构，由节点（Node）和边（Edge）组成。节点即实体，由一个全局唯一的ID标识，边就是关系用于连接两个节点

知识图谱即把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，它提供了从”关系“的角度去分析问题的能力

知识图谱

一般情况下，使用数据库查找事物间的联系时，只需要短程关系的查询（两层一内的关联）

当需要进行更长程的，更广范围的关系查询时，就需要图数据库的功能

图数据库指以图数据结构的形式来存储和查询数据的数据库

知识图谱中，知识的组织形式采用的就是图结构，所以非常适合用图库进行存储

图数据库

在需要表示多对多关系时，常常需要创建一个关联表来记录不同实体的多对多关系。如果实体之间拥有多种关系，就需要在它们之间创建多个关联表

而在一个图形数据库中，只需要标明两者之间存在着不同的关系。如果希望在两个结点集间建立双向关系，就需要为每个方向定义一个关系

相对于关系型数据库中的各种关联表，图形数据库中的关系可以通过关系属性这一功能来提供更为丰富的关系展现方式

性能上，对长程关系的查询速度快

善于发现隐藏的关系，如通过判断图上两点之间有没有走得通的路径，可以发现事物间的关联

总结

2. 知识图谱和图库

Neo4j是一个开源的无Schema的基于Java开发的图形数据库，它将结构化数据存储在图中而不是表中

它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎

程序数据是在一个面向对象的、灵活的网络结构下，而不是严格、静态的表中，但可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处

图表的基本单位，包含具有键值对的属性

节点

用于描述图节点和关系的键值对

属性

图形数据库的另一个主要构建块

连接两个节点，每个关系包含一个起始节点和一个结束节点

关系也可以包含属性作为键值对

关系

将一个公共名称与一组节点或关系相关联

节点或关系可以包含一个或多个标签

可以为现有节点或关系创建/删除标签

标签

数据浏览器

模块构建

社交媒体和社交网络

推荐引擎和产品推荐系统

身份和访问管理

金融反欺诈多为关联分析场景

应用场景

1. 下载、解压

主要是修改允许远程访问的地址，打开对应的注释即可

2. 修改配置文件 neo4j.conf

3. 开放对应端口 7474/7687

./bin/neo4j start

4. 启动

5. 访问

3. Neo4j

1. 概论

CQL代表Cypher查询语言，类似关系型数据库的SQL

它是Neo4j图形数据库的查询语言

是一种声明性模式匹配语言

它遵循SQL语法

它的语法是非常简单且人性化、可读的格式

创建节点，关系，属性

CREATE

检索有关节点，关系和属性数据

MATCH

返回查询结果

RETURN

提供条件过滤检索MATCH数据

WHERE

删除节点和关系

DELETE

删除节点和关系的属性

REMOVE

添加或更新标签

SET

对结果排序

ORDER BY

分页

SKIP LIMIT

排重

DISTINCT

常用命令

创建节点

获取系统id：ID(node-name)

MATCH RETURN

使用现有节点创建没有属性的关系

使用现有节点创建有属性的关系

使用新节点创建没有属性的关系

使用新节点创建有属性的关系

true|false

boolean

8位整数

byte

16位整数

short

32位整数

int

64位整数

long

32位浮点数

float

64位浮点数

double

16位字符

char

字符串

string

属性支持类型

关系创建

创建多个标签

=、!=、、、

AND

NOT

比较符

WHERE子句

删除节点及相关节点和关系

DELETE子句

删除节点或关系的标签

删除节点或关系的属性

REMOVE子句

向现有节点或关系添加新属性

更新属性值

SET子句

对match查询返回的结果进行排序

可以按升序或降序进行排序

默认按升序

ORDER BY子句

SKIP和LIMIT

2. CQL

UPPER()

Lower()

SubString()

Replace()

字符串函数

Count()

Max()

Min()

Sum()

Avg()

聚合函数

返回关系的开始节点

StartNode()

返回关系的结束节点

EndNode()

返回关系的ID

ID()

返回字符串表示中的一个关系的Type

Type()

关系函数

ShortestPath()

最短路径

CQL函数

with可以将前面查询结果作为后面查询条件

1. 使用With关键字

2. 直接拼接关系节点

可变数量的关系-节点可以使用 [:Type*minHops..maxHops]

3. 慎用深度运算符

多深度关系节点

为了保持数据的完整性和保持良浩的事务行为，Neo4j也支持ACID特性

所有对Neo4j数据库的数据修改操作都必须封装在事务里

默认的隔离级别是RC

Neo4j会在死锁发生之前检测死锁并抛出异常

异常抛出之前，事务会被标志为回滚

事务结束时，事务会释放它所持有的锁，则该事务的锁所引起的死锁也就解除，其他事务可以继续运行

当用户需要时，抛出异常的事务可以尝试重新执行

死锁保护已经内置到核心事务管理

除特别说明，Neo4j的API操作都是线程安全的，Neo4j数据库的操作没有必要使用外部的同步方法

事务

Neo4j CQL支持节点或关系属性上的索引，以提高应用程序的性能

可以为具有相同标签名称的属性上创建索引

可以在Match或Where运算符上使用这些索引列来改进CQL的执行

Create Index On :Person(name)

单一索引

复合索引

使用db.index.fulltext.createNodeIndex|createRelationshipIndex，创建全文模式索引

创建索引时，每个索引必须指定一个唯一名称，用于在查询或删除索引时引用相关的特定索引

创建

查询

全文模式索引

call db.indexes

:schema

查看

drop index on :Person(name)

call db.index.fulltext.drop(\"nameAndDescription\")

删除

索引

避免重复记录

强制执行数据完整性规则

作用

创建，删除

唯一性约束

企业版中可用

属性存在约束

call db.constraints

约束

3. 高级

./bin/neo4j stop

对Neo4j数据进行备份、还原、迁移操作时，首先要关闭Neo4j

./bin/neo4j -admin dump --database=graph.db --to=/back/1.dump

数据备份

./bin/neo4j -admin load --database=graph.db --from=/back/1.dump --force

还原

重启

备份/恢复

1. 增加服务器内存，调整Neo4j配置文件

2. Neo4j刚启动数据是冷的，需要预热

Cypher查询计划程序将每个查询转换为执行计划，执行计划高速Neo4j在执行查询时要执行哪些操作

对于执行计划的生成，Neo4j使用的是基于成本的优化器（Cost_Based_Optimizer，CBO），用于指定精确的执行过程

解释机制，加入该关键字的Cypher语句可以预览执行的过程但并不实际执行，所以也不会产生任何结果

EXPLAIN

画像机制，查询中使用该关键字，不仅能够看到执行计划的详细内容，也可以看到查询的执行结果

PROFILE

工作机制

需要被扫描行数的预估值

estimated rows

实际运行结果的命中绩效

dbhits

关注指标

3. 查看执行计划进行索引优化

优化

4. 管理

由应用程序的性质、性能、监控和数据安全性来决定架构选择

性能的最佳选择，通过指定数据库存储的路径以编程方式访问嵌入式数据库

使用Java作为项目的编程语言时

应用程序是独立的

程序追求很高的性能

选择原因

嵌入式数据库

Neo4j_Server是相互操作性，安全性和监控的最佳选择

实际上，REST接口允许所有现代平台和编程语言与它进行互操作

作为独立应用程序，它比嵌入式配置更安全（客户端中的潜在故障不会影响服务器），且更易于监控

选择这种模式，应用程序将充当Neo4j服务器的客户端。可以使用任何编程语言的REST来访问数据库

服务器模式（通过Rest访问）

方式

数据库访问

Java客户端操作

SpringBoot

5. 程序访问

2. 知识图谱存储Neo4j

分布式文档存储独角兽MongoDB、知识图谱存储数据库Neo4j

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