开始使用MongoDB之前应该知道的14件事

我从事数据库相关工作已经很长时间了，但是最近才开始使用MongoDB。在开始使用MongoDB之前，我希望有些事情我已经知道。根据一般经验，对于数据库是什么以及它们能干什么，人们会有先入为主的认识。为了给他人提供方便，本文列出了一些常见的错误。

创建一个无需身份验证的MongoDB服务器

很遗憾，MongoDB在安装时默认不启用身份验证。在只从本地访问的工作站上，这没什么不好。但是，由于MongoDB是一个多租户系统，它会尽可能地占用内存，因此最好是安装在服务器上，最大限度地提供内存，即使是开发工作。在服务器上使用默认端口安装而不启用身份验证是在自找麻烦，尤其是可以在查询中运行任意JavaScript时（例如把$where 作为注入攻击的载体 ）。

身份验证方法有多种，但是用户ID/密码凭证最容易安装和管理。当你考虑 基于LDAP的身份验证 时，可以采用那个方法。在我们谈论安全时，MongoDB必须保持最新，而且，在日志里查找未授权访问的迹象总是值得的。我不喜欢使用默认端口。

忘记限制MongoDB的攻击面

MongoDB的 安全检查清单 为降低网络渗透和数据泄露风险提供了很好的建议。我们很容易会认为，开发服务器不需要高等级的安全。不是这样的：安全对于所有MongoDB服务器都很重要。尤其是，除非有非常好的理由要使用 mapReduce 、 group 或 $where ，否则你应该 在配置文件中设置javascriptEnabled:false ，禁用JavaScript。因为标准MongoDB的数据文件是不加密的，另外， 使用专门的用户运行MongoDB 也是一个明智的做法，对数据文件的完全访问仅限于那个用户，这样就可以使用操作系统自带的文件访问控制了。

没有设计一个模式

对于模式，MongoDB没有强制要求。这不是说它不需要模式。如果你真想保存文档而又没有一致的模式，那么你可以非常快速、简单地保存它们，但是 检索会十分麻烦 。

“ MongoDB模式设计的六大经验原则 ”是一篇值得一读的经典文章，而第三方工具（如Studio 3T）提供的类似“模式浏览器（ Schema Explorer ）”这样可以执行定期模式检查的特性也是值得拥有的。

忘记排序规则（排序顺序）

这比其他任何的配置错误都会导致更多的挫折和时间浪费。MongoDB默认使用 二进制排序规则 。这对任何地方的文化都是不利的。在80年代，大小写敏感、重音敏感、二进制排序规则，和念珠、土耳其长衫和卷胡子一起，被视为奇怪的时代错误。现在，他们没法辩解了。在现实生活中，motorbike和Motorbike就是一样，而Britain和britain就是同一个地方。小写字母和大写字母只是书写上的等价。就不要让我再说重音字符排序规则了。当你创建一个MongoDB数据库时，使用一种合乎系统 用户语言和文化 的 重音敏感、大小写敏感 排序规则。这使得字符串数据的检索容易许多。

创建大文档集合

MongoDB乐于把最大16MB的文档置于集合中，而 GridFS 设计用于超过16MB的大文档。但是，可以容纳大文档并不意味着那是一个好主意。MongoDB在单个文档的大小为几KB时表现最好，处理它们的方式更像宽SQL表的行。大文档会导致 多种性能问题 。

使用大数组创建文档

文档可以包含数组。最好是把数组元素的数量保持在四位数以下。如果数组频繁添加，会使得包含它的文档过大，那样， 它在磁盘上的位置就需要移动 ，反过来，这意味着 每个索引都必须更新 。当一个包含大数组的文档重新索引时，由于 每个数组元素都有一个单独的索引条目 ，所以会发生大量的索引重写。此外，这种重新索引在这类文档插入或删除时也会发生。

为了最小化这个问题，MongoDB有一个“填充因子（ padding factor ）”，为文档增长提供空间。

你也许会想，你可以通过不建立数组索引来绕开这个问题。遗憾的是，没有索引，你会遇到其他问题。因为文档会从头到尾扫描，找到一个接近数组尾部的元素需要花更多的时间， 大部分处理这个文档的操作都会变慢 。

忘记聚合情况下的阶段排序

在有查询优化器的数据库系统中，你编写的查询是说明你想要什么而不是如何获取它。这就像在餐馆中点餐；你通常只需要点菜，而不必对厨师发出详细的指令。

在MongoDB中，你是对厨师发指令。例如，你需要通过$match和$project确保管道中的数据尽早减少，排序只在数据减少时发生一次，查找按照你希望的顺序执行。查询优化器省去了不必要的工作，优化阶段顺序，选择连接类型，这会把你宠坏。MongoDB给了你更多的控制，但这种便利是有成本的。

像 Studio 3T 这样的工具使构建准确的MongoDB聚合查询变得更容易。它的聚合编辑器特性使你可以一次对一个阶段应用管道操作符，你可以在每个阶段验证输入和输出，更便于调试。

使用快速写

永远不要把MongoDB设为低稳定性的高速写。看上去，“file-and-forget”模式使得写入速度变快了，因为命令在实际写入任何东西前就返回了。如果系统在数据写入磁盘之前崩溃了，就会丢失，存在出现不一致状态的风险。所幸，64位的MongoDB启用了“日志（Journaling）”。

MMAPv1和WiredTiger存储引擎都使用日志预防上述情况，不过，在日志关闭的情况下，WiredTiger也可以在还原过程中恢复到最后一致的 检查点 。

日志可以确保数据库在恢复时处于一致状态，它会保存日志写入时的所有数据。日志写入的时间间隔可以使用运行时选项 commitIntervalMs 来配置。

为了确保写入，就要确保 在配置文件中启用日志（storage.journal.enabled） ，而且提交间隔要和你能够承担的数据丢失相对应。

无索引排序

在搜索和聚合中，你经常希望排序数据。但愿那是在最后阶段完成的，在结果过滤之后，从而减少需要排序的数据量。即使在那个时候，你需要 一个可以覆盖排序的索引 。单键索引或混合索引都可以。

当没有合适的索引可用时，MongoDB就不得不在没有索引的情况下排序。对于排序操作中所有文档的总大小， 有32MB的内存限制 ，如果MongoDB达到了这个限值，它就会产生错误，或者有时候 仅仅返回一个空的记录集 。

Lookup而没有索引支持

Lookup的功能和SQL联合查询类似。为了获得良好的性能，作为外键的键值上需要有索引。这并不明显，因为其使用并没有在explain()中报告。这些索引并不包含在explain()记录的索引里，那些索引是供管道操作符$match、$sort出现在管道开始时使用的。现在， 索引可以覆盖聚合管道的任何阶段 。

不使用多条更新

db.collection.update() 方法用于修改一个已存在文档的一部分或全部，或者是整个替换一个已存在的文档，这取决于你提供的 更新参数 。除非你设置multi参数，更新匹配查询条件的所有文档，否则它不会更新集合里的所有文档。这一点不是那么明显。

忘记哈希对象中键序的意义

在JSON中，一个对象包含一个无序集合，而该集合中有零个或多个名/值对，其中名是一个字符串，而值是一个字符串、数值、布尔值、空、对象或数组。

遗憾的是，BSON在做搜索时给顺序赋予了意义。在MongoDB中， 嵌入对象中键的顺序很重要 ，也就是说，{ firstname: "Phil", surname: "factor" }和{ surname: "factor", firstname: "Phil" }就不匹配。这意味着，你必须保留文档中名/值对的顺序，如果你想确保可以找到它们的话。

混淆“null”和“undefined”

根据 正式的JSON标准 （ECMA-404第5节），“undefined”值在JSON中从来就是不合法的，虽然它事实上已经在JavaScript中使用。而且，它在BSON中是“deprecated”，会转换成$null，这并不是一个总令人满意的解决方案。 在MongoDB中，要避免使用“undefined” 。

使用$limit()而未用$sort()

通常，当你在MongoDB中开发时，仅仅查看查询或聚合返回的结果的样例会很有用。 $limit()就是为了满足这个要求，但是，它永远不应该出现在最终版本的代码中，除非你首先使用了$sort。这是因为，不这样的话，你就无法保证结果的顺序，你就无法可靠地“按页浏览”数据。为了确保可靠性，查询或聚合必须是“确定的”，就是说，它们每次执行都会给出相同的结果。包含$limit而不包含$sort的代码不是确定的，后续会导致难以跟踪的Bug。

小结

对于MongoDB，让你最终感到失望的唯一方式是把它直接和另一种类型的数据库如RDBMS比较，或者对它有特别的期待。这就像把桔子和叉子比较。数据库系统有它们的用途。最好是理解并领会这些差别。强迫MongoDB开发人员按照RDBMS的方式做事就太遗憾了，我希望继续看到解决旧问题的有趣的新方法，如确保数据完整性、使数据系统具有从故障和恶意破坏中恢复的能力。

在4.0版本中，MongoDB引入了ACID事务处理，这是以创新方式引入重大改善的一个很好的例子。多文档、多语句事务现在是原子的了，它允许开发人员调整用于获取锁的时间，过期挂起事务以及修改隔离级别。

关于作者

Phil Factor （为保护作者隐去真名），又称数据库摩尔，他有将近四十年的数据库密集型应用程序经验。在20世纪80年代初的一次展览会上，愤怒的比尔盖茨曾对他大吼大叫，自此，在整个职业生涯中，他就坚决匿名。

查看英文原文： 14 Things I Wish I’d Known When Starting with MongoDB