前言

MongoDB是非关系型数据库的典型代表，DB-Engines Ranking 数据显示，近年来，MongoDB在 NoSQL领域一直独占鳌头。MongoDB是为快速开发互联网应用而设计的数据库系统，其数据模型和持久化策略就是为了构建高读/写的性能，并且可以方面的弹性拓展。随着MongoDB的普及和使用量的快速增长，为了规范使用，便于管理和获取更高的性能，整理此文档。我们从数据库设计规范、集合设计规范、索引设计规范、文档设计规范、API使用规范、连接规范等方面进行阐述和要求。

存储选型

主要解决大量数据的访问效率问题，减少mysql 压力。MongoDB内建了多种数据分片的特性，可以很好的适应大数据量的需求。内建的Sharding分片特性避免系统在数据增长的过程中遇到性能瓶颈。
复杂数据结构，以多种不同查询条件去查询同一份数据。MongoDB的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询；支持丰富的查询表达式，可轻易查询文档中内嵌的对象和数组及子文档。
非事务并且关联性集合不强的都可以使用(MongoDB4.0+支持跨Collection事务，MongoDB4.2+支持跨Shard事务)
无多文档事务性需求及复杂关联检索
业务快速迭代，需求频繁变动业务
数据模型不固定，存储格式灵活场景
单集群读写并发过大无法支撑业务增长
期望 5 个 9 的数据库高可用场景

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一、库设计规范

【强制】数据库命名规范：db_xxxx
【强制】库名全部小写，禁止使用任何_以外的特殊字符，禁止使用数字打头的库名，如：123_abc；

说明：库以文件夹的形式存在，使用特殊字符或其它不规范的命名方式会导致命名混乱
【强制】数据库名称最多为 64 个字符。
【强制】在创建新的库前应尽量评估该库的体积、QPS等，提前与DBA讨论是应该新建一个库还是专门为该库创建一个新的集群;

二、集合设计规范

【强制】集合名全部小写，禁止使用任何_以外的特殊字符，禁止使用数字打头的集合名，如：123_abc，禁止system打头; system是系统集合前缀；
【强制】集合名称最多为64字符；
【建议】一个库中写入较大的集合会影响其它集合的读写性能，如果业务比较繁忙的集合在一个DB中，建议最多80个集合，同时也要考虑磁盘I/O的性能；
【建议】如果评估单集合数据量较大，可以将一个大表拆分为多个小表，然后将每一个小表存放在独立的库中或者sharding分表；
【建议】MongoDB的集合拥有"自动清理过期数据"的功能，只需在该集合中文档的时间字段增加一个TTL索引即可实现该功能，但需要注意的是该字段的类型则必须是mongoDate()，一定要结合实际业务设计是否需要；
【建议】设计轮询集合---集合是否设计为Capped限制集，一定要结合实际业务设计是否需要；

创建集合规则

不同的业务场景是可以使用不同的配置;
```
db.createCollection("logs",
{ "storageEngine": { "wiredTiger": 
{ "configString": "internal_page_max=16KB,
   leaf_page_max=16KB,leaf_value_max=8KB,os_cache_max=1GB"} } 
})
```
1. 如果是读多写少的表在创建时我们可以尽量将 page size 设置的比较小，比如 16KB，如果表数据量不大 ("internal_page_max=16KB，leaf_page_max=16KB，leaf_value_max=8KB，os_cache_max=1GB")
2. 如果这个读多写少的表数据量比较大，可以为其设置一个压缩算法，例如："block_compressor=zlib， internal_page_max=16KB，leaf_page_max=16KB，leaf_value_max=8KB"
3. 注意：该zlib压缩算法不要使用，对cpu消耗特别大，如果使用snapp消耗20% cpu，而且使用zlib能消耗90%cpu，甚至100%
4. 如果是写多读少的表，可以将 leaf_page_max 设置到 1MB，并开启压缩算法，也可以为其制定操作系统层面 page cache 大小的 os_cache_max 值，让它不会占用太多的 page cache 内存，防止影响读操作；
  
  读多写少的表 internal_page_max=16KB 默认为4KB leaf_page_max=16KB 默认为32KB leaf_value_max=8KB 默认为64MB os_cache_max=1GB 默认为0 读多写少的表而且数据量比较大 block_compressor=zlib 默认为snappy internal_page_max=16KB 默认为4KB leaf_page_max=16KB 默认为32KB leaf_value_max=8KB 默认为64M

三、文档设计规范

【强制】集合中的 key 禁止使用任何 "_"（下划线）以外的特殊字符。
【强制】尽量将同样类型的文档存放在一个集合中，将不同类型的文档分散在不同的集合中；相同类型的文档能够大幅度提高索引利用率，如果文档混杂存放则可能会出现查询经常需要全表扫描的情况；
【建议】禁止使用_id，如：向_id中写入自定义内容；

说明：MongoDB的表与InnoDB相似,都是索引组织表,数据内容跟在主键后,而_id是MongoDB中的默认主键,一旦_id的值为非自增,当数据量达到一定程度之后,每一次写入都可能导致主键的二叉树大幅度调整,这将是一个代价极大的写入, 所以写入就会随着数据量的增大而下降,所以一定不要在_id中写入自定义的内容。

【建议】尽量不要让数组字段成为查询条件;
【建议】如果字段较大，应尽量压缩存放;

不要存放太长的字符串，如果这个字段为查询条件，那么确保该字段的值不超过1KB；MongoDB的索引仅支持1K以内的字段，如果你存入的数据长度超过1K，那么它将无法被索引

【建议】尽量存放统一了大小写后的数据 ;
【建议】如果评估单集合数据量较大，可以将一个大表拆分为多个小表，然后将每一个小表存放在独立的库中或者sharding分表；

四、索引设计规范

【强制】MongoDB 的组合索引使用策略与 MySQL 一致，遵循"最左原则"；
【强制】索引名称长度不要超过 128 字符
【强制】应尽量综合评估查询场景,通过评估尽可能的将单列索引并入组合索引以降低所以数量，结合1，2点;
【建议】优先使用覆盖索引
【建议】创建组合索引的时候，应评估索引中包含的字段，尽量将数据基数大(唯一值多的数据)的字段放在组合索引的前面；
【建议】MongoDB 支持 TTL 索引，该索引能够按你的需要自动删除XXX秒之前的数据并会尽量选择在业务低峰期执行删除操作；看业务是否需要这一类型索引；
【建议】在数据量较大的时候，MongoDB 索引的创建是一个缓慢的过程，所以应当在上线前或数据量变得很大前尽量评估，按需创建会用到的索引；
【建议】如果你存放的数据是地理位置信息，比如：经纬度数据。那么可以在该字段上添加 MongoDB 支持的地理索引：2d 及 2dsphere，但他们是不同的，混用会导致结果不准确；

五、API使用规范

【强制】在查询条件的字段或者排序条件的字段上必须创建索引。
【强制】查询结果只包含需要的字段，而不查询所有字段。
【强制】在文档级别更新是原子性的，这意味着一条更新 10 个文档的语句可能在更新 3 个文档后由于某些原因失败。应用程序必须根据自己的策略来处理这些失败。
【建议】单个文档的BSON size不能超过16M；
【建议】禁用不带条件的update、remove或者find语句。
【建议】限定返回记录条数，每次查询结果不超过 2000 条。如果需要查询 2000 条以上的数据，在代码中使用多线程并发查询。
【建议】在写入数据的时候，如果你需要实现类似 MySQL 中 INSERT INTO ON DUPLICATE KEY UPDATE 的功能，那么可以选择 upsert() 函数；
【建议】写入大量数据的时候可以选择使用 batchInsert，但目前 MongoDB 每一次能够接受的最大消息长度为48MB，如果超出48MB，将会被自动拆分为多个48MB的消息;
【建议】索引中的-1和1是不一样的，一个是逆序，一个是正序，应当根据自己的业务场景建立适合的索引排序，需要注意的是{a:1,b:-1} 和 {a:-1,b:1}是一样的；
【建议】在开发业务的时候尽量检查自己的程序性能,可以使用 explain() 函数检查你的查询执行详情，另外 hint() 函数相当于 MySQL 中的 force index()；
【建议】如果你结合体积大小/文档数固定，那么建议创建 capped（封顶）集合，这种集合的写入性能非常高并无需专门清理老旧数据，需要注意的是 capped 表不支持remove() 和 update()操作;
【建议】查询中的某些操作符可能会导致性能低下，如ne，，exists，，or，尽量在业务中不要使用；

：因为松散的文档结构导致查询必须遍历每一个文档

ne：如果当取反的值为大多数，则会扫描整个索引

：可能会导致查询优化器不知道应当使用哪个索引，所以会经常退化为全表扫描

nin：全表扫描

：有多少个条件就会查询多少次，最后合并结果集，所以尽可能的使用

in

【建议】不要一次取出太多的数据进行排序，MongoDB 目前支持对32MB以内的结果集进行排序，如果需要排序，那么请尽量限制结果集中的数据量；
【建议】MongoDB 的聚合框架非常好用，能够通过简单的语法实现复杂的统计查询，并且性能也不错；
【建议】如果需要清理掉一个集合中的所有数据，那么 remove() 的性能是非常低下的，该场景下应当使用 drop()；remove() 是逐行操作，所以在删除大量数据的时候性能很差；
【建议】在使用数组字段做为查询条件的时候，将与覆盖索引无缘;这是因为数组是保存在索引中的，即便将数组字段从需要返回的字段中剔除，这样的索引仍然无法覆盖查询；
【建议】在查询中如果有范围条件,那么尽量和定值条件放在一起进行过滤,并在创建索引的时候将定值查询字段放在范围查询字段前；

六、连接规范

【强制】正确连接副本集，副本集提供了数据的保护、高可用和灾难恢复的机制。如果主节点宕机，其中一个从节点会自动提升为从节点。
【建议】合理控制连接池的大小，限制连接数资源，可通过Connection String URL中的 maxPoolSize 参数来配置连接池大小。
【建议】复制集读选项默认情况下，复制集的所有读请求都发到Primary，Driver可通过设置的Read Preference 来将读请求路由到其他的节点。

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来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/4164047/blog/4311031

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