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【Mongo】MongoDB干货系列-Variety与DocumentValidation规范字段

原文地址：http://www.mongoing.com/archives/2282


写在之前的话

作为近年最为火热的文档型数据库，MongoDB受到了越来越多人的关注，但是由于国内的MongoDB相关技术分享屈指可数，不少朋友向我抱怨无从下手。

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《MongoDB干货系列》将从实际应用的角度来进行MongoDB的一些列干货的分享，将覆盖调优，troubleshooting等方面，希望能对大家带来帮助。

如果希望了解更多MongoDB基础的信息，还请大家Google下。

我们知道MongoDB是一个文档型数据库，scheme free 是其非常重要的特性，但是在生产中我们应该怎么如合理利用这个特性，合理处理MongoDB的schema呢？

正文

大家都知道MongoDB是文档型数据库，是Schema Free的。

那么MongoDB的文档模型能给我们带来哪些好处呢，在这简单列举几个：

  • json形式-在MongoDB中，开发人员可以直接将一个json数据存储进MongoDB，这对于开发人员来说是非常友好额；
  • 读写性能高-在关系型数据库中，我们经常会进行join、子查询等关联性需求，这时候往往会带来较多的随机IO，而在MongoDB中，我们可以通过合理的数据模型设计来将很多的关联需求通过内嵌、反范式的方式实现，减少了随机IO；
  • schema free-MongoDB的数据模型是灵活的，无需为了Online DDL而操心，不同的document也可以有不同的结构。

在这，我们不深入探究如何对于MongoDB 的Schema进行设计、建模，有关这部分内容，推荐大家可以阅读TJ在开源中国的年终盛典会上分享《MongoDB 进阶模式设计》，以及《Retail Reference Architecture Part 1 to 4 》。

在此我们将主要针对进行了初步建模、并正式上线服务后的schema进行巡检与检测的方式来进行讨论。

Variety

Variety是一个开源的，非常使用的，检测mongodb表字段类型、分布的一个开源工具。

正如其github readme中第一句所说”Meet Variety, a Schema Analyzer for MongoDB”

Variety能够帮助我们检测我们MongoDB表中的字段类型、分布，并生产报表，可以让我们非常直观的对现有表结构、字段类型进行分析，并找出数据模型中的隐患。

下面我们通过例子来进行讲解：

首先，建立一个表 

db.users.insert({name: "Tom", bio: "A nice guy.", pets: ["monkey", "fish"], someWeirdLegacyKey: "I like Ike!"});
db.users.insert({name: "Dick", bio: "I swordfight.", birthday: new Date("1974/03/14")});
db.users.insert({name: "Harry", pets: "egret", birthday: new Date("1984/03/14")});
db.users.insert({name: "Geneviève", bio: "?a va?"});
db.users.insert({name: "Jim", someBinData: new BinData(2,"1234")});

我们来看看通过variety获得的结果 

$ mongo test --eval "var collection = 'users'" variety.js

+------------------------------------------------------------------+
| key | types | occurrences | percents |
| ------------------ | ------------ | ----------- | -------- |
| _id | ObjectId | 5 | 100.0 |
| name | String | 5 | 100.0 |
| bio | String | 3 | 60.0 |
| birthday | String | 2 | 40.0 |
| pets | Array(4),String(1) | 5 | 40.0 |
| someBinData | BinData-old | 1 | 20.0 |
| someWeirdLegacyKey | String | 1 | 20.0 |
+------------------------------------------------------------------+

test是我们的db名，users是表名。我们可以看到，针对我们之前插入的5条数据，variety跑出的结果是：

所有的document都含有_id,和name字段，60%的document含有bio字段，40%的document含有birthday和pets字段，且pets字段有2个类型的数据（4个array的，1个string的），20%的document含有someBinData和SomeWeirdLegacyKey字段。

然而生产环境中由于我们的数据量较大，比如一个表有10亿条数据，全部进行扫描会耗时较长，可能我们仅希望对1000条数据进行分析，这时候就可以使用limit来限定。 

$ mongo test --eval "var collection = 'users', limit = 1000" variety.js

+----------------------------------------------------+
| key | types | occurrences | percents |
| ----------- | ----------- | ----------- | -------- |
| _id | ObjectId | 1000 | 100.0 |
| name | String | 1000 | 100.0 |
| someBinData | BinData-old | 1000 | 100.0 |
+----------------------------------------------------+

由于MongoDB的可以通过内嵌来减少联合查询的需求，可以通过反范式来减少随机IO，所以很可能会有嵌套出现在我们的document中。有的时候嵌套的层数太多了，影响我们的统计信息，怎么办，我们可以通过maxDepth来限制。请参考下面的例子： 

db.users.insert({name:"Walter", someNestedObject:{a:{b:{c:{d:{e:1}}}}}});

$ mongo test --eval "var collection = 'users'" variety.js

+----------------------------------------------------------------+
| key | types | occurrences | percents |
| -------------------------- | -------- | ----------- | -------- |
| _id | ObjectId | 1 | 100.0 |
| name | String | 1 | 100.0 |
| someNestedObject | Object | 1 | 100.0 |
| someNestedObject.a | Object | 1 | 100.0 |
| someNestedObject.a.b | Object | 1 | 100.0 |
| someNestedObject.a.b.c | Object | 1 | 100.0 |
| someNestedObject.a.b.c.d | Object | 1 | 100.0 |
| someNestedObject.a.b.c.d.e | Number | 1 | 100.0 |
+----------------------------------------------------------------+

$ mongo test --eval "var collection = 'users', maxDepth = 3" variety.js

+----------------------------------------------------------+
| key | types | occurrences | percents |
| -------------------- | -------- | ----------- | -------- |
| _id | ObjectId | 1 | 100.0 |
| name | String | 1 | 100.0 |
| someNestedObject | Object | 1 | 100.0 |
| someNestedObject.a | Object | 1 | 100.0 |
| someNestedObject.a.b | Object | 1 | 100.0 |
+----------------------------------------------------------+

又或者我们希望指定统计的条件，比如希望caredAbout为true的，可以这样做： 

$ mongo test --eval "var collection = 'users', query = {'caredAbout':true}" variety.js

又或者是希望进行排序： 

$ mongo test --eval "var collection = 'users', sort = { updated_at : -1 }" variety.js

同时我们也可以指定分析结果的format： 

$ mongo test --quiet --eval "var collection = 'users', outputFormat='json'" variety.js

一般在生产中， 我们不会在primary上进行分析， 我们可以在一个priority为0，且为hidden的secondary上进行分析，这时候需要指定slaveOK： 

$ mongo secondary.replicaset.member:31337/somedb --eval "var collection = 'users', slaveOk = true" variety.js

又或者说我们希望将分析结果存在mongo中: 

$ mongo test --quiet --eval "var collection = 'users', persistResults=true" variety.js

并且指定存储的详细信息：

  • resultsDatabase 分析结果所存储的db名
  • resultsCollection 分析结果所存储的collection名
  • resultsUser 分析结果存储的实例的user
  • resultsPass 分析结果所存储的实例的password 
mongo test --quiet --eval "var collection = 'users', persistResults=true, resultsDatabase='db.example.com/variety' variety.js

我们为什么要用Variety呢？

尽管我们MongoDB是Schema Free的，但是绝大多数情况下， 我们都希望字段类型统一。

不一致的字段类型可能会为我们的数据带来误差，试想一下，如果某个字段的字段类型不统一，而我们却不知情，这时候很可能会发现业务查询有数据丢失，数据不准确。

并且在生产环境中，应用的版本在不断迭代，需求不断增多，字段也随之变化，如果在没有规范化的上线流程检查过后，数据库中可能还会存在部分数据的字段确实，比如有的document有a字段，有的却没有，variety也可以帮助我们发现这些问题。

Document Validation

MongoDB 3.2推出了很多给力的功能，在这不得不提及Document Validation，Document Validation的出现我想也是MongoDB官方想表达”schema free but you may need some rules”吧，哈哈，纯属臆测。

简单介绍下Document Validation:

我们可以为我们schema free的mongodb collection做一些限制。当然这并不是意味着MongoDB变成了关系型数据库，个人觉得这反而更好的突出了MongoDB Schema free的特性。在正确的地方、需要的地方schema free，在适当的地方要有限制。

假设我们要新建一个表contacts，要有如下约束：

phone字段为string类型或者email字段要匹配”@mongodb.com”结尾，或者status为”Unknown”或者”Incomplete” 

db.createCollection( "contacts",
{ validator: { $or:
[
{ phone: { $type: "string" } },
{ email: { $regex: /@mongodb.com$/ } },
{ status: { $in: [ "Unknown", "Incomplete" ] } }
]
}
} )

对已经建立了的表，我们可以通过如下方式来做限定： 

db.runCommand( {
collMod: "contacts",
validator: { $or: [ { phone: { $type: "string" } }, { email: { $regex: /@mongodb.com$/ } }, { status: { $in: [ "Unknown", "Incomplete" ] } } ] },
validationLevel: "moderate"
} )

这里可以看到，多了一个validationLevel参数，我们可以在设置validation的时候指定我们的validationLevel级别：

  • 默认级别是strict，对该collection已有的和以后新增的document都进行validation验证；


  • 可以设置为moderate，仅对已经存在的document进行validation限定；


同时还有validationAction参数来指定当有不符合validation规则的数据进行update或者insert的时候， 我们mongodb实例如何进行处理。

  • 默认级别为error，mongodb将拒绝这些不符合validation规则的insert和update。

  • 可以设置为warn，mongodb会在日志中记录，但是允许这类insert和update操作。日志中如： 

2015-10-15T11:20:44.260-0400 W STORAGE [conn3] Document would fail validation collection: example.contacts doc: { _id: ObjectId('561fc44c067a5d85b96274e4'), name: "Amanda", status: "Updated" }


validation的限制

  • validation不能对admin、local和config库中的collection进行设置；

  • 不能对system.*这类collections进行validation设置；



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