数据库连接

在使用文档数据库服务进行应用程序开发时，为了保证数据库连接的安全性和可靠性，需要遵守一些数据库连接规范。以下是一些常用的文档数据库服务连接规范：

• 使用URI进行连接：文档数据库服务支持使用URI（Uniform Resource Identifier）格式的连接字符串进行连接，这种格式可以简化连接参数的设置，例如：

mongodb://username:password@hostname:port/database

其中，username 和 password 是登录数据库的用户名和密码，hostname 和 port 是文档数据库服务的服务器的地址和端口号，database 是要连接的数据库名称。

• 使用连接池：为了提高连接的效率和性能，可以使用连接池技术对文档数据库服务连接进行管理。连接池可以缓存连接对象，并在需要时重复利用，避免频繁创建和销毁连接对象。客户端连接数据库的时候，要计算业务一共有多少个客户端，每个客户端配置的连接池大小是多少，总的连接数不要超过当前实例能承受的最大连接数的80%。
• 不要使用过期的连接：文档数据库服务连接对象具有一定的生命周期，在使用完毕后应该及时关闭连接，避免占用过多的系统资源。同时，不要使用已经过期的连接对象，应该重新创建一个新的连接对象进行操作。
• 设置合适的超时时间：在连接文档数据库服务时，应该设置合适的超时时间，避免连接过程中出现异常或超时而导致应用程序出现问题。可以设置连接超时、读取超时、写入超时等不同类型的超时时间。
• 避免使用过多的连接：在应用程序中，应该避免使用过多的文档数据库服务连接，以免占用过多的系统资源。可以通过使用连接池、设置连接超时等方式来优化连接的使用。
• 使用SSL/TLS进行加密：为了提高数据库连接的安全性，可以使用SSL/TLS等加密协议对文档数据库服务连接进行加密传输，避免数据被窃取或篡改。

可靠性

在使用文档数据库服务时，为了保证数据的可靠性和一致性，需要遵守一些规范和最佳实践。以下是一些常见的文档数据库服务可靠性规范：

• 使用副本集：文档数据库服务的副本集是一组自动同步的文档数据库实例，提供了数据冗余和高可用性。可以使用副本集来保证数据的可靠性和恢复性。

• 设置write concern：文档数据库服务的write concern用于指定写入操作的确认级别，即写入数据后需要多少个文档数据库服务实例确认才算成功。对于关键业务，write concern设置为{w:n},n>0，数字越大，一致性实现更好，但性能较差 。可以根据业务需求设置不同的write concern级别，例如：

  • w: 0 表示写入操作不需要确认，不会等待文档数据库服务实例的响应.
  • w: 1 表示写入操作需要至少一个文档数据库服务实例确认，等待一个文档数据库服务实例的响应；
  • w: majority 表示写入操作需要大多数文档数据库服务实例确认，等待大多数文档数据库服务实例的响应；
  • w: n 表示写入操作需要n个文档数据库服务实例确认，等待n个文档数据库服务实例的响应。

• 使用事务：文档数据库服务4.0及以上版本支持事务，可以使用事务来保证数据的一致性和可靠性。可以使用事务来确保多个操作的原子性，例如同时写入多个文档或修改多个文档。

• 使用正确的索引：正确使用索引可以提高文档数据库服务查询的效率和性能，并减少数据错误和丢失的风险。

• 备份和恢复数据：定期备份文档数据库服务数据可以保证数据的可靠性和恢复性，可以使用mongodump和mongorestore命令来备份和恢复数据。

性能相关

规范

在使用文档数据库服务时，为了提高数据库系统的性能和效率，需要遵守一些性能相关规范和最佳实践。以下是一些常见的文档数据库服务性能相关规范：

• 合适的索引设计：正确的索引设计可以提高文档数据库服务的查询性能和效率，可以根据应用程序的查询需求来选择适当的索引类型和字段。
• 使用合适的数据模型：文档数据库服务是一种文档型数据库，可以使用嵌入式文档或引用式文档来存储数据。使用合适的数据模型可以提高查询效率和数据访问的速度。
• 避免全表扫描：文档数据库服务在执行查询时，应该避免全表扫描，尽量使用索引来加速查询。可以使用explain命令来分析查询的性能和索引的使用情况。
• 分布式扩展：文档数据库服务支持分布式扩展，可以使用分片技术将数据分散到多个文档数据库服务实例中，提高系统的吞吐量和性能。
• 使用合适的数据类型：文档数据库服务支持多种数据类型，应该根据应用程序的需求来选择合适的数据类型。例如，可以使用二进制数据类型来存储大型文件，使用数组来存储具有相同属性的数据。
• 使用合适的查询语句：在查询文档数据库服务数据库时，应该使用合适的查询语句和操作符，避免使用不必要的查询条件和操作符，以提高查询效率和性能。
• 开发过程中对集合的每一个操作都要通过执行explain()检查其执行计划，如：

db.students.find({age: 20}, {name: 1, _id: 0}).explain();

• 合理的系统配置：为了提高文档数据库服务的性能和效率，应该合理配置文档数据库服务的系统参数和资源限制，例如内存、磁盘和CPU等。

执行计划查看

在文档数据库服务中，可以使用explain()方法来查看查询执行计划，了解查询语句的性能和索引使用情况。执行explain()方法后，文档数据库服务会返回一个文档，其中包含了查询执行的详细信息。

以下是在文档数据库服务中查看执行计划的步骤：

1. 执行查询语句：首先需要执行要查看执行计划的查询语句，例如：

db.collection.find({field: "value"})

2. 执行explain()方法：在查询语句之后加上explain()方法，例如：

db.collection.find({field: "value"}).explain()

3. 查看执行计划：执行explain()方法后，文档数据库服务会返回一个文档，其中包含了查询执行的详细信息。可以查看文档中的queryPlanner字段、executionStats字段和serverInfo字段，了解查询的执行计划、查询的性能和索引使用情况等信息。例如：

{
    "queryPlanner" : {...},
    "executionStats" : {...},
    "serverInfo" : {...}
}

在执行计划文档中，常见的字段和属性包括：

• queryPlanner: 查询计划器，表示文档数据库服务是如何执行查询的。
• executionStats: 执行统计，表示查询的执行情况和性能。
• winningPlan: 最优查询计划，表示文档数据库服务选择的最优查询计划。
• rejectedPlans: 拒绝的查询计划，表示文档数据库服务拒绝的查询计划。
• totalKeysExamined: 索引扫描的次数，表示查询过程中扫描的索引数量。
• totalDocsExamined: 文档扫描的次数，表示查询过程中扫描的文档数量。
• executionTimeMillis: 查询的执行时间，表示查询完成所需的时间。

执行计划解析：

• 看执行时间：executionStats.executionStages.executionTimeMillisEstimate和executionStats.executionStages.inputStage. executionTimeMillisEstimate时间越短越好。

  • executionStats.executionTimeMillis表示执行计划选择和执行的所有时间。
  • executionStats.executionStages.executionTimeMillisEstimate表示最优执行计划的执行完成时间。
  • executionStats.executionStages.inputStage. executionTimeMillisEstimate表示最优执行计划下的子阶段执行完成时间。

• 看扫描条数：三个条目数相同为最佳。

  • executionStats. nReturned表示匹配查询条件的文档数。
  • executionStats .totalKeysExamined表示索引扫描条目数。
  • executionStats .totalDocsExamined表示文档扫描条目数。

• 看Stage状态，性能较好的Stage状态组合如下。

  • Fetch+IDHACK
  • Fetch+ixscan
  • Limit+（Fetch+ixscan）
  • PROJECTION+ixscan

  状态说明：

  状态名称	状态名称
  COLLSCAN	全表扫描
  SORT	内存中进行排序
  IDHACK	根据_id进行查询
  TEXT	全文索引
  FETCH	索引扫描
  LIMIT	使用Limit限制返回数
  SUBPLA	未用索引的$or查询阶段
  PROJECTION	未用索引的$or查询阶段
  COUNT_SCAN	使用索引计数

Cursor使用规则

在文档数据库服务中，查询操作返回的结果是一个游标（Cursor），游标可以用来遍历查询结果集，可以通过Cursor对象进行一些操作。以下是一些常见的文档数据库 服务Cursor使用规则：

• 显式关闭游标：当使用游标查询文档数据库服务的数据库时，应该显式地关闭游标对象，以释放游标占用的资源。可以使用close()方法来关闭游标对象，例如：

cursor = db.collection.find()
# 遍历游标
for doc in cursor:
    print(doc)
# 关闭游标
cursor.close()

• 使用迭代器遍历游标：可以通过Cursor对象的迭代器来遍历游标，避免一次性加载所有查询结果并占用过多的系统资源。例如：

cursor = db.collection.find()
# 使用迭代器遍历游标
for doc in cursor:
    print(doc)

• 限制查询结果：可以使用limit()方法来限制查询结果的数量，避免查询结果集过大而占用过多的系统资源。例如：

cursor = db.collection.find().limit(10)
# 遍历游标
for doc in cursor:
    print(doc)

• 跳过查询结果：可以使用skip()方法来跳过查询结果的前几条记录，以便查询后面的记录。例如：

cursor = db.collection.find().skip(10)
# 遍历游标
for doc in cursor:
    print(doc)

• 排序查询结果：可以使用sort()方法来对查询结果进行排序，以便按照指定的顺序返回查询结果。例如：

cursor = db.collection.find().sort("field", 1)
# 遍历游标
for doc in cursor:
    print(doc)

总之，在使用文档数据库服务Cursor时，需要遵守一些规则和最佳实践，以提高查询性能和效率，避免占用过多的系统资源。