文档数据库服务 DDS
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合理使用DDL(Data Definition Languages)语句
数据库模式定义语言DDL(Data Definition Language),是用于描述数据库中存储实体的语言,例如创建、修改和删除数据库、集合的结构。
DDS中常见的DDL包括:
- 创建集合(createCollection):用于在指定的数据库中创建一个新的集合。
- 删除集合(drop):用于删除指定的集合。
- 创建索引(createIndex):用于在集合中创建一个或多个索引,以提高查询效率。
- 删除索引(dropIndex):用于从集合中删除指定的索引。
- 修改集合的分片规则(shardCollection):使用sh.shardCollection命令修改集合的分片规则,将集合分布在不同的分片中。
- 查看集合的元数据(collection.stats):用于查看指定集合的元数据信息,如文档数量、存储大小等。
- 查看数据库的元数据(db.stats):用于查看指定数据库的元数据信息,如集合数量、存储。
使用DDL的注意事项
- 创建索引、删除索引、删除集合等操作会消耗大量IO/计算资源,需要在业务的低峰期执行,避免影响业务。
- 避免多个DDL操作同时执行,可能会引起阻塞导致执行失败。例如:创建索引和删除集合不要同时执行。
- 创建索引时,只创建必要的索引,避免创建多余索引导致存储空间浪费。例如:不要基于复合索引的前缀字段再创建索引。
- 创建索引时,需要创建后台索引,即:db.<collection_name>.createIndex({ <field_name>: <index_type> }, { background: true }),注意,后台索引不会阻塞其他业务,但是仍然会消耗大量IO资源。
- 在删除索引时,需要先进行性能测试,确保删除的索引不会影响查询性能。
- 创建集合时,应避免创建过多集合,集合数量太多会产生大量元数据并消耗额外资源,且非常难以维护。例如:应避免以日期命名集合并每天创建一个新的集合,考虑将日期作为字段存储到同一集合中。
- 删除集合前,需要谨慎确认集合名称,因为集合删除后无法直接恢复数据,建议先备份重要数据。
- 遇到全表删除的场景,避免使用不带过滤条件的remove、delete命令进行删除,尽量使用db.<collection_name>.drop()删除集合来替代。remove、delete若有查询条件,也必须创建对应的索引。
- 对于DDS集群实例,如果某个集合的存储量很高,需要对该集合设置合理的数据分片,详情请参考通过设置数据分片提升性能。
- 对于数据库和集合的元数据信息(如文档数量、存储大小等),可以使用db.stats()和db.<collection_name>.stats()方法进行查看。这些信息对于性能优化和容量规划非常重要。