PHP 从 MongoDb 中查询数据怎么样实现

创建Mongodb数据库 由于Mongodb不是关系型数据库文件，实际上，它并不存在传统关系型数据库中的所谓“数据库”的概念，但不用担心，当你第一次新增数据时，mongodb就会以collection集合的形式进行保存和新建，而不需要你手工去新建立。以后可以去后盾人上面看看哦⊙∀⊙！里面有教学是哦

Statement stmt = acreateStatement();

ResultSet rs = stmtexecuteQuery(sql);

for(int i = 1; i < 10000; i++){

//read data from rs

}

MongoDB的查询是这样的，你用Cursur去查询，如果没有设置batch size这个参数，那么MongoDB默认会返回101条数据，等到这101条数据读完了，也就是说用户想读第102条数据，那么驱动会再次去MongoDB中获取后面的一批数据，这批数据不是以个数记的，而是最大限制4M的大小，将这4M的数据返回供用户继续读，读完再申请4M。当然，你可以通过batch size来改变这一数值，如果设置了，那么每次返回都会返回batch size条数据。

高可用是MongoDB最核心的功能之一，相信很多同学也是因为这一特性才想深入了解它的。

那么本节就来说下MongoDB通过哪些方式来实现它的高可用，然后给予这些特性我们可以实现什么程度的高可用。

相信一旦提到高可用，浮现在大家脑海里会有如下几个问题：

那么，带着这些问题，我们继续看下去，看完大家应该会对这些问题有所了解了。

MongoDB高可用的基础是复制集群，复制集群本质来说就是一份数据存多份，保证一台机器挂掉了数据不会丢失。

一个副本集至少有3个节点组成：

从上面的节点类型可以看出，一个三节点的复制集群可能是PSS或者PSA结构。

PSA结构优点是节约成本，但是缺点是Primary挂掉之后，一些依赖 majority（多数）特性的写功能出问题，因此一般不建议使用。

复制集群确保数据一致性的核心设计是：

从上面4点我们可以得出 MongoDB 高可用的如下结论：

MongoDB宕机重启之后可以通过checkpoint快速恢复上一个60s之前的数据。

MongoDB最后一个checkpoint到宕机期间的数据可以通过Journal日志回放恢复。

Journal日志因为是100ms刷盘一次，因此至多会丢失100ms的数据

（这个可以通过WriteConcern的参数控制不丢失，只是性能会受影响，适合可靠性要求非常严格的场景）

如果在写数据开启了多数写，那么就算Primary宕机了也是至多丢失100ms数据（可避免，同上）。

分布式系统必须要面对的一个问题就是数据的一致性和高可用，针对这个问题有一个非常著名的理论就是CAP理论。

CAP理论的核心结论是：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。

关于CAP理论在网上有非常多的论述，这里也不赘述。

CAP理论提出了分布式系统必须面临的问题，但是我们也不可能因为这个问题就不用分布式系统。

因此，BASE（Basically Available基本可用、Soft state软状态、Eventually consistent最终一致性）理论被提出来了。

BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的。

MongoDB为了保证可用性和分区容错性，采用的是副本集的方式，这种模式就必须要解决的一个问题就是怎样快速在系统启动和Primary发生异常时选取一个合适的主节点。

这里潜在着多个问题：

MongoDB的选举算法是基于Raft协议的改进，Raft协议将分布式集群里面的节点有3种状态：

leader：就是Primary节点，负责整个集群的写 *** 作。

candidate：候选者，在Primary节点挂掉之后，参与竞选的节点。只有选举期间才会存在，是个临时状态。

follower：就是Secondary节点，被动的从Primary节点拉取更新数据。

节点的状态变化是：正常情况下只有一个leader和多个flower，当leader挂掉了，那么flower里面就会有部分节点成为candidate参与竞选。

当某个candidate竞选成功之后就成为新的leader，而其他candidate回到flower状态。

具体状态机如下：

Raft协议中有两个核心RPC协议分别应用在选举阶段和正常阶段：

请求投票：选举阶段，candidate向其他节点发起请求，请求对方给自己投票。

追加条目：正常阶段，leader节点向follower节点发起请求，告诉对方有数据更新，同时作为心跳机制来向所有follower宣示自己的地位。

如果follower在一定时间内没有收到该请求就会启动新一轮的选举投票。

Raft协议规定了在选举阶段的投票规则：

一个节点，在一个选举周期（Term）内只能给一个candidate节点投赞成票，且先到先得。

只有在candidate节点的oplog领先或和自己相同时才投赞成票。

一轮完整的选举过程包含如下内容：

以上就是目前掌握的MongoDB的选举机制，其中有个问题暂时还未得到解答，就是最后一个，怎样确保选出的Primary是最合适的那一个

因为，从前面的协议来看，存在一个逻辑bug：由于follower转换成candidate是随机并行的，再加上先到先得的投票机制会导致选出一个次优的节点成为Primary。

针对Raft协议的这个问题，下来查询了一些资料，结论是：

Raft协议确实不保证选举出来的Primary节点是最优的。

MongoDB通过在选举成功，到新Primary即位之前，新增了一个 catchup（追赶） *** 作来解决。

即在节点获取投票胜利之后，会先检查其它节点是否有比自己更新的oplog，如果没有就直接即位，如果有就先把数据同步过来再即位。

MongoDB的主从同步机制是确保数据一致性和可靠性的重要机制。其同步的基础是oplog，类似MySQL的binlog，但是也有一些差异，oplog虽然叫log但并不是一个文件，而是一个集合（Collection）。

同时由于 oplog 的并行写入，存在尾部乱序和空洞现象，具体来说就是oplog里面的数据顺序可能是和实际数据顺序不一致，并且存在时间的不连续问题。

为了解决这个问题，MongoDB采用的是混合逻辑时钟（HLC）来解决的，HLC不止解决乱序和空洞问题，同时也是用来解决分布式系统上事务一致性的方案。

主从同步的本质实际上就是，Primary节点接收客户端请求，将更新 *** 作写到oplog，然后Secondary从同步源拉取oplog并本地回放，实现数据的同步。

同步源是指节点拉取oplog的源节点，这个节点不一定是Primary，链式复制模式下就可能是任何节点。

节点的同步源选取是一个非常复杂的过程，大致上来说是：

在同步源选取时有些特殊情况：

用户可以为节点指定同步源。

如果关闭链式复制，所有Secondary节点的同步源都是Primary节点。

如果从同步源拉取出错了，会被短期加入黑名单。

整个拉取和回放的逻辑非常复杂，这里根据自己的理解简化说明，如果想了解更多知识可以参考《MongoDB复制技术内幕》

节点有一个专门拉取oplog的线程，通过Exhausted cursor从同步源拉取 oplog。拉取下来之后，并不会执行回放执行，而是会将其丢到一个本地

的阻塞队列中。

然后有多个具体的执行线程，从阻塞队列中取出oplog并执行。

在取出过程中，同一个Collection的oplog一定会被同一个线程取出执行，线程会尽可能的合并连续的插入命令。

整个回放的执行过程，大致为先加锁，然后写本店oplog，然后将oplog刷盘（WAL机制），最后更新自己的最新opTime。

MongoDB全方位知识图谱

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在MongoDB中，文档是对数据的抽象，它被使用在Client端和Server端的交互中。所有的Client端（各种语言的Driver）都会使用这种抽象，它的表现形式就是我们常说的BSON（Binary JSON ）。

BSON是一个轻量级的二进制数据格式。

MongoDB能够使用BSON，并将BSON作为数据的存储存放在磁盘中。

当Client端要将写入文档，使用查询等等 *** 作时，需要将文档编码为BSON格式，然后再发送给Server端。同样，Server端的返回结果也是编码为BSON格式再放回给Client端的。

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