最佳实践 | MongoDB 定位 oplog 必须全表扫描吗?

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: MongoDB oplog (类似于 MySQL binlog) 记录数据库的所有修改操作,除了用于主备同步;oplog 还能玩出很多花样。

MongoDB oplog (类似于 MySQL binlog) 记录数据库的所有修改操作,除了用于主备同步;oplog 还能玩出很多花样,比如

  1. 全量备份 + 增量备份所有的 oplog,就能实现 MongoDB 恢复到任意时间点的功能
  2. 通过 oplog,除了实现到备节点的同步,也可以额外再往单独的集群同步数据(甚至是异构的数据库),实现容灾、多活等场景,比如阿里云开源的 MongoShake 就能实现基于 oplog 的增量同步。
  3. MongoDB 3.6+ 版本对 oplog 进行了抽象,提供了 Change Stream 的接口,实际上就是能不断订阅数据库的修改,基于这些修改可以触发一些自定义的事件。
  4. ......

总的来说,MongoDB 可以通过 oplog 来跟生态对接,来实现数据的同步、迁移、恢复等能力。而在构建这些能力的时候,有一个通用的需求,就是工具或者应用需要有不断拉取 oplog 的能力;这个过程通常是

  1. 根据上次拉取的位点构建一个cursor
  2. 不断迭代 cursor 获取新的 oplog

那么问题来了,由于 MongoDB oplog 本身没有索引的,每次定位 oplog 的起点都需要进行全表扫描么?

oplog 的实现细节

{ "ts" : Timestamp(1563950955, 2), "t" : NumberLong(1), "h" : NumberLong("-5936505825938726695"), "v" : 2, "op" : "i", "ns" : "test.coll", "ui" : UUID("020b51b7-15c2-4525-9c35-cd50f4db100d"), "wall" : ISODate("2019-07-24T06:49:15.903Z"), "o" : { "_id" : ObjectId("5d37ff6b204906ac17e28740"), "x" : 0 } }
{ "ts" : Timestamp(1563950955, 3), "t" : NumberLong(1), "h" : NumberLong("-1206874032147642463"), "v" : 2, "op" : "i", "ns" : "test.coll", "ui" : UUID("020b51b7-15c2-4525-9c35-cd50f4db100d"), "wall" : ISODate("2019-07-24T06:49:15.903Z"), "o" : { "_id" : ObjectId("5d37ff6b204906ac17e28741"), "x" : 1 } }
{ "ts" : Timestamp(1563950955, 4), "t" : NumberLong(1), "h" : NumberLong("1059466947856398068"), "v" : 2, "op" : "i", "ns" : "test.coll", "ui" : UUID("020b51b7-15c2-4525-9c35-cd50f4db100d"), "wall" : ISODate("2019-07-24T06:49:15.913Z"), "o" : { "_id" : ObjectId("5d37ff6b204906ac17e28742"), "x" : 2 } }

上面是 MongoDB oplog 的示例,oplog MongoDB 也是一个集合,但与普通集合不一样

  • oplog 是一个 capped collection,但超过配置大小后,就会删除最老插入的数据
  • oplog 集合没有 id 字段,ts 可以作为 oplog 的唯一标识; oplog 集合的数据本身是按 ts 顺序组织的
  • oplog 没有任何索引字段,通常要找到某条 oplog 要走全表扫描

我们在拉取 oplog 时,第一次从头开始拉取,然后每次拉取使用完,会记录最后一条 oplog 的ts字段;如果应用发生重启,这时需要根据上次拉取的 ts 字段,先找到拉取的起点,然后继续遍历。

oplogHack 优化

注:以下实现针对 WiredTiger 存储引擎,需要 MongoDB 3.0+ 版本才能支持

如果 MongoDB 底层使用的是 WiredTiger 存储引擎,在存储 oplog 时,实际上做过优化。MongoDB 会将 ts 字段作为 key,oplog 的内容作为 value,将key-value 存储到 WiredTiger 引擎里,WiredTiger 默认配置使用 btree 存储,所以 oplog 的数据在 WT 里实际上也是按 ts 字段顺序存储的,既然是顺序存储,那就有二分查找优化的空间。

**[MongoDB find命令](https://docs.mongodb.com/manual/reference/command/find/
)**提供了一个选项,专门用于优化 oplog 定位。

11.png

大致意思是,如果你find的集合是oplog,查找条件是针对 ts 字段的 gte、gt、eq ,那么 MongoDB 字段会进行优化,通过二分查找快速定位到起点; 备节点同步拉取oplog时,实际上就带了这个选项,这样备节点每次重启,都能根据上次同步的位点,快速找到同步起点,然后持续保持同步。

oplogHack 实现

由于咨询问题的同学对内部实现感兴趣,这里简单的把重点列出来,要深刻理解,还是得深入撸细节。

// src/monogo/db/query/get_executor.cpp
StatusWith<unique_ptr<PlanExecutor>> getExecutorFind(OperationContext* txn,
                                                     Collection* collection,
                                                     const NamespaceString& nss,
                                                     unique_ptr<CanonicalQuery> canonicalQuery,
                                                     PlanExecutor::YieldPolicy yieldPolicy) {
    // 构建 find 执行计划时,如果发现有 oplogReplay 选项,则走优化路径
    if (NULL != collection && canonicalQuery->getQueryRequest().isOplogReplay()) {
        return getOplogStartHack(txn, collection, std::move(canonicalQuery));
    }

   ...
   
    return getExecutor(
        txn, collection, std::move(canonicalQuery), PlanExecutor::YIELD_AUTO, options);
}
StatusWith<unique_ptr<PlanExecutor>> getOplogStartHack(OperationContext* txn,
                                                   Collection* collection,
                                                   unique_ptr<CanonicalQuery> cq) {

    // See if the RecordStore supports the oplogStartHack
    // 如果底层引擎支持(WT支持,mmapv1不支持),根据查询的ts,找到 startLoc
    const BSONElement tsElem = extractOplogTsOptime(tsExpr);
    if (tsElem.type() == bsonTimestamp) {
        StatusWith<RecordId> goal = oploghack::keyForOptime(tsElem.timestamp());
        if (goal.isOK()) {
            // 最终调用 src/mongo/db/storage/wiredtiger/wiredtiger_record_store.cpp::oplogStartHack
            startLoc = collection->getRecordStore()->oplogStartHack(txn, goal.getValue());
        }
    }
    
     // Build our collection scan...
     // 构建全表扫描参数时,带上 startLoc,真正执行是会快速定位到这个点
    CollectionScanParams params;
    params.collection = collection;
    params.start = *startLoc;
    params.direction = CollectionScanParams::FORWARD;
    params.tailable = cq->getQueryRequest().isTailable();
}
相关实践学习
MongoDB数据库入门
MongoDB数据库入门实验。
快速掌握 MongoDB 数据库
本课程主要讲解MongoDB数据库的基本知识,包括MongoDB数据库的安装、配置、服务的启动、数据的CRUD操作函数使用、MongoDB索引的使用(唯一索引、地理索引、过期索引、全文索引等)、MapReduce操作实现、用户管理、Java对MongoDB的操作支持(基于2.x驱动与3.x驱动的完全讲解)。 通过学习此课程,读者将具备MongoDB数据库的开发能力,并且能够使用MongoDB进行项目开发。 &nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库 MongoDB版 云数据库MongoDB版支持ReplicaSet和Sharding两种部署架构,具备安全审计,时间点备份等多项企业能力。在互联网、物联网、游戏、金融等领域被广泛采用。 云数据库MongoDB版(ApsaraDB for MongoDB)完全兼容MongoDB协议,基于飞天分布式系统和高可靠存储引擎,提供多节点高可用架构、弹性扩容、容灾、备份回滚、性能优化等解决方案。 产品详情: https://www.aliyun.com/product/mongodb
目录
相关文章
|
3月前
|
存储 NoSQL JavaScript
MongoDB存储过程实战:聚合框架、脚本、最佳实践,一文全掌握!
【8月更文挑战第24天】MongoDB是一款备受欢迎的文档型NoSQL数据库,以灵活的数据模型和强大功能著称。尽管其存储过程支持不如传统关系型数据库,本文深入探讨了MongoDB在此方面的最佳实践。包括利用聚合框架处理复杂业务逻辑、封装业务逻辑提高复用性、运用JavaScript脚本实现类似存储过程的功能以及考虑集成其他工具提升数据处理能力。通过示例代码展示如何创建订单处理集合并定义验证规则,虽未直接实现存储过程,但有效地演示了如何借助JavaScript脚本处理业务逻辑,为开发者提供更多实用指导。
63 2
|
4月前
|
存储 NoSQL Java
使用MongoDB实现NoSQL数据库的最佳实践
使用MongoDB实现NoSQL数据库的最佳实践
|
6月前
|
存储 监控 NoSQL
【MongoDB 专栏】MongoDB 分片策略与最佳实践
【5月更文挑战第10天】MongoDB 分片是应对大数据量的扩展策略,涉及哈希和范围分片两种策略。分片架构包含分片服务器、配置服务器和路由服务器。最佳实践包括选择合适分片键、监控调整、避免热点数据等。注意数据分布不均和跨分片查询的挑战。通过实例展示了如何在电商场景中应用分片。文章旨在帮助理解并优化 MongoDB 分片使用。
239 3
【MongoDB 专栏】MongoDB 分片策略与最佳实践
|
6月前
|
NoSQL MongoDB 数据库
通过优化索引以消除 MongoDB 中的 "查询目标已超过1000个扫描对象/返回的文档数" 警告
MongoDB NoSQL数据库在处理复杂查询时可能出现“查询目标已超过1000个扫描对象/返回的文档数”警告。文章分析了该问题,展示了一个示例集合和相关索引,并提供了查询示例。通过`explain`命令发现查询未有效利用索引。解决方案是遵循ESR规则,创建新索引从而优化查询并消除警告。
163 1
|
5月前
|
NoSQL 安全 MongoDB
精准数据清理:掌握 MongoDB 删除集合的方法与最佳实践
精准数据清理:掌握 MongoDB 删除集合的方法与最佳实践
171 0
|
5月前
|
存储 NoSQL 数据管理
MongoDB关系处理:优化数据管理、提升性能的最佳实践
MongoDB关系处理:优化数据管理、提升性能的最佳实践
|
5月前
|
存储 NoSQL MongoDB
深入解析 MongoDB 与 Python:基本语法、实用示例与最佳实践
深入解析 MongoDB 与 Python:基本语法、实用示例与最佳实践
|
5月前
|
监控 NoSQL MongoDB
深入MongoDB监控:全面解析命令、实用示例与最佳实践
深入MongoDB监控:全面解析命令、实用示例与最佳实践
116 0
|
6月前
|
监控 NoSQL 测试技术
MongoDB性能最佳实践:如何制定更有效的基准测试?
感谢你与我们一起走过这段MongoDB性能最佳实践之旅,希望你能从中获取一些有用的信息
1888 3
|
6月前
|
消息中间件 NoSQL Kafka
云原生最佳实践系列 5:基于函数计算 FC 实现阿里云 Kafka 消息内容控制 MongoDB DML 操作
该方案描述了一个大数据ETL流程,其中阿里云Kafka消息根据内容触发函数计算(FC)函数,执行针对MongoDB的增、删、改操作。