一文读懂MongoDB的全部知识点(1)，惊呆面试官。

本文主要是介绍一文读懂MongoDB的全部知识点(1)，惊呆面试官。，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

- - 01、mongodb是什么？
  - 02、mongodb有哪些特点？
  - 03、你说的NoSQL数据库是什么意思？NoSQL与RDBMS直接有什么区别？为什么要使用和不使用NoSQL数据库？说一说NoSQL数据库的几个优点?
  - 04、NoSQL数据库有哪些类型?
  - 05、MySQL与MongoDB之间最基本的差别是什么?
  - 06、你怎么比较MongoDB、CouchDB及CouchBase?
  - 07、MongoDB成为最好NoSQL数据库的原因是什么?
  - 08、journal回放在条目(entry)不完整时(比如恰巧有一个中途故障了)会遇到问题吗?
  - 09、分析器在MongoDB中的作用是什么?
  - 10、名字空间(namespace)是什么?
  - 11、如果用户移除对象的属性，该属性是否从存储层中删除?
  - 12、能否使用日志特征进行安全备份?
  - 13、允许空值null吗?
  - 14、更新操作立刻fsync到磁盘?
  - 15、如何执行事务/加锁?
  - 16、为什么我的数据文件如此庞大?
  - 17、启用备份故障恢复需要多久?
  - 18、什么是master或primary?
  - 19、什么是secondary或slave?
  - 20、我必须调用getLastError来确保写操作生效了么?
  - 21、我应该启动一个集群分片(sharded)还是一个非集群分片的 MongoDB 环境?
  - 22、分片(sharding)和复制(replication)是怎样工作的?
  - 23、数据在什么时候才会扩展到多个分片(shard)里?
  - 24、当我试图更新一个正在被迁移的块(chunk)上的文档时会发生什么?
  - 25、如果在一个分片(shard)停止或者很慢的时候，我发起一个查询会怎样?
  - 26、我可以把moveChunk目录里的旧文件删除吗?
  - 27、我怎么查看 Mongo 正在使用的链接?
  - 28、如果块移动操作(moveChunk)失败了，我需要手动清除部分转移的文档吗?
  - 29、如果我在使用复制技术(replication)，可以一部分使用日志(journaling)而其他部分则不使用吗?
  - 30、当更新一个正在被迁移的块（Chunk）上的文档时会发生什么？

01、mongodb是什么？

MongoDB 是一个面向文档的数据库，它将数据存储为 JSON 格式的文档，并使用 BSON 格式在磁盘上存储它们。MongoDB 是一个开源的分布式 NoSQL 数据库，它使用 JSON 格式存储数据，并支持复制和分片。MongoDB 是目前最流行的 NoSQL 数据库之一，它被许多大型组织使用，包括 Facebook、Google、Amazon 和 Netflix。

MongoDB 的主要特点包括：

灵活的数据模型：MongoDB 使用 JSON 格式存储数据，这使得它非常灵活，可以存储任何类型的数据。
高性能：MongoDB 使用多线程和内存缓存来提高性能。
可扩展性：MongoDB 支持复制和分片，这使得它可以轻松扩展到大型数据集。
可靠性：MongoDB 使用复制和自动故障转移来确保数据的可靠性。
安全性：MongoDB 支持用户权限和访问控制，这使得它可以安全地存储敏感数据。

MongoDB 是一个强大的数据库，它可以用于许多不同的应用程序。它是许多大型组织的首选 NoSQL 数据库，并且在不断增长。

以下是一些使用 MongoDB 的示例：

社交网络：MongoDB 可以用于存储用户信息、帖子、评论和其他内容。
电子商务：MongoDB 可以用于存储产品信息、订单信息和用户信息。
游戏：MongoDB 可以用于存储游戏状态、玩家信息和游戏数据。
物流：MongoDB 可以用于存储订单信息、库存信息和运输信息。

MongoDB 是一个强大的数据库，它可以用于许多不同的应用程序。它是许多大型组织的首选 NoSQL 数据库，并且在不断增长。

02、mongodb有哪些特点？

MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，具有以下特点：

面向文档：MongoDB使用BSON（二进制JSON）格式存储数据，数据以文档的形式组织，类似于关系数据库中的行。每个文档可以包含不同数量和类型的字段。
灵活的模式：与传统的关系数据库不同，MongoDB不需要预定义模式。每个文档可以有不同的字段，这使得在开发过程中可以轻松地修改数据模型。
可扩展性：MongoDB支持水平扩展，可以通过添加更多的服务器节点来增加存储容量和处理能力。这种可扩展性使得MongoDB适用于大规模数据和高负载的应用程序。
高性能：MongoDB具有高性能的读写操作。它使用内存映射文件的方式来存储数据，可以利用操作系统的缓存机制来提高读取性能。此外，MongoDB还支持索引和复制，以进一步提高查询性能和数据可靠性。
强大的查询语言：MongoDB提供了丰富的查询语言，包括类似SQL的查询语法、聚合管道和地理空间查询等。这使得开发人员可以灵活地查询和分析数据。
自动分片：MongoDB支持自动分片，可以将数据水平分割到多个服务器上。这种分片机制使得MongoDB能够处理大量的数据，并提供高可用性和负载均衡。

总的来说，MongoDB是一个灵活、可扩展且性能优越的数据库，适用于各种类型的应用程序。它在大数据和高负载的环境中表现出色，并提供了丰富的功能和查询语言来满足开发人员的需求。

03、你说的NoSQL数据库是什么意思？NoSQL与RDBMS直接有什么区别？为什么要使用和不使用NoSQL数据库？说一说NoSQL数据库的几个优点?

NoSQL 数据库是一种非关系型数据库，它不使用传统的关系模型来存储数据。NoSQL 数据库通常用于处理大规模数据集，并且在性能、可扩展性和可用性方面具有优势。

NoSQL 数据库与关系数据库（RDBMS）的主要区别在于，NoSQL 数据库不使用关系模型来存储数据。关系模型使用表来存储数据，每个表都有一个主键，用于唯一标识表中的行。NoSQL 数据库使用不同的数据模型来存储数据，例如键值存储、文档存储和列存储。

NoSQL 数据库通常用于处理大规模数据集，因为它们具有更好的性能和可扩展性。关系数据库在处理小规模数据集时通常表现得很好，但随着数据集的增长，它们的性能会下降。NoSQL 数据库可以处理更大的数据集，并且可以更快地处理查询。

NoSQL 数据库还具有更好的可用性。关系数据库通常使用单一写入点（SAW）来存储数据。这意味着，如果数据库中的主服务器发生故障，则所有数据都将不可用。NoSQL 数据库通常使用多写入点（MWR）来存储数据。这意味着，如果数据库中的主服务器发生故障，则数据仍然可以从其他服务器访问。

NoSQL 数据库有一些缺点。首先，NoSQL 数据库不支持关系数据库中的所有功能。例如，NoSQL 数据库不支持联结和子查询。其次，NoSQL 数据库通常更难使用和管理。关系数据库有许多成熟的工具和框架可以帮助开发人员使用它们，而 NoSQL 数据库的工具和框架还不那么成熟。

NoSQL 数据库的优点包括：

高性能：NoSQL 数据库通常比关系数据库更快。
可扩展性：NoSQL 数据库可以更容易地扩展到更大的数据集。
可用性：NoSQL 数据库通常具有更好的可用性。
灵活性：NoSQL 数据库提供了更多的灵活性，可以用于不同的应用程序。

NoSQL 数据库的缺点包括：

不支持关系数据库中的所有功能。
更难使用和管理。
不那么成熟。

在选择 NoSQL 数据库时，需要考虑以下因素：

数据类型：NoSQL 数据库支持不同的数据类型。需要选择一个支持所需数据类型的数据库。
性能：NoSQL 数据库的性能各不相同。需要选择一个满足性能要求的数据库。
可扩展性：NoSQL 数据库的可扩展性各不相同。需要选择一个可以扩展到所需数据集的数据库。
可用性：NoSQL 数据库的可用性各不相同。需要选择一个具有良好可用性的数据库。
灵活性：NoSQL 数据库的灵活性各不相同。需要选择一个满足灵活性要求的数据库。

NoSQL 数据库是一种非常有用的工具，可以用于处理大规模数据集。在选择 NoSQL 数据库时，需要考虑数据类型、性能、可扩展性、可用性和灵活性等因素。

04、NoSQL数据库有哪些类型?

NoSQL 数据库有以下几种类型：

键值存储：键值存储是一种简单的数据库，它将数据存储在键值对中。键值存储通常用于存储简单的数据，例如用户名和密码。
文档存储：文档存储是一种数据库，它将数据存储在文档中。文档可以包含不同的字段，并且可以使用不同的格式编写。文档存储通常用于存储结构化和非结构化数据。
列存储：列存储是一种数据库，它将数据存储在列中。列存储通常用于存储大量数据，并且可以更有效地处理数据分析。
图形数据库：图形数据库是一种数据库，它将数据存储在图中。图形数据库通常用于存储社交网络、交通网络和其他类型的关系数据。

NoSQL 数据库通常比关系数据库更快、更可扩展。但是，NoSQL 数据库不支持所有关系数据库的功能，例如联结和子查询。在选择 NoSQL 数据库时，需要考虑数据类型、性能、可扩展性和功能等因素。

05、MySQL与MongoDB之间最基本的差别是什么?

MySQL 和 MongoDB 都是非常流行的数据库，它们都有各自的优点和缺点。在选择哪种数据库时，需要考虑以下因素：

数据类型：MySQL 是关系数据库，而 MongoDB 是文档数据库。关系数据库中的表由行和列组成，而文档数据库中的文档由键值对组成。
性能：MySQL 的性能通常比 MongoDB 更快，因为它使用了关系模型。但是，MongoDB 可以处理更大的数据集，因为它不使用关系模型。
可扩展性：MySQL 可以水平扩展，而 MongoDB 可以水平和垂直扩展。
成本：MySQL 的成本通常比 MongoDB 更低，因为它是一个开源软件。但是，MongoDB 可以使用云服务提供商，这可以降低成本。
功能：MySQL 支持更多的功能，例如联结和子查询。MongoDB 支持更灵活的查询，例如聚合管道。

在选择哪种数据库时，需要考虑你的应用程序的需求。如果需要处理大量数据，MongoDB 是一个更好的选择。如果需要使用关系模型，MySQL 是一个更好的选择。

以下是 MySQL 和 MongoDB 之间的一些其他差异：

MySQL 使用 SQL 作为查询语言，而 MongoDB 使用自己的查询语言。
MySQL 支持事务，而 MongoDB 不支持事务。
MySQL 有更多的内置功能，例如索引和触发器。MongoDB 有更少的内置功能，但可以使用插件来添加更多功能。

MySQL 和 MongoDB 都是非常好的数据库，它们都有各自的优点和缺点。以下是以表格的形式简单描述其区别如下：

特征	MySQL	MongoDB
数据类型	关系型数据库	文档数据库
数据模型	表	文档
查询语言	SQL	MongoDB 自己的查询语言
事务	支持	不支持
索引	支持	支持
分片	支持	支持
可扩展性	水平扩展	水平和垂直扩展
成本	低	高
使用场景	中小型应用	大型应用

总体而言，MySQL 和 MongoDB 都是非常好的数据库，它们都有各自的优点和缺点。在选择哪种数据库时，需要考虑你的应用程序的需求。

06、你怎么比较MongoDB、CouchDB及CouchBase?

MongoDB、CouchDB 和 CouchBase 都是 NoSQL 数据库，但它们有不同的特点。

MongoDB 是基于文档的 NoSQL 数据库，这意味着数据以文档的形式存储，而不是以表的形式存储。MongoDB 使用 JSON 格式来存储文档，这使得它非常灵活，可以存储各种类型的数据。MongoDB 还支持复制和分片，这使得它可以扩展到大型数据集。
CouchDB 也是基于文档的 NoSQL 数据库，但它使用自己的格式来存储文档。CouchDB 支持复制和分片，但它不支持索引。CouchDB 还支持 RESTful 接口，这使得它可以与其他应用程序集成。
CouchBase 是基于键值对的 NoSQL 数据库，这意味着数据以键值对的形式存储。CouchBase 使用 JSON 格式来存储键值对，这使得它非常灵活，可以存储各种类型的数据。CouchBase 还支持复制和分片，这使得它可以扩展到大型数据集。

在选择 NoSQL 数据库时，需要考虑以下因素：

数据类型：你需要存储什么类型的数据？
数据量：你需要存储多少数据？
数据访问频率：你需要多频繁地访问数据？
数据安全性：你需要如何保护数据？
数据可扩展性：你需要多大的能力来扩展数据库？

根据你的需要，你可以选择最适合你的 NoSQL 数据库。

以下是 MongoDB、CouchDB 和 CouchBase 的比较表：

特征	MongoDB	CouchDB	CouchBase
数据类型	文档	文档	键值对
数据格式	JSON	自定义	JSON
复制	支持	支持	支持
分片	支持	支持	支持
RESTful 接口	不支持	支持	支持
索引	支持	不支持	支持
数据安全性	高	高	高
数据可扩展性	高	高	高

总体而言，MongoDB、CouchDB 和 CouchBase 都是非常好的 NoSQL 数据库，它们都有各自的优点和缺点。在选择 NoSQL 数据库时，需要考虑你的需要，并选择最适合你的数据库。

07、MongoDB成为最好NoSQL数据库的原因是什么?

MongoDB 是目前最流行的 NoSQL 数据库之一，它有许多优点，包括：

灵活的模式：MongoDB 不要求数据库的模式是预先定义的，这使得它非常灵活，可以存储各种类型的数据。
高性能：MongoDB 使用内存映射文件来存储数据，这使得它可以实现非常高的读写性能。
可扩展性：MongoDB 支持水平扩展，这意味着它可以很容易地扩展到更大的数据集。
可靠性：MongoDB 支持复制和分片，这使得它可以实现高可用性和数据可靠性。
易用性：MongoDB 的使用和管理非常简单，这使得它非常适合开发人员使用。

这些优点使 MongoDB 成为许多应用程序的理想选择，包括社交网络、电子商务、游戏和大数据分析。

以下是 MongoDB 的一些具体优势：

灵活的模式：MongoDB 不要求数据库的模式是预先定义的，这使得它非常灵活，可以存储各种类型的数据。例如，你可以在一个文档中存储用户的姓名、地址、电子邮件地址和电话号码。你也可以在一个文档中存储用户的订单历史记录。
高性能：MongoDB 使用内存映射文件来存储数据，这使得它可以实现非常高的读写性能。例如，你可以在 MongoDB 中存储数十亿条文档，并以每秒数千次的速度读取和写入它们。
可扩展性：MongoDB 支持水平扩展，这意味着它可以很容易地扩展到更大的数据集。例如，你可以在多个服务器上部署 MongoDB，并使用分片来分割数据。
可靠性：MongoDB 支持复制和分片，这使得它可以实现高可用性和数据可靠性。例如，你可以在多个服务器上部署 MongoDB，并使用复制来确保数据在发生故障时仍然可用。
易用性：MongoDB 的使用和管理非常简单，这使得它非常适合开发人员使用。例如，MongoDB 提供了一个简单的命令行工具，可以用于创建、修改和删除数据库和文档。

总体而言，MongoDB 是目前最流行的 NoSQL 数据库之一，它有许多优点，包括灵活的模式、高性能、可扩展性、可靠性和易用性。这些优点使 MongoDB 成为许多应用程序的理想选择，包括社交网络、电子商务、游戏和大数据分析。

08、journal回放在条目(entry)不完整时(比如恰巧有一个中途故障了)会遇到问题吗?

MongoDB 的 journal 记录是顺序写入的，这意味着每个条目都必须在前一个条目之后写入。如果一个条目没有完全写入，则后续的条目将无法写入，并且数据库将处于不一致状态。

如果发生这种情况，可以使用 MongoDB 的修复工具来修复数据库。修复工具将尝试恢复数据库，但它可能无法恢复所有数据。如果数据库无法修复，则可能需要将数据库恢复到以前的备份。

为了避免数据丢失，建议定期备份 MongoDB 数据库。备份可以使用 MongoDB 的备份工具创建，也可以使用第三方备份工具创建。

09、分析器在MongoDB中的作用是什么?

MongoDB 中的分析器用于分析文档，以便在查询时提高性能。分析器可以根据字段类型、字段值和字段位置来分析文档。

MongoDB 提供了以下几种分析器：

正则表达式分析器：用于匹配字段值中的正则表达式。
全文本分析器：用于分析文本字段，以便在查询时可以使用布尔运算符进行搜索。
地理空间分析器：用于分析地理空间字段，以便在查询时可以使用地理空间运算符进行搜索。

分析器可以通过以下方式提高查询性能：

减少查询的扫描量：分析器可以帮助 MongoDB 确定哪些文档需要扫描，以便找到匹配的结果。
减少查询的解析时间：分析器可以帮助 MongoDB 更快地解析查询，因为它不需要在查询时解析字段值。
提高查询的准确性：分析器可以帮助 MongoDB 更准确地匹配查询，因为它可以使用更复杂的匹配算法。

总体而言，分析器可以帮助 MongoDB 提高查询性能，并提高查询的准确性。

10、名字空间(namespace)是什么?

MongoDB 中的命名空间是数据库的逻辑分区，用于组织数据。命名空间可以用于将不同类型的数据分开，或者将数据分组以便更容易管理。

命名空间由数据库名称和集合名称组成。例如，一个命名空间可以是 “mydatabase.mycollection”。

命名空间可以通过以下方式创建：

使用 MongoDB 命令行工具：

use mydatabase
db.createCollection("mycollection")

使用 MongoDB 驱动程序：

MongoClient.connect("mongodb://localhost:27017/")
db = client.getDatabase("mydatabase")
collection = db.createCollection("mycollection")

命名空间可以通过以下方式删除：

使用 MongoDB 命令行工具：

use mydatabase
db.dropCollection("mycollection")

使用 MongoDB 驱动程序：

MongoClient.connect("mongodb://localhost:27017/")
db = client.getDatabase("mydatabase")
collection = db.getCollection("mycollection")
collection.drop()

命名空间可以通过以下方式查看：

使用 MongoDB 命令行工具：

use mydatabase
db.getCollectionNames()

使用 MongoDB 驱动程序：

MongoClient.connect("mongodb://localhost:27017/")
db = client.getDatabase("mydatabase")
collectionNames = db.getCollectionNames()

命名空间可以通过以下方式修改：

使用 MongoDB 命令行工具：

use mydatabase
db.renameCollection("mycollection", "newcollection")

使用 MongoDB 驱动程序：

MongoClient.connect("mongodb://localhost:27017/")
db = client.getDatabase("mydatabase")
collection = db.getCollection("mycollection")
collection.rename("newcollection")

命名空间是 MongoDB 中组织数据的一种有效方式。它们可以用于将不同类型的数据分开，或者将数据分组以便更容易管理。

11、如果用户移除对象的属性，该属性是否从存储层中删除?

在MongoDB中，如果用户移除对象的属性，该属性不会从存储层中删除。相反，MongoDB将保留文档的原始结构，并将属性标记为已删除。这样做是为了确保数据的完整性和一致性。

当用户删除文档中的属性时，MongoDB会在存储层中记录一个删除操作。这个操作将在后续的读取和写入操作中被考虑进去，以确保数据的一致性。当读取文档时，已删除的属性将不会返回给用户，但它仍然存在于存储层中。

如果用户希望完全删除属性并释放存储空间，可以使用 $unset 操作符来删除属性。这将从存储层中永久删除属性，并释放相关的存储空间。

总结来说，当用户移除对象的属性时，属性不会从存储层中删除，而是被标记为已删除。如果需要完全删除属性并释放存储空间，可以使用 $unset 操作符。

12、能否使用日志特征进行安全备份?

MongoDB 的日志功能可以用来创建安全备份。日志记录了对数据库所做的所有更改，因此可以使用它来恢复数据库到任何时间点。

要创建日志备份，可以使用以下步骤：

使用 MongoDB 命令行工具连接到数据库。
使用 db.currentOp() 命令获取当前正在运行的操作。
使用 db.killOp() 命令杀死所有正在运行的操作。
使用 db.fsync() 命令将数据库刷新到磁盘。
使用 db.copyDatabase() 命令复制数据库。
使用 db.dropDatabase() 命令删除数据库。
使用 db.restoreDatabase() 命令恢复数据库。

使用日志功能创建备份可以确保数据库在任何时间点都可以恢复。但是，需要注意的是，日志文件可能会非常大，因此需要确保有足够的磁盘空间来存储它们。

此外，日志文件可能会包含敏感信息，因此需要确保它们受到保护。可以使用加密来保护日志文件，或者将它们存储在安全的位置。

总之，MongoDB 的日志功能可以用来创建安全备份。但是，需要注意的是，日志文件可能会非常大，并且可能会包含敏感信息。因此，需要确保有足够的磁盘空间来存储它们，并确保它们受到保护。

13、允许空值null吗?

是的，MongoDB 允许存储空值（null）。在 MongoDB 中，null 是一种特殊的数据类型，表示空值或缺失值。可以将 null 分配给任何字段，以指示该字段没有值。

当在文档中存储 null 值时，MongoDB 将保留该值并将其视为有效数据。这允许在查询和更新操作中检查和处理空值。

使用 null 值的一些常见场景包括：

在文档中的可选字段中表示缺失值。
在更新操作中将字段设置为空值。
在查询操作中检查字段是否为 null。

需要注意的是，在 MongoDB 中，null 值和不存在的字段是不同的。当字段不存在时，它被视为不存在，而不是 null 值。

总结来说，MongoDB 允许存储空值（null），并将其视为有效的数据。这使得可以在文档中表示缺失值，并能够检查和处理空值。

14、更新操作立刻fsync到磁盘?

更新操作不会立即将数据刷新（fsync）到磁盘。在默认情况下，MongoDB 使用写时复制（Write Concern）机制，该机制将更新操作写入内存中的写入操作日志（Write Concern Journal）中，而不是直接写入磁盘。

写入操作日志是一种高性能的方式，它可以提供快速的写入操作，并且可以在后台异步地将数据刷新到磁盘。这种方式可以提高写入性能并减少磁盘的频繁写入操作，从而提高整体的性能。

然而，为了确保数据的持久性和一致性，MongoDB 提供了多种写入关注级别（Write Concern Level），可以控制何时将数据刷新到磁盘。可以根据需求选择不同的写入关注级别，包括：

“acknowledged”：确保数据写入主节点，并返回写入确认。
“journaled”：除了确保数据写入主节点外，还将数据写入写入操作日志。
“majority”：确保数据写入大多数副本集成员节点（主节点和从节点）。

使用更高级别的写入关注级别可以提供更高的数据持久性和一致性，但可能会对写入性能产生一定的影响。因此，根据应用程序的需求和性能要求，可以选择适当的写入关注级别。

需要注意的是，即使使用了写入关注级别，系统故障或异常情况仍可能导致数据丢失或不一致。因此，在关注数据持久性和一致性的同时，还应定期进行备份和故障恢复措施。

总结来说，更新操作不会立即将数据刷新到磁盘，而是使用写入操作日志来提供高性能的写入操作。可以通过选择适当的写入关注级别来控制数据刷新到磁盘的时机，以满足数据持久性和一致性的需求。

15、如何执行事务/加锁?

MongoDB 从版本 4.0 开始引入了事务功能，允许在多个操作之间执行原子性的、隔离的操作。在事务中，可以对多个文档进行读取和写入，并确保数据的一致性和完整性。

要执行事务和加锁，需要遵循以下步骤：

启用事务：在 MongoDB 的客户端或驱动程序中，使用 startSession() 方法启动一个会话，并将 startTransaction() 方法用于在会话中启动事务。
执行操作：在事务中，可以执行多个读取和写入操作。使用事务的会话对象来执行这些操作。
提交事务：在所有操作完成后，使用 commitTransaction() 方法提交事务。提交后，所有的写入操作将永久保存到数据库中。
回滚事务：如果在事务过程中发生错误或需要取消操作，可以使用 abortTransaction() 方法回滚事务。回滚后，所有的写入操作将被撤销，数据库恢复到事务开始之前的状态。

事务的隔离级别可以通过事务选项进行设置，包括读已提交（read committed）和可串行化（serializable）等级别。事务选项还可以用于设置超时时间和其他参数。

需要注意的是，事务的支持可能受到 MongoDB 部署的特定配置和版本限制。确保使用的 MongoDB 版本支持事务功能，并详细了解事务的使用方法和限制。

总结来说，要执行事务和加锁，需要启用事务、执行操作，然后提交或回滚事务。事务功能可以确保多个操作的原子性和隔离性，从而保证数据的一致性和完整性。

16、为什么我的数据文件如此庞大?

数据文件庞大的原因可能有多种可能性。以下是一些常见的原因：

数据量增长：如果你的应用程序处理大量数据，那么数据文件的大小可能会随着时间的推移而增长。这可能是由于新增数据、历史数据的保留或者数据更新导致的。
索引大小：索引是用于加速查询的数据结构，如果你的数据库中有大量的索引，那么索引文件的大小可能会占据大部分数据文件的空间。
冗余数据：如果你的数据库中存在冗余或重复的数据，那么数据文件的大小可能会增加。这可能是由于未经优化的数据模型、重复的记录或者数据不一致导致的。
日志文件：MongoDB 使用写入操作日志（Write Concern Journal）来确保数据的持久性和一致性。如果你的日志文件很大，那么数据文件的总大小可能会增加。
未清理的数据：如果你的应用程序没有进行定期的数据清理，那么可能会留下无用的数据，导致数据文件的大小增加。

为了解决数据文件过大的问题，你可以考虑以下几点：

定期清理无用的数据：删除不再需要的数据，确保数据库中只保留必要的数据。
优化数据模型和索引：检查数据模型和索引的设计，确保它们能够高效地支持你的查询需求，并减少数据冗余。
压缩数据：使用压缩技术可以减小数据文件的大小，但需要权衡压缩和读取性能之间的关系。
定期备份和恢复：定期进行数据库备份，并在需要时进行数据恢复，以确保数据的安全性和完整性。

如果你对数据文件的大小仍然感到困惑，建议检查数据库的配置和数据访问模式，或者咨询数据库管理员或专业人士以获取更详细的帮助和建议。

17、启用备份故障恢复需要多久?

启用备份和故障恢复所需的时间取决于多个因素，包括数据量的大小、硬件性能、网络速度以及备份和恢复策略的选择。

以下是一些可能影响备份和恢复时间的因素：

数据量：备份和恢复的时间通常与数据量成正比。如果数据库中包含大量数据，备份和恢复过程可能需要更长的时间。
硬件性能：备份和恢复过程可能受到硬件性能的限制。快速的存储设备和高性能的处理器可以加快备份和恢复的速度。
网络速度：如果备份和恢复涉及跨网络传输数据，网络速度可能成为一个瓶颈。较慢的网络连接可能导致备份和恢复时间延长。
备份策略：备份策略的选择也会影响备份和恢复的时间。完全备份需要更长的时间，而增量备份只备份更改的部分，可以减少备份时间。
恢复策略：如果需要进行完整的数据库恢复，恢复时间可能较长。选择增量或部分恢复策略可以减少恢复时间。

需要注意的是，备份和恢复是一个关键的任务，应该谨慎进行。建议在备份和恢复过程中遵循最佳实践，并确保备份的可靠性和完整性。

总的来说，启用备份和故障恢复所需的时间因多种因素而异。对于大型数据库，备份和恢复可能需要较长的时间。建议根据具体情况评估备份和恢复所需的时间，并确保在恢复过程中保持数据的安全性和完整性。

18、什么是master或primary?

在分布式数据库系统中，“master” 或 “primary” 是指主节点，它是负责处理写入操作和协调复制的节点。主节点接收客户端的写入请求，并将数据更新应用到数据库中。主节点还负责将数据的变更发送给其他从节点进行复制。

举个例子，假设有一个 MongoDB 的副本集（Replica Set），它由三个节点组成：一个主节点和两个从节点。在这种情况下，主节点被称为 “master” 或 “primary”。

当客户端发送写入请求时，请求将被发送到主节点。主节点将处理该写入请求，并将数据更新应用到本地数据库。然后，主节点将变更操作复制到其他从节点，以确保数据的一致性。

主节点的作用是保证数据的一致性和可用性。如果主节点发生故障或不可用，系统会自动选举一个新的主节点来接管写入操作和复制任务。

总结来说，“master” 或 “primary” 是指在分布式数据库系统中负责处理写入操作和协调复制的主节点。它接收写入请求并将数据更新应用到数据库中，同时负责将变更操作复制到其他从节点。

19、什么是secondary或slave?

“Secondary” 或 “Slave” 是在分布式数据库系统中指的是从节点。从节点是主节点的副本，它们接收主节点发送的变更操作，并将这些操作应用到本地数据库以保持数据的一致性。

举个例子，假设有一个 MongoDB 的副本集（Replica Set），它由三个节点组成：一个主节点和两个从节点。在这种情况下，两个从节点被称为 “secondary” 或 “slave”。

当主节点接收到写入请求并将数据更新应用到本地数据库后，它会将这些变更操作发送给从节点。从节点接收到变更操作后，会将这些操作应用到本地数据库，使其保持与主节点相同的数据状态。

从节点的作用是提供数据的冗余副本和读取操作的负载均衡。客户端可以向从节点发送读取请求，从节点可以独立地处理这些请求，减轻主节点的负载。

需要注意的是，从节点是只读的，不能直接接收客户端的写入请求。所有写入操作必须通过主节点进行处理，并通过复制机制传播到从节点。

总结来说，“Secondary” 或 “Slave” 是在分布式数据库系统中指的是从节点。它们接收主节点发送的变更操作，并将这些操作应用到本地数据库以保持数据的一致性。从节点提供数据的冗余副本和读取操作的负载均衡。

20、我必须调用getLastError来确保写操作生效了么?

不一定需要调用 getLastError 来确保写操作生效。在默认情况下，MongoDB 使用写关注级别（Write Concern）来确定写操作何时被认为是成功的。

写关注级别定义了写操作的持久性和确认要求。默认情况下，MongoDB 使用的写关注级别是 “acknowledged”，它确保写操作已被主节点接收和确认。这意味着在写操作返回之前，主节点已经接收到并确认了写操作。

如果你需要更严格的写操作确认，你可以使用更高级别的写关注级别，例如 “journaled” 或 “majority”。这些级别提供了更高的持久性和确认要求，但可能会对写入性能产生一定的影响。

调用 getLastError 是一种手动确认写操作是否成功的方法。它会阻塞当前线程，直到写操作被确认或超时。通过检查返回的结果，你可以确定写操作是否成功，并获取其他相关信息。

需要注意的是，在大多数情况下，使用默认的写关注级别是足够的，无需显式调用 getLastError 。只有在特定的需求或对写操作的确认有更高的要求时，才需要使用更高级别的写关注级别或调用 getLastError 。

总结来说，不一定需要调用 getLastError 来确保写操作生效。MongoDB 默认使用的写关注级别可以提供适当的写操作确认。只有在特定需求下才需要显式调用 getLastError 或使用更高级别的写关注级别。

21、我应该启动一个集群分片(sharded)还是一个非集群分片的 MongoDB 环境?

选择启动一个集群分片（sharded）还是一个非集群分片的 MongoDB 环境取决于你的应用程序的需求和预期的规模。

非集群分片的 MongoDB 环境适用于小规模的应用程序或者单个服务器环境。它使用单个 MongoDB 实例来存储和处理所有的数据。这种环境简单易用，适合于小型项目或者开发和测试环境。

而集群分片的 MongoDB 环境适用于需要处理大量数据和高并发访问的应用程序。它将数据分片（shard）存储在多个 MongoDB 实例中，每个实例负责处理其中一部分数据。这种环境可以提供更高的扩展性和性能，适合于需要处理大规模数据集和高负载的生产环境。

在选择集群分片的 MongoDB 环境时，需要考虑以下因素：

数据规模：如果你的应用程序处理大量数据，集群分片环境可以有效地分布和处理数据，提供更好的性能和扩展性。
并发访问：如果你的应用程序需要支持大量并发访问，集群分片环境可以通过将负载分布到多个实例上来提供更好的性能和响应能力。
高可用性：集群分片环境可以提供高可用性，通过在多个实例之间复制数据和自动故障转移来确保数据的可用性和持久性。

需要注意的是，集群分片的 MongoDB 环境需要更多的配置和管理工作，包括设置和管理分片、配置路由器和监控系统。如果你的应用程序规模较小或者没有特别高的性能和扩展需求，非集群分片的 MongoDB 环境可能更加简单和适合。

总结来说，选择启动一个集群分片还是一个非集群分片的 MongoDB 环境取决于你的应用程序的需求和预期的规模。集群分片环境适合处理大规模数据和高并发访问的应用程序，而非集群分片环境适合小规模项目或者开发和测试环境。

22、分片(sharding)和复制(replication)是怎样工作的?

分片（Sharding）和复制（Replication）是MongoDB中两个重要的概念，用于处理大规模数据和提高数据的可用性。

分片（Sharding）：
分片是将数据拆分为多个片段（Shard），并将这些片段分布在多个服务器上的过程。每个片段可以存储数据集的一部分。通过分片，MongoDB可以处理大规模数据集，并将负载分散到多个服务器上。

分片过程包括以下步骤：

选择一个或多个服务器作为分片服务器（Shard Server）。
定义分片键（Shard Key），它是用于将数据拆分为片段的字段。
将数据根据分片键进行划分，并将每个片段分配到不同的分片服务器上。
MongoDB路由器（Router）或称为mongos进程，用于将客户端请求路由到正确的分片服务器上。

通过分片，MongoDB可以实现水平扩展，提高数据的处理能力和存储容量。

复制（Replication）：
复制是指将数据复制到多个服务器上以提高数据的可用性和容错性。在复制中，有一个主节点（Primary），负责处理所有写入操作，并将数据复制到一个或多个从节点（Secondary）。

复制过程包括以下步骤：

选择一个服务器作为主节点（Primary）。
将其他服务器配置为从节点（Secondary），并与主节点建立复制关系。
主节点将写入操作应用到本地数据库，并将操作复制到从节点。
从节点将接收到的操作应用到本地数据库，保持与主节点相同的数据状态。

通过复制，MongoDB实现了数据的冗余备份和故障恢复。如果主节点发生故障，可以自动选举一个新的主节点来接管写入操作，并确保数据的可用性和一致性。

总结来说，分片（Sharding）用于处理大规模数据集和负载均衡，而复制（Replication）用于提高数据的可用性和容错性。通过这两个机制，MongoDB可以实现水平扩展和高可用性的分布式数据库系统。

23、数据在什么时候才会扩展到多个分片(shard)里?

数据在达到分片键（Shard Key）定义的划分规则时，才会扩展到多个分片（Shard）中。

在MongoDB中，分片键是用来划分数据并将其分配到不同分片的字段。当数据集中的文档的分片键值满足划分规则时，MongoDB会将文档存储到相应的分片上。这样，当数据集的大小增长并且无法容纳在单个分片中时，MongoDB会自动将数据扩展到多个分片中。

例如，假设有一个分片集群，并且根据某个字段进行分片，当文档的分片键值达到或超过预先定义的划分规则时，MongoDB会将数据分配到新的分片上。这样，数据会在多个分片中分布，从而实现数据的水平扩展和负载均衡。

需要注意的是，分片是在数据集增长到需要扩展的程度时进行的。MongoDB提供了工具和命令用于管理和配置分片集群，以便根据需求进行扩展和管理。

总结来说，数据在达到分片键定义的划分规则时，才会扩展到多个分片中。MongoDB会自动将数据分配到新的分片上，以实现数据的水平扩展和负载均衡。

24、当我试图更新一个正在被迁移的块(chunk)上的文档时会发生什么?

当你试图更新一个正在被迁移的块（chunk）上的文档时，根据 MongoDB 的行为，会发生以下情况：

如果更新操作涉及到正在被迁移的块的文档，MongoDB 可能会抛出一个错误。这是因为在迁移过程中，MongoDB 需要保持数据的一致性，并且不允许对正在迁移的块进行修改。
MongoDB 会将更新操作发送到文档所在的原始分片（source shard），而不是目标分片（target shard）。这是因为正在迁移的块仍然在原始分片上进行读写操作，直到迁移完成。
如果更新操作成功发送到原始分片并完成，那么在迁移完成后，更新后的文档将在目标分片上可见。一旦迁移完成，你可以在目标分片上继续对文档进行更新操作。

需要注意的是，在迁移过程中进行更新操作可能会导致一些延迟和性能影响。这是因为 MongoDB 需要处理数据的迁移和一致性，并且可能需要在源分片和目标分片之间进行数据同步。

为了避免在迁移过程中出现问题，建议在迁移期间尽量避免对正在被迁移的块上的文档进行频繁的更新操作。如果需要进行大量的更新操作，可以考虑在迁移完成后再执行。

总结来说，当你试图更新一个正在被迁移的块上的文档时，MongoDB 可能会抛出错误或将更新操作发送到原始分片。在迁移完成后，更新后的文档将在目标分片上可见。为了避免问题，建议在迁移期间尽量避免频繁的更新操作。

25、如果在一个分片(shard)停止或者很慢的时候，我发起一个查询会怎样?

如果在一个分片（shard）停止或者运行缓慢的情况下发起一个查询，查询将会受到影响。具体表现如下：

查询响应时间增加：由于某个分片停止或者运行缓慢，查询将无法从该分片获取数据，而是需要等待其他正常运行的分片响应。这可能导致查询的响应时间增加。
部分数据返回或错误：如果查询需要从停止或者运行缓慢的分片获取数据，并且无法在其他分片上找到所需数据，那么查询可能会返回部分数据或者错误。
超时错误：如果查询等待时间超过了设置的超时时间，那么查询可能会因为超时而失败，并返回超时错误。

对于分布式数据库系统如MongoDB，建议采取以下措施来处理分片停止或运行缓慢的情况：

监控和警报：设置监控系统以检测分片的运行状态，并在分片停止或运行缓慢时发送警报，以便及时采取措施。
故障转移和恢复：如果一个分片停止工作，需要尽快进行故障转移，将其替换为一个正常运行的分片。这可以通过重新启动故障分片、替换硬件或者进行数据恢复来实现。
负载均衡和优化查询：通过合理的负载均衡策略，将查询分配到正常运行的分片上，以避免过度依赖单个分片。此外，优化查询和索引设计可以提高查询性能，并减少对单个分片的依赖。

总结来说，如果在一个分片停止或者运行缓慢的情况下发起一个查询，查询可能会受到影响，包括响应时间增加、部分数据返回或错误，甚至可能导致超时错误。为了处理这种情况，建议设置监控和警报系统，进行故障转移和恢复，以及采取负载均衡和查询优化措施。

26、我可以把moveChunk目录里的旧文件删除吗?

在MongoDB中，moveChunk操作涉及到数据块的迁移，它会在moveChunk目录中生成一些临时文件。这些临时文件在迁移完成后通常会自动删除，但有时可能会出现未能删除的情况。

如果你确定数据块的迁移已经成功完成，并且moveChunk目录中的旧文件没有被其他进程使用，你可以手动删除这些旧文件。删除旧文件不会影响数据库的正常运行，但请确保你不需要这些文件，并且在删除之前做好备份。

请注意，删除moveChunk目录中的旧文件属于操作系统级别的操作，因此请谨慎执行并确保你具有足够的权限来进行删除操作。

总结来说，如果你确定数据块的迁移已经成功完成，并且moveChunk目录中的旧文件没有被其他进程使用，你可以手动删除这些旧文件。但请谨慎操作，并在删除之前做好备份。

27、我怎么查看 Mongo 正在使用的链接?

要查看 MongoDB 当前正在使用的连接，可以使用以下方法之一：

使用 MongoDB Shell：在 MongoDB Shell 中执行 db.currentOp() 命令，它会返回当前正在运行的操作，包括连接信息。你可以筛选出与你关联的连接信息。
使用 MongoDB 的管理工具：MongoDB 提供了一些管理工具，如 MongoDB Compass、MongoDB Management Service（MMS）等，它们提供了可视化界面来监视和管理 MongoDB 实例。这些工具通常提供了连接信息的概览和详细信息。
使用第三方监控工具：有许多第三方监控工具可以帮助你监视 MongoDB 实例的连接信息。一些常见的工具包括MMS、Datadog、New Relic等。这些工具提供了实时监控和警报功能，可以帮助你跟踪和管理连接。

无论你选择哪种方法，都可以查看当前 MongoDB 实例正在使用的连接信息。这对于监视和调优数据库性能非常有用。