白長清++劉敏

摘 要：海量規(guī)模數據不斷涌現，對非結構型數據的存儲和處理需求日益增長，傳統(tǒng)的關系數據庫很難對其高效處理，NoSQL技術則能比較好的解決這類問題。本文將介紹NoSQL，MongoDB，以及MongoDB在處理海量氣象參數的傳感器數據時的應用。實踐證明，以MongoDB為代表的NoSQL數據庫在存儲和訪問海量的非結構化數據時，有著良好的性能。

關鍵詞：NoSQL；MongoDB；海量數據；面向文檔

中圖分類號：TP311

文獻標識碼：A

DOI： 10.3969/j.issn.1003-6970.2015.11.010

0 引言

隨著云計算時代的到來，web2.0的快速發(fā)展，非關系型、分布式數據存儲得到了快速的發(fā)展，它們具有非常高的讀寫性能，尤其在大數據量下。而且NoSQL具有靈活的數據模型，即無需事先為要存儲的數據建立字段，隨時可以存儲白定義的數據格式。在不太影響性能的情況下，就可以方便的實現高可用的架構。面向文檔的MongoDB，其數據結構非常松散，可以存儲比較復雜的數據類型，保證海量數據存儲的同時，具有良好的查詢性能，擁有廣泛應用。

在本實驗室氣象局項目中，需要存儲、查詢大量氣象參數測量傳感器數據，每次測量的數據通道并不都是一致，即測量數據是弱一致性的，還要求保持可擴展性，并且能夠便捷的獲取數據，而MongoDB能很好的滿足這些需求，本文將以實驗室氣象參數測量傳感器數據的處理為背景，介紹MongoDB在實際生產中的運用。

1 NoSQL

1.1 概述

NoSQL是對非關系型數據庫系統(tǒng)的總稱，意思是No SQL（沒有SQL語言）。它與關系型數據庫最重要的不同是：NoSQL不使用SQL作為查詢語言。其數據存儲可以不需要固定的表格模式，也經常會避免使用SQL的JOIN操作，一般具有水平可擴展的特征。在大量數據存取上具備關系型數據庫無法比擬的性能優(yōu)勢。NoSQL數據庫憑借著其非關系型、分布式、開源和橫向擴展等優(yōu)勢，被認為是下一代數據庫產品。

1.2 NoSQL分類

NoSQL可以大體上分為4個種類：Key-value（鍵值存儲）、Document-Oriented（面向文檔）、Column-Family Databases（面向表列）以及Graph-Oriented Databases（面向圖論）。下面就一覽這些類型的特性：

鍵值數據庫：通過key快速查詢到其value，存儲并不關心值的格式，比如通過國際標準書號ISBN找一本書，在這里，ISBN是鍵，書籍的其他信息就是值。必須知道鍵才能查詢。

文檔存儲數據庫：面向文檔數據庫會將數據以文檔的形式儲存。每個文檔都是白包含的數據單元，是一系列數據項的集合。每個數據項都有一個名稱與對應的值，值既可以是簡單的數據類型，如字符串、數字和日期等；也可以是復雜的類型，如有序列表和關聯對象。

列式數據庫：也被稱為列式存儲或寬列存儲，對數據進行列式存儲。最大的特點是方便存儲結構化和半結構化數據，方便做數據壓縮，對針對某一列或者某幾列的查詢有非常大的10優(yōu)勢。

圖型數據庫：圖型數據庫關注值與值之間的關系，用圖型的數學概念存儲數據。圖型數據庫用帶有點、邊緣和屬性的圖的結構表示和存儲數據。在圖型數據庫中，每一個元素都包含一個直接的指向它毗鄰元素的點，所以也就不需要索引查找。

1.3 優(yōu)缺點

NoSQL數據庫最大的優(yōu)點在于它的去中心化、可擴展、容錯能力等屬性。用NoSQL數據庫，你可以為每一個特殊的用例定制化你的數據管理解決方案。另外，大多數NoSQL產品都是輕量級的，因此花費比較少。自從NoSQL產品被設計用來滿足特殊的用例和解決特殊的問題，它的功能也就比大多數關系型數據庫少，因為后者要應用于更廣泛的領域。因此，NoSQL數據庫需要的代碼更少，這也是和復雜的關系型數據庫相比具備的一項優(yōu)勢。

當然，NoSQL也有它的缺點。ACID協議是關系型數據庫的標準，但很多NoSQL數據庫做不到。如果ACID支持很關鍵，你必須要確定你選的NoSQL數據庫是否提供ACID。NoSQL數據庫的另一個缺點是不支持SQL語言。經過40多年的發(fā)展，SQL已經成為訪問數據的通用語言。一套數據庫系統(tǒng)不支持SQL語言就意味著要求開發(fā)者學習不同的訪問數據的語言。

NoSQL數據庫在網頁擴展、大數據和分析部署等方面越來越流行。每一個種類的NoSQL數據庫都有適用的不同類型的應用程序和用例，這就涉及到一個NoSQL社區(qū)常用的一個話題，即多樣持久性，或者說根據數據庫處理應用程序需求的不同，使用不同的數據庫系統(tǒng)，用于不同的應用程序和用例。因此，使用NoSQL最重要的是使用正確的數據庫，滿足具體的需求，哪怕是要引入一種新的數據庫系統(tǒng)。

2 MongoDB

2.1 簡述

MongoDB是一個高性能，開源，可擴展，無模式的文檔型數據庫，由C++語言編寫。旨在為WEB應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案，是當前NoSql數據庫中比較熱門的一種。它是一個介于關系數據庫和非關系數據庫之間的產品，是非關系數據庫當中功能最豐富，最像關系數據庫的。支持的數據結構非常松散，是類似json的bson格式，因此可以存儲比較復雜的數據類型。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似于面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關系數據庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。

傳統(tǒng)的關系數據庫一般由數據庫（database）、表（table）、記錄（record）三個層次概念組成，MongoDB是由數據庫（database）、集合（collection）、文檔對象（document）三個層次組成。集合對應于關系型數據庫里的表，但是集合中沒有列、行和關系概念，這體現了其模式自由的特點。

它的特點是高性能、易部署、易使用，存儲數據非常方便。主要功能特性有：

1）面向集合存儲，易存儲對象類型的數據。

2）模式自由。

3）支持動態(tài)查詢。

4）支持完全索引，包含內部對象。

5）支持查詢。

6）支持復制和故障恢復。

7）使用高效的二進制數據存儲，包括大型對象（如視頻等）。

8）自動處理碎片，以支持云計算層次的擴展性。

9）支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多種語言。

10）文件存儲格式為BSON（一種JSON的擴展）。

11）可通過網絡訪問。

所謂“面向集合”（Collenction-Oriented），意思是數據被分組存儲在數據集中，被稱為一個集合（Collenction）。每個集合在數據庫中都有一個唯一的標識名，并且可以包含無限數目的文檔。集合的概念類似關系型數據庫（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定義任何模式（schema）。

模式自由（schema-free），意味著對于存儲在mongodb數據庫中的文件，我們不需要知道它的任何結構定義。如果需要的話，你完全可以把不同結構的文件存儲在同一個數據庫里。

存儲在集合中的文檔，被存儲為鍵一值對的形式。鍵用于唯一標識一個文檔，為字符串類型，而值則可以是各種復雜的文件類型。我們稱這種存儲形式為BSON（Binary JSON）。

2.2 Mongodb安裝配置

根據自己的實際系統(tǒng)環(huán)境，下載所要的文件，我的是RHEL 7 Linux 64-bit。下載：

# wget https： //fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhe170-3.0.7.tgz解壓至/usr/local/mongodb/，創(chuàng)建數據目錄/data/mongodb，創(chuàng)建配置文件mongodb.conf。配置文件mongodb.conf如下，其中dbpath指定數據庫目錄，logpath指定日志路徑，logappend=true使日志累加，fork=true使MongoDB以守護進程運行，port指定端口號，默認27017。

dbpath=/data/mongo/

logpath=/data/mongo/mongo.log

logappend=true

fork=true

port=27017

MongoDB有兩種啟動方式，配置文件啟動和參數啟動，如下：

1.配置文件方式啟動mongo

#/usr/local/mongodb/bin/mongod -f/data/mongo/mongodb.conf

2.參數啟動mongo

/usr/local/mongodb/bin/mongod -logpath /data/mongo/mongo.log -logappend -fork -dbpath /data/mongo/-port 27017

3.設置開機啟動：

#echo“/usr/local/mongodb/bin/mongod—f/data/mongo/mongodb.conf”>>/etc/rc.local

3 氣象傳感器數據在mongo系統(tǒng)中的存儲

3.1 數據的插入

使用Python創(chuàng)建數據庫的方法如下：

client=MongoClient（）

db=client.meteor_data

collection=db.res

連接到mongo數據庫metor_data，并選中集合（cellection） res，注意：這里并沒有創(chuàng)建集合，mongo采用延時創(chuàng)建的方法，當有document插入時才真正創(chuàng)建相應的數據庫和集合。

如下所示是一條測量數據，‘CHIO代表通道10的測量數據，102941.437對應氣象參數的傳感器測量值。每條測量數據中通道數并不固定，可以根據測量需要選擇?！甌IME則代表測量的時刻。

{u'CHl0'：102941.437，u'TIME'：'2015-09-22 20：33： 10'，u'CH5'： 918.236714， u'CH6'：270.424495，u'CH7'： 328.123456， u'CH8'：465.627787，u'CH9'：386.63469}

我們通過把多條測量數據作為document插入集合res中，來存儲測量數據，python插入document的方法為：collection.insert_one（data），其中date代表要插入的測量數據。插入后的document如下。其中，'_id'域為mongo為我們自動添加的，作為主鍵。

{u'CHl0'：102941.437，u'TIME'：u'2015-09-22 20：33：10'， u'CH5'： 918.236714， u'CH6'：270.424495， u'CH7'：328.123456，u'CH8'：465.627787，u'CH9'：386.63469， u'_id'： Objectld（'563afebee138233a73b2at20'）}

3.2 數據的查詢

測量數據存儲后，我們可以很方便的去查詢，有相等匹配（equality matching）和條件匹配。相等匹配格式為：{：， ：，…}，如cursor=collection.find（{'TIME'：'2015-09-2220：33：10'}），會查詢出TIME域為‘2015-09-22 20：33：10的document。而條件匹配會用到比較運算符，比較運算符主要有“$lt”、“$gt”、“$in”等。條件匹配格式為：{：{：}}，如cursor=collection.find（{‘CH1：{“$lt”：4633}}），會查找出‘CH1域值小于4633的記錄。

3.3 更新

集合更新的python接口有update_one（）和update_many（），更新時需指定過濾條件和匹配的document要執(zhí)行的動作。如result=collection.update_one（{'TIME'： '2015-09-22 20：33：10'}，{“$set”：{"discription"：“measure resistance”}}），會先匹配‘TIME域為‘2015-09-22 20： 33： 10的記錄，然后更新其”discription”域的值為”measure resistance”，若沒有該域，則會添加該域。其中，”$set”為設定域值運算符，其他更新運算符：”$inc”為指定域的值增加指定值，”$rename”用于重命名域名，”$push”向域值列表中添加元素。更新后的document為：

{u'CH10'：102941.437， u'TIME'： u'2015-09-22 20： 33： 10，u'discription'： u'measure resistance'，u'CH5'： 918.236714， u'CH6'： 270.424495， u'CH7'：328.123456， u'CH8'： 465.627787， u'CH9'： 386.63469，u'_id'：Objectld（'563afebee138233a73b2af20'）

3.4 聚合

MongoDB提供了一個聚合框架，其中包括常用功能，比如”$match”用于過濾記錄、“$unwind”用于解綁列表、“$group”用于根據指定域聚合。其聚合是基于階段（ stage）來進行的，其參數為一個個階段組成的列表，格式如下：db.collection.aggregate（[，，…]），各階段通過管道順序執(zhí)行，以此實現輸入數據的過濾、分組、求和等聚合操作。通過聚合框架，還可對返回的結果進行處理，實現一些特殊需求，例如別名顯示、增加字段、提取子字段等。例如在處理測量數據時需要統(tǒng)計某通道未被測量的次數，方法如下：

cursor=collection.aggregate（

[

{“$match”：{“CH5”：None}}，

{“$group”：{“_id”：“$CH5”，“count”：{“$sum”：1}}}

]

）

此聚合首先在第一階段匹配”CH5”域不存在的記錄，第二階段以”CH5”域的值分組，并以“id”作為key，統(tǒng)計各組記錄的數量，由于第一階段只匹配”CH5”域不存在的組，所以該聚合統(tǒng)計的是集合中”CH5”域不存在的記錄數。結果如下：

然而更多的高級聚合函數，比如sum、average、max、min、variance方差）和standard deviation（標準差）等需要通過MapReduce來實現。

4 結論

MongoDB提供了面向文檔的存儲結構，其模式十分自由，這很大程度增加了document的靈活性，可以很容易擴展支持TB級數據。同時其插入、查詢、更新、聚合等操作也十分方便簡易，支持C++、Python、Java等多種語言。本文結合實驗室氣象局研究項目，介紹了MongoDB的安裝，以及它在氣象傳感器數據存儲時的應用，項目實踐證明了其靈活、易用等優(yōu)點。相信在不久的將來以MongoDB為代表的Nosql將有更加廣泛的應用。