Mongodb 文件存储 GridFs-蒲公英云

转载自：https://jacoobwang.github.io/2017/12/30/Mongodb%E7%9A%84%E6%96%87%E4%BB%B6%E5%AD%98%E5%82%A8GridFs/

叙述

MongoDB是一种文档导向的数据库管理系统，由C++撰写而成，以此来解决应用程序开发社区中的大量现实问题。2007年10月，MongoDB由10gen团队所发展。2009年2月首度推出。

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

Mongodb中有一个重要功能–GridFS，但并不为人所熟悉。本文主要讲解如何更好地使用GridFS功能，结合实践中的案例分享经验。

GridFS是Mongo的一个子模块,使用GridFS可以基于MongoDB来持久存储文件。并且支持分布式应用(文件分布存储和读取)。作为MongoDB中二进制数据存储在数据库中的解决方案，通常用来处理大文件，对于MongoDB的BSON格式的数据(文档)存储有尺寸限制，最大为16M。但是在实际系统开发中，上传的图片或者文件可能尺寸会很大，此时我们可以借用GridFS来辅助管理这些文件。

GridFS不是MongoDB自身特性，只是一种将大型文件存储在MongoDB的文件规范，所有官方支持的驱动均实现了GridFS规范。GridFS制定大文件在数据库中如何处理，通过开发语言驱动来完成、通过API接口来存储检索大文件。

应用场景

如果您的文件系统在一个目录中存储的文件的数量有限，你可以使用GridFS存储尽可能多的文件。
当你想访问大型文件的部分信息，却不想加载整个文件到内存时，您可以使用GridFS存储文件，并读取文件部分信息，而不需要加载整个文件到内存。
当你想让你的文件和元数据自动同步并部署在多个系统和设施，你可以使用GridFS实现分布式文件存储。

原理

GridFS使用两个集合（collection）存储文件。一个集合是chunks, 用于存储文件内容的二进制数据；一个集合是files，用于存储文件的元数据。

GridFS会将两个集合放在一个普通的buket中，并且这两个集合使用buket的名字作为前缀。MongoDB的GridFs默认使用fs命名的buket存放两个文件集合。因此存储文件的两个集合分别会命名为集合fs.files ,集合fs.chunks。

当然也可以定义不同的buket名字，甚至在一个数据库中定义多个bukets，但所有的集合的名字都不得超过mongoDB命名空间的限制。

MongoDB集合的命名包括了数据库名字与集合名字，会将数据库名与集合名通过“.”分隔(eg:.)。而且命名的最大长度不得超过120bytes。

当把一个文件存储到GridFS时，如果文件大于chunksize （每个chunk块大小为256KB），会先将文件按照chunk的大小分割成多个chunk块，最终将chunk块的信息存储在fs.chunks集合的多个文档中。然后将文件信息存储在fs.files集合的唯一一份文档中。其中fs.chunks集合中多个文档中的file_id字段对应fs.files集中文档”_id”字段。

读文件时，先根据查询条件在files集合中找到对应的文档，同时得到“_id”字段，再根据“_id”在chunks集合中查询所有“files_id”等于“_id”的文档。最后根据“n”字段顺序读取chunk的“data”字段数据，还原文件。

存储过程如图下所示：

watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpemhlbmd5dTg5MTIzMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70

fs.files 集合存储文件的元数据，以类json格式文档形式存储。每在GridFS存储一个文件，则会在fs.files集合中对应生成一个文档。

fs.files集合中文档的存储内容如下：

{
  "_id": <ObjectId>,    // 文档ID，唯一标识
  "chunkSize": <num>,   // chunk大小 256kb
  "uploadDate": <timetamp>, //文件上传时间 
  "length": <num>,      // 文件长度
  "md5": <string>,      // 文件md5值
  "filename": <string>, // 文件名
  "contentType": <string>,// 文件的MIME类型
  "metadata": <dataObject>// 文件自定义信息
}

fs.chunks 集合存储文件文件内容的二进制数据，以类json格式文档形式存储。每在GridFS存储一个文件，GridFS就会将文件内容按照chunksize大小（chunk容量为256k）分成多个文件块，然后将文件块按照类json格式存在.chunks集合中，每个文件块对应fs.chunk集合中一个文档。一个存储文件会对应一到多个chunk文档。

fs.chunks集合中文档的存储内容如下：

{
  "_id": <ObjectId>,    // 文档ID，唯一标识
  "files_id": <ObjectId>,    // 对应fs.files文档的ID
  "n": <num>,           // 序号，标识文件的第几个 chunk
  "data": <binary>      // 文件二级制数据
}

为了提高检索速度 MongoDB为GridFS的两个集合建立了索引。fs.files集合使用是“filename”与“uploadDate” 字段作为唯一、复合索引。fs.chunk集合使用的是“files_id”与“n”字段作为唯一、复合索引。

如何使用GridFS？

shell 命令之 mongofiles

mongoDB提供mingofiles工具，可以使用命令行来操作GridFS。其实有四个主要命令，分别为：

Put
#mongofiles -h  -u  -p  --db files put /conn.log
connected to: 127.0.0.1
added file: { _id: ObjectId('530cf1009710ca8fd47d7d5d'), filename: "./conn.log", chunkSize: 262144, uploadDate: new Date(1393357057021), md5: "6515e95f8bb161f6435b130a0e587ccd", length: 1644981 }
done!
Get
#mongofiles -h  -u  -p  --db files get /conn.log
connected to: 127.0.0.1
done write to: ./conn.log
List
# mongofiles -h  -u  -p  list
connected to: 127.0.0.1
/conn.log 1644981
Delete
[root@ip-10-198-25-43 tmp]# mongofiles -h  -u  -p  --db files delete /conn.log
connected to: 127.0.0.1
done!

这些命令都是按照filename操作GridFS中存储的文件的。

API

MongoDB支持多种编程语言驱动。比如c、java、C#、nodeJs等。因此可以使用这些语言MongoDB驱动API操作，扩展GridFS。

以下是一个nodejs版本的代码：

const mongoose = require('mongoose')
const fs = require('fs')
const Promise = require('bluebird')
const { isString } = require('lodash')
const ObjectId = mongoose.Types.ObjectId
let bucket
let db
function init (_db) {
  db = _db
  bucket = new mongoose.mongo.GridFSBucket(db)
}
async function uploadFiles (files, options) {
  return Promise.map(files, file =>  // eslint-disable-line
    uploadFile(file.path, file.key, options), { concurrency: 3 })
}
async function uploadFile (filePath, fileName, options) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    let openUploadStream = bucket.openUploadStream(fileName)
    fs.createReadStream(filePath)
      .pipe(openUploadStream)
      .on('error', function (error) {
        if (options && options.deleteIfError) {
          deleteFileById(openUploadStream.id)
          fs.unlink(filePath)
        }
        reject(error)
      })
      .on('finish', function (result) {
        resolve(result)
      })
  })
}
function findFileById (id) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    if (isString(id)) {
      id = ObjectId(id)
    }
    db.collection('fs.files').findOne({ _id: id }, function (err, result) {
      if (err) return reject(err)
      resolve(result)
    })
  })
}
function deleteFileById (id) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    if (isString(id)) {
      id = ObjectId(id)
    }
    bucket.delete(id, function (err) {
      resolve(!err)
    })
  })
}
function getStreamById (id) {
  if (isString(id)) {
    id = ObjectId(id)
  }
  return bucket.openDownloadStream(id)
}
module.exports = {
  init,
  uploadFiles,
  uploadFile,
  findFileById,
  deleteFileById,
  getStreamById,
}

总结

GridFs不会自动处理md5值相同的文件，也就是说，同一个文件进行两次put命令，将会在GridFS中对应两个不同的存储，对于存储来说，这是一种浪费。对于md5相同的文件，如果想要在GridFS中只有一个存储，需要通过API进行扩展处理。

MongoDB 不会释放已经占用的硬盘空间。即使删除db中的集合 MongoDB也不会释放磁盘空间。同样，如果使用GridFS存储文件，从GridFS存储中删除无用的垃圾文件，MongoDB依然不会释放磁盘空间的。这会造成磁盘一直在消耗，而无法回收利用的问题。

解决办法：

可以通过修复数据库来回收磁盘空间，即在mongo shell中运行db.repairDatabase()命令或者db.runCommand({ repairDatabase: 1 })命令。（此命令执行比较慢）。
使用通过修复数据库方法回收磁盘时需要注意，待修复磁盘的剩余空间必须大于等于存储数据集占用空间加上2G，否则无法完成修复。因此使用GridFS大量存储文件必须提前考虑设计磁盘回收方案，以解决mongoDB磁盘回收问题。
使用dump & restore方式，即先删除mongoDB数据库中需要清除的数据，然后使用mongodump备份数据库。备份完成后，删除MongoDB的数据库，使用Mongorestore工具恢复备份数据到数据库。

当使用db.repairDatabase()命令没有足够的磁盘剩余空间时，可以采用dump & restore方式回收磁盘资源。如果MongoDB是副本集模式，dump & restore方式可以做到对外持续服务，在不影响MongoDB正常使用下回收磁盘资源。

MogonDB使用副本集，实践使用dump & restore方式，回收磁盘资源。70G的数据在2小时之内完成数据清理及磁盘回收，并且整个过程不影响MongoDB对外服务，同时可以保证处理过程中数据库增量数据的完整。

本文参考链接：1.http://rdc.hundsun.com/portal/article/703.html