【spi 源码分析】【涌源码头】【html爱心源码】mongodb 源码
1.Ubuntu下安装PHP的mongodb扩展操作命令
2.mongodb内核源码实现、性能调优、最佳运维实践系列-表级qps及表级详细时延统计实现原理
3.MongoDB学习记录（一）
4.BSONBSON c++ 代码分析
Ubuntu下安装PHP的mongodb扩展操作命令
在Ubuntu系统中安装PHP的mongodb扩展，需要按照以下步骤进行：
首先，通过wget命令下载PHP的mongodb扩展源码。命令如下：
$ wget -c /get/mongo-1.6.9.tgz
接着，spi 源码分析使用tar命令解压缩下载的源码文件：
$ tar zxvf mongo-1.6.9.tgz
随后，进入解压缩后的目录：
$ cd mongo-1.6.9
运行phpize命令进行配置：
$ phpize
使用configure命令进行扩展配置：
$ ./configure
执行make命令编译源码：
$ make all
进行测试：
$ make test
最后，使用sudo命令进行安装：
$ sudo make install
在Ubuntu系统下完成PHP的mongodb扩展安装后，即可在PHP环境中使用mongodb数据库。确保系统环境配置正确，PHP版本与mongodb扩展兼容，方可顺利使用。
mongodb内核源码实现、性能调优、最佳运维实践系列-表级qps及表级详细时延统计实现原理
针对 MongoDB 内核源码实现中的表级 QPS（查询每秒操作数）及表级详细时延统计实现原理，本文将深入探讨其设计、核心代码实现以及最佳运维实践。作者为 OPPO 文档数据库 MongoDB 负责人，专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发工作，持续分享《MongoDB 内核源码设计、涌源码头性能优化、最佳运维实践》。以下内容将围绕 MongoDB 内核中提供的数据导出及恢复工具（mongodump、mongorestore、mongoexport、mongoimport）、客户端 shell 链接工具（mongo）、IO 测试工具（mongoperf）以及流量 QPS/时延监控统计工具（mongostat、mongotop）进行分析。
Mongostat 和 mongotop 提供的监控统计功能虽然强大，但其功能局限性在于无法实现对表级 QPS 与详细时延的监控。为解决这一问题，MongoDB 实际上提供了内部实现的表级别统计接口。本文将详细解析这些接口的实现原理、核心代码以及如何应用到最佳运维实践中。
### 1. mongostat、mongotop 监控统计信息分析
Mongostat 和 mongotop 工具作为 MongoDB 的官方监控工具，分别提供了集群操作统计与表级别的读写时延统计。接下来，我们将深入探讨这些工具的使用方法、监控项以及功能实现。
#### 1.1 mongostat 监控统计分析
Mongostat 工具能够监控当前集群中各种操作的统计情况，包括增、html爱心源码删、改、查操作，以及 getMore（用于批量拉取数据时的游标操作）和 command（在 mongos 和 mongod 之间的命令处理）。了解 mongostat 帮助参数的详细说明，有助于更深入地掌握其功能。
#### 1.2 mongotop 监控统计分析
mongotop 则专注于对所有表的读写时延进行统计，并按照总耗时排序，直观地输出结果。分析 mongotop 监控输出项各字段的说明，可以帮助运维人员快速定位性能瓶颈。
### 2. 表级详细操作统计及其时延监控统计实现原理与核心代码
在 MongoDB 内核中，对表级别的增、删、改、查、getMore、command 进行了详细的操作统计，并对每种操作的时延进行了记录。每个表都拥有一个 CollectionData 结构，该结构中存储了所有操作统计和时延统计信息。核心代码定义了 UsageMap、CollectionData、rdf查询源码UsageData 及 OperationLatencyHistogram 等关键类，以实现表级别的统计功能。
#### 2.1 表级统计实现原理
通过多层次的类结构分层，MongoDB 实现了表级别的详细统计。核心数据结构包括：UsageMap（使用 StringMap 表结构存储所有表名及其对应的表级统计信息）、CollectionData（包含锁统计、详细请求统计、汇总型统计）、以及 OperationLatencyHistogram（实现表级别的操作汇总统计与时延统计）。
#### 2.2 核心代码实现
MongoDB 表级详细统计实现主要集中在 src/mongo/db/stats 目录下的 top.cpp、top.h、operation_latency_histogram.cpp、operation_latency_histogram.h 四个文件中。其中，核心数据结构的代码实现展示了如何通过 UsageMap 结构存储所有表名及其统计信息，CollectionData 结构用于存储锁统计、详细请求统计和汇总型统计，而 OperationLatencyHistogram 类则实现了汇总型统计中的读、写、command 操作及对应时延统计。
### 3. 表级详细统计对外接口
为了便于运维人员使用表级统计信息，MongoDB 提供了对外接口，包括但不限于锁维度及请求类型维度相关统计接口与汇总型表级别统计接口。个性登录源码通过这些接口，运维人员可以执行特定命令获取表级别的锁统计、请求类型统计以及汇总型统计信息。
### 结论
本文通过深入解析 MongoDB 内核中的表级 QPS 及详细时延统计实现原理，详细介绍了核心代码实现以及对外提供的统计接口。了解这些实现细节对于优化数据库性能、进行高效运维具有重要意义。运维人员可以根据本文内容，结合实际应用场景，实施最佳实践，从而提高 MongoDB 的整体性能与稳定性。
MongoDB学习记录（一）
NoSQL，指的是非关系型的数据库。其全称是Not Only SQL，是对不同于传统关系型数据库的数据库管理系统的统称。NoSQL数据库用于存储超大规模数据，灵活且高效。
MongoDB是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载情况下，通过增加更多的节点，可以保持服务器性能稳定。其数据存储为文档，每个文档由键值对组成，类似于Json格式，字段值可以包含其他文档、数组以及文档数组，且文档结构不必相同，类型也无严格限制，这与关系型数据库有着显著区别。
在MongoDB中，一个数据库可以包含多个数据库，每个数据库都有自己的集合和权限。通过命令`show dbs`可以查看所有数据的列表，使用`db`命令可以显示当前数据库对象或集合，执行`use`命令可以连接到指定的数据库。
文档是MongoDB存储的基本单位，类似于关系型数据库中的表，但集合没有固定的结构，可以插入不同格式和类型的数据。MongoDB中提供了`capped collections`，即固定大小的集合，具有高性能以及过期特性。这些集合按照文档的插入顺序保存，并且存储空间预先分配，适用于记录日志等场景。
数据库的信息存储在集合中，使用了系统的命名空间`dbname.system.*`。在MongoDB中，`system.*`集合包含了多种系统信息，例如版本号、索引信息等。
MongoDB使用Json格式的文档存储数据，除了基本的6种Json数据类型（NULL、布尔、数字、字符串、数组、对象），MongoDB还扩展了数据类型，共有种数据类型。其中，`ObjectId`类似于唯一主键，用于快速生成和排序。
在Linux下部署MongoDB，首先从官网下载源码并解压至服务器上，然后启动MongoDB服务并查看日志以确认是否成功启动。
MongoDB提供创建、删除数据库，以及创建、删除、插入、查询集合等功能。在创建数据库、集合时无需预先定义，数据插入时系统会自动创建集合。插入文档时需要考虑固定集合的大小限制以及最大值。
MongoDB查询文档使用`find()`方法，返回非结构化的所有文档，`pretty()`方法以格式化方式显示所有文档，便于阅读。查询时可以使用`findOne()`方法返回一个文档，或通过`$gt`、`$gte`、`$lt`、`$lte`、`$ne`、`$eq`等操作符进行条件查询，实现与关系型数据库类似的`WHERE`语句功能。
通过`$and`和`$or`关键字可以实现SQL中的`AND`和`OR`条件查询。`$and`用于多个条件同时满足的查询，`$or`用于在多个条件中任意一个满足的查询。
总之，MongoDB提供了一种灵活、高效的数据存储方式，适用于大规模数据处理和高并发场景。通过上述功能，可以实现数据库的增删改查以及复杂条件查询。
BSONBSON c++ 代码分析
MongoDB源代码中包含了BSON（Binary JSON）代码库，通过包含"bson.h"头文件即可访问其中的功能。 关键类包括： mongo::BSONObj：用于表示BSON对象。 mongo::BSONElement：表示BSON对象中元素的方法。 mongo::BSONObjBuilder：构建BSON对象的类。 mongo::BSONObjIterator：遍历BSON对象中元素的迭代器。 创建BSON对象的方式有多种： BSONObjBuilder b; b.append("name","lemo"); b.append("age",); BSONObj p = b.obj(); BSONObj p = BSONObjBuilder().append("name","lemo").append("age",).obj(); BSONObjBuilder b; b << "name" << "lemo" << "age" << ; BSONObj p = b.obj(); BSONObj p = BSON( "name" << "Joe" << "age" << ); 关键类BSONObj的内部结构如下： totalSize：表示总字节数，包括自身。 BSONType：对象类型，如Boolean、String、Date等。 FieldName：字段名。 Data：具体数据存储，根据不同的BSONType。 BSONObjBuilder集成了StringBuilder，用于构建实际的字节点，替代了std::stringstream。StringBuilder内部是动态增长内存缓冲区，最大容量为MB。 BSONObjIterator提供类似STL迭代器的接口，用于遍历BSONObj对象中的元素。此外，还提供了一个ForEach宏，简化了操作，如： if (foo) { BSONForEach(e, obj) doSomething(e); } 综上所述，MongoDB的BSON代码库提供了一套高效、灵活的JSON和二进制数据处理机制，为开发者提供了丰富的API和工具，以实现复杂的数据存储和检索功能。