MongoDB数据服务模块的实现方法
在本文中我们会着重介绍一下Mongodb数据服务查询部分的实现，也就是通用后台用到的查询服务。
首先，为了性能考虑，我们的每一个Mongodb集群都可以支持主从分离，也就是查询可以使用Slave的Mongodb：
其中的同步延迟配置，用于配置在查询的时候缓存多久之前的数据，因为同步的延迟问题，缓存太新的数据很可能导致数据不完整。
并且，我们也可以灵活配置每一个类型保存到的集群，实现数据的手动分区：
阅读过之前文章的读者知道，在通用后台的高级数据筛选中，我们会列出一些搜索选项，比如：
并且，在显示数据的时候，我们也会需要把元数据和实际存储的数据组合起来返回给客户端。为了效率的考虑，我们把所有的这些索引数据、数据库状态数据、各个类型的元数据等等全部缓存在了Mongodb数据服务服务端的内存中。在获取数据缓存数据的同时，我们也会进行索引构建的操作，所有的这些都是在MongodbServerMaintainceCenter中进行的。先来看一下初始化方法：
public static void Init(){
if (servers.Count == 0)
{
BsonClassMap.RegisterClassMap
{
cm.AutoMap();
cm.SetIgnoreExtraElements(true);
cm.SetIdMember(cm.GetMemberMap("TypeFullName"));
});
BsonClassMap.RegisterClassMap
{
cm.AutoMap();
cm.SetIgnoreExtraElements(true);
});
foreach (var url in MongodbServerConfiguration.GetConfig().MongodbServerUrls)
{
var server = url.Value;
var thread = new Thread(() =>
{
while (true)
{
Maintainance(server);
Thread.Sleep(MongodbServerConfiguration.GetConfig().MaintainceIntervalMilliSeconds);
}
})
{
IsBackground = true,
Name = string.Format("MongodbServerMaintainanceCenter_{0}", url.Key)
};
thread.Start();
}
}
}
我们首先使用代码方式配置了一些类型的主键映射以及忽略额外的元素。使用代码方式配置的好处是可以不造成很强的侵入性，也就是实体类型所在的程序集可以不依赖Mongodb的程序集（如果使用Attribute进行配置就需要引用相关程序集了）。
然后在这个Maintainance方法中，我们根据配置定时进行数据维护：
private static Dictionary最后，内存中会根据MongodbServerUrl也就是集群来保存每一个集群的信息：
[DataContract(Namespace = "Adhesive.Mongodb")]public class ServerInfo
{
[DataMember]
public MongodbServerUrl Url { get; set; }
[DataMember]
public List
[DataMember]
public List
}
这是最顶层的服务器信息，这里保存了：
1）集群地址信息
2）所有数据库的信息
3）元数据描述
需要注意到这里的类型都是WCF的数据契约之所以这么做，是因为这些数据是数据服务后台的管理页面需要用到的，也就是通过WCF服务对外开放的。
第二，之所以不把元数据和数据库信息保存在一起是因为我们按照年月分库的。DatabaseInfo中保存的是实际数据库中每一个数据库的信息，而MongodbDatabaseDescription中保存的是每一个类型的元数据，后者是和分库分表没关系的。至于MongodbDatabaseDescription的数据结构，我们在上一篇文章中已经介绍了，在这里继续往下看DatabaseInfo：
[DataContract(Namespace = "Adhesive.Mongodb")]public class DatabaseInfo
{
[DataMember]
public string DatabaseName { get; set; }
[DataMember]
public DateTime DatabaseDate { get; set; }
[DataMember]
public string DatabasePrefix { get; set; }
[DataMember]
public DatabaseStatus DatabaseStatus { get; set; }
[DataMember]
public List
}
除了数据库名、数据库所属年月（分库）、数据库前缀（不带上年月的部分）之外，主要来看一下DatabaseStatus和CollectionInfo。
前者是数据库当前的状态：
[DataContract(Namespace = "Adhesive.Mongodb")]public class DatabaseStatus
{
[DataMember]
public double AverageObjectSize { get; set; }
[DataMember]
public int CollectionCount { get; set; }
[DataMember]
public long DataSize { get; set; }
[DataMember]
public int ExtentCount { get; set; }
[DataMember]
public long FileSize { get; set; }
[DataMember]
public int IndexCount { get; set; }
[DataMember]
public long IndexSize { get; set; }
[DataMember]
public long ObjectCount { get; set; }
[DataMember]
public long StorageSize { get; set; }
}
而后者是一个数据库下的集合信息：
[DataContract(Namespace = "Adhesive.Mongodb")]public class CollectionInfo
{
[DataMember]
public string CollectionName { get; set; }
[DataMember]
public CollectionStatus CollectionStatus { get; set; }
[DataMember]
public List
[DataMember]
public List
[DataMember]
public List
}
这里包括集合或者说表名、集合状态，以及三种类型过滤列的信息。集合状态CollectionStatus很明显就是表的状态：
[DataContract(Namespace = "Adhesive.Mongodb")]public class CollectionStatus
{
[DataMember]
public DateTime LastEnsureIndexTime { get; set; }
[DataMember]
public double AverageObjectSize { get; set; }
[DataMember]
public long DataSize { get; set; }
[DataMember]
public int ExtentCount { get; set; }
[DataMember]
public int Flags { get; set; }
[DataMember]
public int IndexCount { get; set; }
[DataMember]
public List
[DataMember]
public long LastExtentSize { get; set; }
[DataMember]
public string Namespace { get; set; }
[DataMember]
public long ObjectCount { get; set; }
[DataMember]
public double PaddingFactor { get; set; }
[DataMember]
public long StorageSize { get; set; }
[DataMember]
public long TotalIndexSize { get; set; }
}
每一个集合下都有若干索引，因此这里还有索引状态：
[DataContract(Namespace = "Adhesive.Mongodb")]public class IndexStatus
{
[DataMember]
public string Name { get; set; }
[DataMember]
public string Namespace { get; set; }
[DataMember]
public long Size { get; set; }
}
回到三种过滤列信息的定义：
[DataContract(Namespace = "Adhesive.Mongodb")]public class TextboxFilterColumnInfo
{
[DataMember]
public string ColumnName { get; set; }
}
[DataContract(Namespace = "Adhesive.Mongodb")]
public class ListFilterColumnInfo
{
[DataMember]
public string ColumnName { get; set; }
[DataMember]
public List
}
[DataContract(Namespace = "Adhesive.Mongodb")]
public class CascadeFilterColumnInfo
{
[DataMember]
public string ColumnName { get; set; }
[DataMember]
public List
}
很明显，我们这里缓存了每一个需要用于过滤列的所有Distinct的值，这样后台在打开高级数据过滤的时候就不需要再从数据库去获取这些值了。对于文本列是不需要枚举所有Distinct值的，对于列表列值的类型可以是枚举，而不仅仅是字符串，所以我们还额外定义了ItemPair：
[DataContract(Namespace = "Adhesive.Mongodb")][Serializable]
public class ItemPair
{
[DataMember]
public string Name { get; set; }
[DataMember]
public object Value { get; set; }
}
看到这里就很清楚了，Maintainance的工作是获取下列数据并缓存在内存中：
1）和实际表实际库没关系的元数据
2）每一个服务器中实际数据库实际数据表的信息，包括表中各个需要过滤的列的Distinct值
3）数据表数据库的实际状态，包括表中索引的状态
由于需要数据具有一定的实时性，我们的Maintainance工作是基于Master的。现在来看一下Maintainance的流程：
1）先获取所有的元数据
2）根据元数据获取所有数据库
3）并行方式获取每一个数据库的状态，以及数据库下的所有表，
4）为表中的所有索引列进行索引，对过滤列进行Distinct数据获取
5）对过期数据进行删除，必要的时候删除表以及库
6）把DatabaseInfo存放到缓存中去，缓存时间为Maintainance周期
7）更新本地的ServerInfo
MongodbServerMaintainceCenter存储了大部分必要的元数据和状态信息，因此在后台页面的主页面中基本都是直接访问内存来获取到这些数据的。只有具体的表视图、状态视图、统计视图、分组统计视图等才会去进行数据库的访问，提高了不少性能。在源代码中也根据不同的需求把相关的服务实现放在了独立的文件中：
其中大部分的实现都是差不多的，在这里我们仅仅把列表视图拿过来作为一个例子，也就是下面的服务：
public List首先，按照时间和数据库前缀获取所有的数据库，获取类型全名，获取列元数据，获取枚举元数据，获取时间列：
var databaseInfos = MongodbServerMaintainceCenter.GetDatabaseInfos(databasePrefix, beginTime, endTime);if (databaseInfos.Count == 0) return null;
var typeFullName = MongodbServerMaintainceCenter.GetTypeFullName(databasePrefix);
var columnDescriptions = MongodbServerMaintainceCenter.GetMongodbColumnDescriptions(databasePrefix);
var enumColumnDescriptions = MongodbServerMaintainceCenter.GetMongodbEnumColumnDescriptions(databasePrefix);
var statTimeColumn = columnDescriptions.SingleOrDefault(c => c.IsTimeColumn);
if (statTimeColumn == null) return null;
获取查询条件，获取排序列，获取显示的列，获取主键列，然后把主键列和时间列强制作为需要在列表视图中显示的列：
var filterquery = Query.Null;if (filters != null)
{
foreach (var item in filters)
{
if (item.Value != null)
{
if (item.Value is string && item.Value.ToString().Split(',').Length > 1)
{
var values = item.Value.ToString().Split(',');
filterquery = Query.And(filterquery, Query.In(item.Key, values.Select(val => BsonValue.Create(val)).ToArray()));
}
else
{
filterquery = Query.And(filterquery, Query.EQ(item.Key, BsonValue.Create(item.Value)));
}
}
}
}
var query = Query.And(Query.LT(statTimeColumn.ColumnName, endTime).GTE(beginTime), filterquery);
var sortColumn = columnDescriptions.Where(desc => desc.MongodbSortOption != MongodbSortOption.None).SingleOrDefault();
var sort = SortBy.Null;
if (sortColumn != null)
{
if (sortColumn.MongodbSortOption == MongodbSortOption.Descending)
sort = SortBy.Descending(sortColumn.ColumnName);
else
sort = SortBy.Ascending(sortColumn.ColumnName);
}
var showColumns = columnDescriptions.Where(desc => desc.ShowInTableView).ToList();
var pkColumn = columnDescriptions.SingleOrDefault(desc => desc.IsPrimaryKey);
if (pkColumn == null) return null;
var fields = showColumns.Select(c => c.ColumnName).ToList();
if (fields.Contains(statTimeColumn.ColumnName))
{
fields.Remove(statTimeColumn.ColumnName);
}
fields.Insert(0, statTimeColumn.ColumnName);
if (fields.Contains(pkColumn.ColumnName))
{
fields.Remove(pkColumn.ColumnName);
}
fields.Insert(0, pkColumn.ColumnName);
然后，使用并行方式同时获取多个表的信息：
Parallel.ForEach(tableNames, tableName =>{
var tables = new List
