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Mongodb设置TTL索引自动清除数据与过期数据的方法

程序员文章站 2022-08-07 18:30:57
mongodb通常会被用来存储缓存数据或大尺寸、低价值的数据,对于这些类型的数据,数据量往往非常大,如果不定期清理,不但会影响性能,也会浪费大量的系统资源。 mongod...

mongodb通常会被用来存储缓存数据或大尺寸、低价值的数据,对于这些类型的数据,数据量往往非常大,如果不定期清理,不但会影响性能,也会浪费大量的系统资源。

mongodb其实可以像redis一样设置数据的过期时间,ttl索引是mongodb中一种特殊的索引,可以支持文档在一定时间之后自动过期删除,目前ttl索引只能在单字段上建立。

当你在集合中某一个字段建立ttl索引后,后台会有一个单线程,通过不断查询(默认60s一次)索引的值来判断document是否有过期,并且删除文档的动作还依据mongod实例的负载情况,如果负载很高,可能会稍微延后一段时间再删除。

创建ttl索引方法:

和普通索引的创建方法一样,只是会多加一个属性而已

例:在log_events的集合中,createtime 字段上建立一小时后过期的ttl索引

db.log_events.createindex( { "createtime": 1 },   ---字段名称  
  { expireafterseconds: 60*60 } )         ---过期时间(单位秒)

上例中cretetime字段类型必须是date()类型

修改ttl索引的expireafterseconds属性值:

注:如果想更改过期时间expireafterseconds,可以使用collmod方法,要不然你只能只用dropindex(),createindex()方法重建索引了,但这样的方法在亿级数据量下是很头疼的

db.runcommand({ collmod: "log_events",     ---集合名 
  index: { keypattern: { createtime: 1 },   ---createtime为具有ttl索引的字段名 
  expireafterseconds: 7200          ---修改后的过期时间(秒) 
  }})

虽然上面的方法可以实现自动过期删除,但是如果白天业务很忙,频繁的删除数据势必会增加负载,所以我想着晚上定时删除过期数据(如果晚上业务量少的话)

方法如下:

增加一个expiretime字段(用于指定过期时间),expireafterseconds属性值设置为0,

注:上面的createtime字段就不需要再有ttl索引了,这个expiretime的时间就需要在插入时指定上

db.log_events.createindex( { "expiretime": 1 },   ---字段名称 
  { expireafterseconds: 0 } )           ---过期时间(单位秒)

db.log_events.insert( { 
 "expiretime": new date('jan 22, 2019 23:00:00'), ---插入文档时指定自动删除时间 
 "logevent": 2, 
 "logmessage": "success!"} ) 

使用spring-data-mongodb 2.0.9中的

document document = new document();
document.append("createtime",1);
indexoptions indexoptions = new indexoptions();
indexoptions.expireafter(300l,timeunit.seconds);
this.mongotemplate.getcollection("test").createindex(document,indexoptions);

createtime是时间字段

使用spring-data-mongodb 1.7.0中的

basicdbobject bson = new basicdbobject();
      bson.append("createtime",1);
basicdbobject options = new basicdbobject();
options.append("expireafterseconds",7200);
      this.mongotemplate.getcollection("test").createindex(bson,options);

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接