亲，怎么用java代码实现查询Mongo数据库存入的最后一条数据？_百度知道
亲，怎么用java代码实现查询Mongo数据库存入的最后一条数据？
最好选择健壮的关系行数据库，必须自己写实现代码，则选择非关系型数据库，而对数据存取要求很高的。如果需要强事务操作的和数据一致性很高的地方。 　　在为你的项目选定数据库的时候。　　如果对事务处理要求不高，要根据你的项目来量身选择　　如果要实现事务操作
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这篇文章的目的是让你知道怎么了解你正在运行的Mongdb是否健康。
mongostat详解
mongostat是mongdb自带的状态检测工具，在命令行下使用。它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态，并输出。如果你发现数据库突然变慢或者有其他问题的话，你第一手的操作就考虑采用mongostat来查看mongo的状态。
它的输出有以下几列：
inserts/s 每秒插入次数
query/s 每秒查询次数
update/s 每秒更新次数
delete/s 每秒删除次数
getmore/s 每秒执行getmore次数
command/s 每秒的命令数，比以上插入、查找、更新、删除的综合还多，还统计了别的命令
flushs/s 每秒执行fsync将数据写入硬盘的次数。
mapped/s 所有的被mmap的数据量，单位是MB，
vsize 虚拟内存使用量，单位MB
res 物理内存使用量，单位MB
faults/s 每秒访问失败数（只有Linux有），数据被交换出物理内存，放到swap。不要超过100，否则就是机器内存太小，造成频繁swap写入。此时要升级内存或者扩展
locked % 被锁的时间百分比，尽量控制在50%以下吧
idx miss % 索引不命中所占百分比。如果太高的话就要考虑索引是不是少了
q t|r|w 当Mongodb接收到太多的命令而数据库被锁住无法执行完成，它会将命令加入队列。这一栏显示了总共、读、写3个队列的长度，都为0的话表示mongo毫无压力。高并发时，一般队列值会升高。
conn 当前连接数
time 时间戳
使用profiler
类似于MySQL的slow log, MongoDB可以监控所有慢的以及不慢的查询。
Profiler默认是关闭的，你可以选择全部开启，或者有慢查询的时候开启。
> use test
switched to db test
> db.setProfilingLevel(2);
{"was" : 0 , "slowms" : 100, "ok" : 1} // "was" is the old setting
> db.getProfilingLevel()
查看Profile日志
> db.system.profile.find().sort({$natural:-1})
{"ts" : "Thu Jan 29 :32 GMT-0500 (EST)" , "info" :
"query test.$cmd ntoreturn:1 reslen:66 nscanned:0 query: { profile: 2 } nreturned:1 bytes:50" ,
"millis" : 0} ...
3个字段的意义
ts：时间戳
info：具体的操作
millis：操作所花时间，毫秒
不多说，此处有。注意，造成满查询可能是索引的问题，也可能是数据不在内存造成因此磁盘读入造成。
使用Web控制台
Mongodb自带了Web控制台，默认和数据服务一同开启。他的端口在Mongodb数据库服务器端口的基础上加1000，如果是默认的Mongodb数据服务端口(Which is 27017)，则相应的Web端口为28017
这个页面可以看到
当前Mongodb的所有连接
各个数据库和Collection的访问统计，包括：Reads, Writes, Queries, GetMores ,Inserts, Updates, Removes
写锁的状态
以及日志文件的最后几百行（CentOS+10gen yum 安装的mongodb默认的日志文件位于/var/log/mongo/mongod.log)
可以参考右边的截图
获取当前数据库的信息，比如Obj总数、数据库总大小、平均Obj大小等
> use test
switched to db test
> db.stats()
&& &"collections" : 9,
&& &"objects" : 4278845,
&& &"avgObjSize" : 224.53,
&& &"dataSize" : ,
&& &"storageSize" : ,
&& &"numExtents" : 59,
&& &"indexes" : 13,
&& &"indexSize" : ,
&& &"fileSize" : ,
&& &"ok" : 1
db.serverStatus()
获取服务器的状态
&& &"version" : "1.6.5",
&& &"uptime" : 7208469,
&& &"uptimeEstimate" : 7138829,
&& &"localTime" : "Wed Oct 26 :07 GMT+0800 (CST)",
&& &"globalLock" : {
&& &&& &"totalTime" : 4,
&& &&& &"lockTime" : ,
&& &&& &"ratio" : 0.871448,
&& &&& &"currentQueue" : {
&& &&& &&& &"total" : 0,
&& &&& &&& &"readers" : 0,
&& &&& &&& &"writers" : 0
&& &"mem" : {
&& &&& &"bits" : 64,
&& &&& &"resident" : 3131,
&& &&& &"virtual" : 6172,
&& &&& &"supported" : true,
&& &&& &"mapped" : 4927
&& &"connections" : {
&& &&& &"current" : 402,
&& &&& &"available" : 2599
&& &"extra_info" : {
&& &&& &"note" : "fields vary by platform",
&& &&& &"heap_usage_bytes" : ,
&& &&& &"page_faults" : 8757
&& &"indexCounters" : {
&& &&& &"btree" : {
&& &&& &&& &"accesses" : 2821726,
&& &&& &&& &"hits" : 2821725,
&& &&& &&& &"misses" : 1,
&& &&& &&& &"resets" : 0,
&& &&& &&& &"missRatio" : 3.982e-7
&& &"backgroundFlushing" : {
&& &&& &"flushes" : 120133,
&& &&& &"total_ms" : ,
&& &&& &"average_ms" : 609.3,
&& &&& &"last_ms" : 1332,
&& &&& &"last_finished" : "Wed Oct 26 :23 GMT+0800 (CST)"
&& &"cursors" : {
&& &&& &"totalOpen" : 0,
&& &&& &"clientCursors_size" : 0,
&& &&& &"timedOut" : 238392
&& &"repl" : {
&& &&& &"ismaster" : true
&& &"opcounters" : {
&& &&& &"insert" : 269351,
&& &&& &"query" : ,
&& &&& &"update" : ,
&& &&& &"delete" : 1,
&& &&& &"getmore" : 145575,
&& &&& &"command" :
&& &"asserts" : {
&& &&& &"regular" : 0,
&& &&& &"warning" : 0,
&& &&& &"msg" : 0,
&& &&& &"user" : 27,
&& &&& &"rollovers" : 0
&& &"ok" : 1
需要关心的地方：
connections 当前连接和可用连接数，听过一个同行介绍过，mongodb最大处理到2000个连接就不行了（要根据你的机器性能和业务来设定），所以设大了没意义。设个合理值的话，到达这个值mongodb就拒绝新的连接请求，避免被太多的连接拖垮。
indexCounters:btree:misses 索引的不命中数，和hits的比例高就要考虑索引是否正确建立。你看我的”missRatio” : 3.982e-7，很健康吧。所以miss率在mongostat里面也可以看
其他的都能自解释，也不是查看mongo健康状况的关键，就不说明了。
db.currentOp()
Mongodb 的命令一般很快就完成，但是在一台繁忙的机器或者有比较慢的命令时，你可以通过db.currentOp()获取当前正在执行的操作。
在没有负载的机器上，该命令基本上都是返回空的
>& db.currentOp()
{ "inprog" : [ ] }
以下是一个有负载的机器上得到的返回值样例：
{ "opid" : "shard3:", "active" : false, "waitingForLock" : false, "op" : "query", "ns" : "sd.usersEmails", "query" : { }, "client_s" : "10.121.13.8:34473", "desc" : "conn" },
字段名字都能自解释。如果你发现一个操作太长，把数据库卡死的话，可以用这个命令杀死他
> db.killOp("shard3:")
MongoDB Monitoring Service
MongoDB Monitoring Service( MMS)是Mongodb厂商提供的监控服务，可以在网页和Android客户端上监控你的MongoDB状况。
你可能不知道的十件事
1.MongoDB有一个大的全局锁，这使得一个MongoDB Daemon只能同时进行一个写操作，即使是对不同collection的操作，也只得排队。
2.MongoDB并没有一个基于统计的查询优化器，对查询并发的执行多个不同的计划，在最快的那个返回后就终止其它任务，并将这个最快的计划指导查询。当然不是每次查询都执行多个不同计划，这个会隔一段时间执行一次。
3.Mongos只有在你使用Sharding时才需要，在不用Sharding时，实际上是客户端来实现负载均衡的。
4.MongoDB不仅仅只有，还有传统的Master-Slave模式。（实际上你想配置成Master-Master也完全可以）
5.MongoDB的同步机器支持“”参数，这个参数指定Slave机器延迟Master多长时间。这个参数用来做准备非常合适。
6.MongoDB 使用了，在32位系统下数据文件只能达到2G，所以32位系统下的MongoDB玩玩就够了。
7.MongoDB会在日志里记录执行时间超过100ms的操作，实际上这个是可以灵活配置的。
8.MongoDB可以运行一些耗时较长的统计分析任务。
9.MongoDB不支持多主对单从的架构（这个应该是支持的，原文作者可能理解错了）。
10.MongoDB的Replica Sets 模式下，可以设置一些节点为Arbiter，它们不存储数据，只在需要重新选Primary时参与投票。
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