Limites e limiares do MongoDB
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Este documento fornece uma collection de limitações rígidas e flexíveis do sistema MongoDB. As limitações nesta página se aplicam a sistemas hospedados em todos os ambientes a seguir, a menos que especificado de outra forma:
MongoDB Atlas: o serviço totalmente gerenciado para implantações do MongoDB na nuvem
MongoDB Enterprise: a versão autogerenciada e baseada em assinatura do MongoDB
MongoDB Community: uma versão com código disponível, de uso gratuito e autogerenciada do MongoDB
Limitações do Atlas do MongoDB
As limitações a seguir se aplicam apenas a implantações hospedadas no MongoDB Atlas. Se algum desses limites apresentar um problema para sua organização, entre em contato com o suporte do Atlas.
Limites do Cluster MongoDB Atlas
Componente | Limite |
---|---|
Fragmentos em clusters multirregionais | 12 |
Shards em clusters de uma região | 70 |
Permissões de rede entre regiões para um cluster multirregional | 40. Além disso, um cluster em qualquer projeto abrange mais de 40 regiões; não é possível criar um cluster multirregional nesse projeto. |
Nós elegíveis por conjunto de réplicas ou shard | 7 |
Camada do cluster para o servidor de configuração (mínimo e máximo) |
|
Limites de conexão do MongoDB Atlas e camada do cluster
O MongoDB Atlas limita as conexões concomitantes de entrada com base na camada e na classe do cluster. Os limites de conexão do MongoDB Atlas se aplicam por nó. Para clusters fragmentados, os limites de conexão do MongoDB Atlas se aplicam por roteador mongos. O número de roteadores mongos é igual ao número de nós do conjunto de réplicas em todos os fragmentos.
Sua preferência de leitura também contribui para o número total de conexões que o MongoDB Atlas pode alocar para uma determinada query.
O MongoDB Atlas tem os seguintes limites de conexão para as camadas do cluster especificado:
MongoDB Atlas Cluster Tier | Máximo de conexões por nó |
---|---|
| 500 |
| 500 |
| 500 |
| 1500 |
| 3000 |
| 3000 |
| 6000 |
| 16000 |
| 32000 |
| 96000 |
| 96000 |
| 128000 |
| 128000 |
MongoDB Atlas Cluster Tier | Máximo de conexões por nó |
---|---|
| 4000 |
| 16000 |
| 32000 |
| 64000 |
| 96000 |
| 128000 |
| 128000 |
| 128000 |
| 128000 |
MongoDB Atlas Cluster Tier | Máximo de conexões por nó |
---|---|
| 500 |
| 500 |
| 500 |
| 1500 |
| 3000 |
| 3000 |
| 6000 |
| 16000 |
| 32000 |
| 64000 |
| 96000 |
| 128000 |
| 128000 |
Observação
O MongoDB Atlas reserva um pequeno número de conexões para cada cluster a fim de dar suporte a seus próprios serviços.
Limitação de conexão multinuvem do MongoDB Atlas
Se você estiver se conectando a uma implantação MongoDB Atlas multinuvem por meio de uma conexão privada, poderá acessar apenas os nós no mesmo fornecedor de serviços em nuvem do qual está se conectando. Esse fornecedor de serviços em nuvem pode não ter o nó primário em sua região. Quando isso acontece, você deve especificar o modo de preferência de leitura secundário na string de conexão para acessar a implantação.
Se você precisar de acesso a todos os nós para o seu sistema MongoDB Atlas multi-nuvem do seu provedor atual por meio de uma conexão privada, deverá executar uma das seguintes ações:
Configurar uma VPN para cada fornecedor restante.
Configure um ponto de extremidade privado para o MongoDB Atlas para cada um dos provedores restantes.
Collection e limites de índice MongoDB
Embora não haja um limite rígido para o número de collections em um cluster do MongoDB Atlas, o desempenho do cluster pode se degradar se ele servir um grande número de collections e índices. Collections maiores têm impacto maior no desempenho.
O número máximo combinado recomendado de collections e índices por camada do MongoDB Atlas cluster é o seguinte:
MongoDB Atlas Cluster Tier | Máximo recomendado |
---|---|
| 5.000 collections e índices |
| 10.000 collections e índices |
| 100.000 collections e índices |
Organização do MongoDB Atlas e Limites de Projeto
As implantações do MongoDB Atlas possuem os seguintes limites de organização e projeto:
Componente | Limite |
---|---|
Usuários de banco de dados por MongoDB Atlas | 100 |
Usuários do Atlas por projeto do MongoDB Atlas | 500 |
Usuários do Atlas por organização do MongoDB Atlas | 500 |
Chaves API por organização do MongoDB Atlas | 500 |
Acesso de entradas de listas por MongoDB Atlas | 200 |
Usuários por equipe do MongoDB Atlas | 250 |
Equipes por projeto do MongoDB Atlas | 100 |
Equipes por organização do MongoDB Atlas | 250 |
Equipes por usuário do MongoDB Atlas | 100 |
Organizações por Atlas user do MongoDB | 250 |
Organizações vinculadas por configuração entre organizações | 250 |
Clusters por projeto do MongoDB Atlas | 25 |
Projetos por organização do MongoDB Atlas | 250 |
Funções personalizadas do MongoDB por projeto do MongoDB Atlas | 100 |
Roles atribuídos por usuário do banco de dados | 100 |
Cobrança por hora por organização MongoDB Atlas | $50 |
Instâncias de banco de dados federadas por projeto do MongoDB Atlas | 25 |
Total de conexões de peering de rede por projeto do MongoDB Atlas | 50. Além disso, o MongoDB Atlas limita o número de nós por conexão de peering de rede com base no bloco CIDR e na região selecionada para o projeto. |
Conexões de peering de rede pendentes por projeto do MongoDB Atlas | 25 |
Alvos endereçáveis do AWS Private Link por região | 50 |
Alvos endereçáveis do Azure PrivateLink por região | 150 |
Chaves de fragmento exclusivas por projeto de cluster global gerenciado pelo Atlas do MongoDB | 40. Isso se aplica somente a Clusters Globais com fragmentação gerenciada pelo Atlas. Não há limites para o número de chaves de fragmento exclusivas por projeto para clusters globais com fragmentação autogerenciada. |
| 1 |
Limites da Conta de Serviço do MongoDB Atlas
As contas de serviço do MongoDB Atlas têm os seguintes limites de organização e projeto:
Componente | Limite |
---|---|
Contas de serviço do Atlas por organização do MongoDB Atlas | 200 |
Acesso de entradas de lista por conta de serviço do MongoDB Atlas | 200 |
Segredos por conta de serviço do MongoDB Atlas | 2 |
Tokens ativos por conta de serviço do MongoDB Atlas | 100 |
Limites de etiqueta do MongoDB Atlas
O MongoDB Atlas limita o comprimento e força os requisitos do ReGex para as seguintes etiquetas de componentes:
Componente | Limite de caracteres | Padrão RegEx |
---|---|---|
Nome do cluster | 64 [1] |
|
Nome do projeto | 64 |
|
Nome da organização | 64 |
|
Descrição da Chave API | 250 |
[1] | Se você tiver o modo somente de peering habilitado, o limite de caracteres do nome do cluster será 23. |
[2] | O MongoDB Atlas utiliza os primeiros 23 caracteres do nome de um cluster. Esses caracteres devem ser exclusivos dentro do projeto do cluster. Os nomes de clusters com menos de 23 caracteres não podem terminar com um hífen (- ). Nomes de clusters com mais de 23 caracteres não podem ter um hífen como o 23º caractere. |
[3] | (1, 2) Os nomes da organização e do projeto podem incluir qualquer letra ou número Unicode, além da seguinte pontuação: -_.(),:&@+' . |
Instância sem servidor, cluster gratuito e limitações de cluster compartilhado
Limitações adicionais se aplicam às instâncias sem servidor do MongoDB Atlas, aos clusters gratuitos e aos clusters fragmentados. Para saber mais, consulte os seguintes recursos:
Limitações de comando do MongoDB Atlas
Alguns comandos do MongoDB não são suportados no MongoDB Atlas. Adicionalmente, alguns comandos são suportados somente em clusters gratuitos do MongoDB Atlas. Para saber mais, consulte os seguintes recursos:
Documentos BSON
- Tamanho do documento BSON
O tamanho máximo do documento BSON é de 16 megabytes.
O tamanho máximo do documento ajuda a garantir que este não possa usar uma quantidade excessiva de RAM ou, durante a transmissão, uma quantidade excessiva de largura de banda. Para armazenar documentos maiores do que o tamanho máximo, o MongoDB fornece a API GridFS. Para obter mais informações sobre o GridFS, consulte
mongofiles
e a documentação do seu driver.
- Profundidade aninhada para documentos BSON
O MongoDB permite no máximo 100 níveis de aninhamento para documentos BSON. Cada objeto ou array adiciona um nível.
Restrições de nomeação
- Uso de letras maiúsculas e minúsculas em nomes de banco de dados
Não use maiúsculas e minúsculas para distinguir entre bancos de dados. Por exemplo, você não pode usar dois bancos de dados com nomes como
salesData
eSalesData
.Depois de criar um banco de dados no MongoDB, você deve usar a capitalização consistente quando se referir a ele. Por exemplo, se você criar o banco de dados
salesData
, não faça referência a ele usando letras maiúsculas alternativas, comosalesdata
ouSalesData
.
- Restrições em nomes de bancos de dados para Windows
Para implantações do MongoDB executadas no Windows, os nomes dos bancos de dados não podem conter nenhum dos seguintes caracteres:
/\. "$*<>:|? Os nomes do banco de dados também não podem conter o caractere nulo.
- Restrições em nomes de bancos de dados para sistemas Unix e Linux
Para implantações do MongoDB executadas em sistemas Unix e Linux, os nomes dos bancos de dados não podem conter nenhum dos seguintes caracteres:
/\. "$ Os nomes do banco de dados também não podem conter o caractere nulo.
- Comprimento dos nomes dos bancos de dados
Os nomes do banco de dados não podem estar vazios e devem ser menores que 64 bytes.
- Restrição de nomes de coleções
Os nomes das collections devem começar com um sublinhado ou um caractere de letra, e não podem:
contém o
$
.seja uma string vazia (por exemplo.
""
).contém o caractere nulo.
começar com o prefixo
system.
. (Reservado para uso interno.)contém
.system.
.
Se o nome da coleção incluir caracteres especiais, como o underscore, ou começar com números, para acessar a coleção use o método
db.getCollection()
emmongosh
ou um método semelhante para o driver.Comprimento do namespace:
O limite de comprimento do namespace para coleções e visualizações não fragmentadas é de 255 bytes e 235 bytes para coleções fragmentadas. Para uma coleção ou visualização, o namespace inclui o nome do banco de dados, o separador de ponto (
.
) e o nome da coleção/visualização (por exemplo,<database>.<collection>
).
- Restrições em nomes de campo
Os nomes de campo não podem conter o caractere
null
.O servidor permite armazenar nomes de campos que contêm pontos (
.
) e sinais de dólar ($
).MongodB 5.0 adiciona suporte melhorado para o uso de (
$
) e (.
) em nomes de campo. Existem algumas restrições. Consulte Considerações sobre o nome do campo para obter mais detalhes.Cada nome de campo deve ser exclusivo dentro do documento. Você não deve armazenar documentos com campos duplicados porque as operações CRUD do MongoDB podem se comportar de forma inesperada se um documento tiver campos duplicados.
Avisos de nomenclatura
Aviso
Tenha cuidado, pois os problemas discutidos nesta seção podem levar à perda ou corrupção de dados.
O MongoDB não suporta nomes de campo duplicados
A linguagem de query do MongoDB não oferece suporte a documentos com nomes de campo duplicados:
Embora alguns construtores BSON possam suportar a criação de um documento BSON com nomes de campo duplicados, a inserção desses documentos no MongoDB não é suportada mesmo que a inserção seja bem-sucedida ou pareça ser bem-sucedida.
Por exemplo, inserir um documento BSON com nomes de campo duplicados por meio de um driver MongoDB pode resultar na liberação silenciosa dos valores duplicados antes da inserção, ou pode resultar na inserção de um documento inválido que contenha campos duplicados. A consulta desses documentos leva a resultados inconsistentes.
A atualização de documentos com nomes de campo duplicados não é suportada, mesmo que a atualização seja bem-sucedida ou pareça ser bem-sucedida.
A partir do MongoDB 6.1, para ver se um documento tem nomes de campo duplicados, use o comando com validate
o full
campo definido como true
. Em qualquer versão do MongoDB , use o $objectToArray
operador de agregação para ver se um documento tem nomes de campo duplicados.
Preocupações de importação e exportação com cifrões de dólar ($
) e pontos (.
)
A partir do MongoDB 5.0, os nomes dos campos do documento podem ter prefixo de cifrão ($
) e podem conter pontos (.
). No entanto, mongoimport
e mongoexport
podem não funcionar como esperado em algumas situações com nomes de campo que fazem uso destes caracteres.
O JSON estendido v2 MongoDB não consegue diferenciar entre os wrappers de tipo e os campos que têm o mesmo nome dos wrappers de tipo. Não use formatos JSON estendidos em contextos onde as representações BSON correspondentes possam incluir chaves prefixadas com cifrões ($
). O mecanismo DBRef é uma exceção a esta regra geral.
Também há restrições quanto ao uso de mongoimport
e mongoexport
com pontos (.
) em nomes de campos. Como os arquivos CSV usam o ponto (.
) para representar hierarquias de dados, um ponto (.
) em um nome de campo será interpretado incorretamente como um nível de aninhamento.
Possível perda de dados com sinais de dólar ($
) e pontos (.
)
Há uma pequena chance de perda de dados ao usar nomes de campo com prefixo de cifrão ($
) ou nomes de campo que contenham pontos (.
) se esses nomes de campo forem usados em conjunto com gravações não reconhecidas de (write concern w=0
) em servidores mais antigos que o MongoDB 5.0.
Ao executar os comandos insert
, update
e findAndModify
, os drivers compatíveis com a versão 5.0 removem as restrições de uso de documentos com nomes de campo com prefixo de cifrão ($
) ou que contenham pontos (.
). Esses nomes de campo geraram um erro do lado do cliente nas versões anteriores do driver.
As restrições são removidas independentemente da versão do servidor à qual o driver está conectado. Se um driver do 5.0 enviar um documento para um servidor mais antigo, o documento será rejeitado sem enviar um erro.
Namespaces
- Comprimento do namespace
O limite de comprimento do namespace para coleções e visualizações não fragmentadas é de 255 bytes e 235 bytes para coleções fragmentadas. Para uma coleção ou visualização, o namespace inclui o nome do banco de dados, o separador de ponto (
.
) e o nome da coleção/visualização (por exemplo,<database>.<collection>
).
Indexes
- Número de campos indexados em um índice composto
Não pode haver mais de 32 campos em um índice composto.
- As queries não podem usar índices geoespaciais e de texto
Você não pode combinar a query
$text
, que exige um índice de texto especial, com um operador de query que exige um tipo diferente de índice especial. Por exemplo, você não pode combinar a query$text
com o operador$near
.
- Campos com índices 2dsphere só podem conter geometrias
Campos com índices 2dsphere devem conter dados de geometria na forma de pares de coordenadas ou dados GeoJSON . Se você tentar inserir um documento com dados não geométricos em um campo indexado do
2dsphere
ou construir um índice do2dsphere
em uma construir onde o campo indexado tem dados não geométricos, a operação falhará.
- Número limitado de chaves de índice 2dsphere
Para gerar chaves para um índice 2dsphere,
mongod
mapeia formas GeoJSON para uma representação interna. A representação interna resultante pode ser uma grande array de valores.Quando
mongod
gera chaves de índice em um campo que contém uma array,mongod
gera uma chave de índice para cada elemento da array. Para índices compostos, omongod
calcula o produto cartesiano dos conjuntos de chaves que são geradas para cada campo. Se ambos os conjuntos forem grandes, o cálculo do produto cartesiano poderá fazer com que a operação exceda os limites de memória.indexMaxNumGeneratedKeysPerDocument
limita o número máximo de chaves geradas para um único documento para evitar erros de falta de memória. O padrão é 100000 chaves de índice por documento. É possível aumentar o limite, mas se uma operação exigir mais chaves do que o parâmetroindexMaxNumGeneratedKeysPerDocument
especifica, a operação falhará.
- Os valores NaN retornados de Queries Cobertas pelo mecanismo de armazenamento do WiredTiger são sempre de tipo double
Se o valor de um campo retornado de uma query coberta por um índice for
NaN
, o tipo desse valorNaN
será sempredouble
.
- Multikey Index
Os índices com várias chaves não podem cobrir queries em campos de array.
- Índice Geoespacial
Os índices geoespaciais não podem cobrir uma query.
- Uso de memória em compilações de índice
O
createIndexes
permite criar um ou mais índices em uma coleção.createIndexes
usa uma combinação de memória e arquivos temporários no disco para concluir as compilações de índices. O limite padrão de uso de memória paracreateIndexes
é de 200 megabytes, compartilhados entre todos os índices criados usando um único comandocreateIndexes
. Após o limite de memória ser alcançado, ocreateIndexes
utiliza arquivos de disco temporários em um subdiretório denominado_tmp
dentro do diretório--dbpath
para concluir a compilação.Você pode substituir o limite de memória configurando o parâmetro do servidor
maxIndexBuildMemoryUsageMegabytes
. A definição de um limite de memória maior pode resultar na conclusão mais rápida das compilações de índices. No entanto, um limite muito alto em relação à RAM não utilizada no seu sistema pode resultar no esgotamento da memória e no desligamento do servidor.Para
"4.2"
e posteriores da versão de compatibilidade de recursos (fcv), o limite de memória de compilação de índice se aplica a todas as compilações de índice.
As compilações de índice podem ser iniciadas por um comando de usuário, como
createIndexes
, ou por um processo administrativo, como uma initial sync. Ambos estão sujeitos ao limite definido pormaxIndexBuildMemoryUsageMegabytes
.Uma initial sync preenche apenas uma collection de cada vez e não tem risco de exceder o limite de memória. No entanto, é possível para um usuário iniciar construções de índice em várias collections em vários bancos de dados ao mesmo tempo e potencialmente consumir uma quantidade de memória maior do que o limite definido por
maxIndexBuildMemoryUsageMegabytes
.Dica
Para minimizar o impacto da criação de um índice em conjunto de réplicas e clusters fragmentados com fragmentos de conjuntos de réplicas, use um procedimento de compilação de índice contínuo, conforme descrito em Rolling Index Builds on Replica Sets.
- Tipos de agrupamento e índice
Os tipos de índice a seguir oferecem suporte apenas à comparação binária simples e não oferecem suporte ao agrupamento:
Dica
Para criar um índice
text
ou2d
em uma collection que tem um agrupamento não simples, você deve especificar explicitamente{collation: {locale: "simple"} }
ao criar o índice.
- Hidden Indexes
Você não pode ocultar o índice
_id
.Você não pode utilizar
hint()
em um índice oculto.
Tipos
Dados
- Número máximo de documentos em uma capped collection
Se você especificar o número máximo de documentos em uma capped collection com o parâmetro
max
decreate
, o valor deverá ser menor que 2 31 documentos.Se você não especificar um número máximo de documentos ao criar uma collection limitada, não haverá limite para o número de documentos.
Conjuntos de réplicas
- Número de membros votantes de um conjunto de réplicas
Os conjuntos de réplicas podem ter até 7 membros votantes. Para conjuntos de réplicas com mais de 7 membros, consulte Membros não votantes.
- Tamanho máximo do Oplog criado automaticamente
Se você não especificar explicitamente um tamanho de oplog (ou seja, com
oplogSizeMB
ou--oplogSize
), o MongoDB criará um oplog que não seja maior que 50 gigabytes. [4][4] O oplog pode ultrapassar seu limite de tamanho configurado para evitar a exclusão do majority commit point
.
Clusters fragmentados
Os clusters fragmentados têm as restrições e limites descritos aqui.
Compartilhamento de restrições operacionais
- Operações indisponíveis em ambientes compartilhados
$where
não permite referências ao objetodb
da função$where
. Isso é incomum em collections não fragmentadas.O comando
geoSearch
não é suportado em ambientes fragmentados.No MongoDB 5.0 e versões anteriores, você não pode especificar coleções fragmentadas no parâmetro
from
dos estágios$lookup
.
- Queries cobertas em clusters fragmentados
Ao executar no
mongos
, os índices só podem cobrir queries em collections fragmentadas e o índice contiver a chave de shard.
- Operações de Modificação de Documentos Únicos em Coleções Compartilhadas
Para usar operações
update
eremove()
para uma coleção fragmentada que especifique a opçãojustOne
oumulti: false
:Se você segmentar apenas um fragmento, poderá usar uma chave de fragmento parcial na especificação da consulta ou,
Você pode fornecer a chave de estilhaço ou o campo
_id
na especificação de consulta.
- Índices exclusivos em coleções fragmentadas
O MongoDB não oferece suporte a índices exclusivos entre shards, exceto quando o índice exclusivo contém a chave completa do shard como um prefixo do índice. Nessas situações, o MongoDB reforçará a exclusividade em toda a chave, não em um único campo.
- Número máximo de documentos por intervalo para migração
Por padrão, o MongoDB não poderá mover um intervalo se o número de documentos do intervalo for maior do que o dobro do resultado da divisão do tamanho do intervalo configurado pelo tamanho médio do documento. Se o MongoDB puder mover um subintervalo de um bloco e reduzir o tamanho para menos do que isso, o balanceador o fará migrando um intervalo.
db.collection.stats()
inclui o campoavgObjSize
, que representa o tamanho médio do documento na coleção.Para chunks grandes demais para serem migrados:
A configuração do balanceador
attemptToBalanceJumboChunks
permite que o balanceador migre os blocos grandes demais para serem movidos, desde que os blocos não sejam rotulados como jumbo. Consulte Intervalos de equilíbrio que excedem o limite de tamanho para detalhes.Ao emitir comandos do
moveRange
emoveChunk
, é possível especificar a opção forceJumbo para permitir a migração de intervalos que são muito grandes para mover. Os intervalos podem ou não ser rotulados como jumbo.
Limitações da chave de fragmento
- Tipo de índice de chave de shard
Um índice de chave de fragmento pode ser um índice ascendente na chave de fragmento, um índice composto que começa com a chave de fragmento e especifica a ordem ascendente para a chave de fragmento ou um índice com hash.
Um índice de chave de fragmento não pode ser:
Um índice descendente na chave de fragmento
Qualquer um dos seguintes tipos de índice:
- Seleção de chave de shard
Suas opções para alterar uma chave de shard dependem da versão do MongoDB que você está executando:
A partir do MongoDB 5.0, você pode fazer o reshard de uma collection alterando a chave de shard de um document.
Você pode refinar uma chave de fragmento adicionando um ou mais campos de sufixo à chave de fragmento existente.
- O aumento monotônico das chaves de shard pode limitar a taxa de transferência da inserção
Para clusters com altos volumes de inserção, uma chave de shard com chaves crescentes e decrescentes monotonicamente pode afetar a taxa de transferência da inserção. Se a chave de shard for o campo
_id
, esteja ciente de que os valores padrão dos campos_id
são ObjectIds que geralmente têm valores crescentes.Ao inserir documentos com chaves de shard crescentes monotonicamente, todas as inserções pertencem ao mesmo chunk em um único shard. O sistema eventualmente divide a faixa de chunk que recebe todas as operações de gravação e migra seu conteúdo para distribuir dados de forma mais uniforme. No entanto, a qualquer momento o cluster direciona as operações de inserção apenas para um único shard, o que cria um afunilamento na taxa de transferência de inserção.
Se as operações no cluster forem principalmente operações de leitura e atualizações, essa limitação poderá não afetar o cluster.
Para evitar essa restrição, use uma hashed shard key ou selecione um campo que não aumente ou diminua monotonicamente.
As chaves de shard e os índices de hash armazenam hashes de valores de chaves em ordem ascendente.
operações
- Operações de classificação
Se o MongoDB não puder usar um índice ou índices para obter a ordem de classificação, o MongoDB deverá executar uma operação de ordenador bloqueante nos dados. O nome refere-se ao requisito de que o estágio
SORT
leia todos os documentos de entrada antes de retornar documentos de saída, bloqueando o fluxo de dados para essa query específica.Se o MongoDB exigir o uso de mais de 100 megabytes de memória do sistema para a operação de block sort, o MongoDB retornará um erro a menos que a query especifique
cursor.allowDiskUse()
.allowDiskUse()
permite que o MongoDB use arquivos temporários no disco para armazenar dados que excedam o limite de memória do sistema de 100 megabytes ao processar uma ordenador bloqueante.Para obter mais informações sobre classificações e uso de índices, consulte Uso de classificação e índice.
- Estágios do pipeline de agregação
O MongoDB limita o número de fases do pipeline de agregação permitidos em um único pipeline a 1000.
Se um pipeline de agregação exceder o limite de estágio antes ou depois de ser analisado, você receberá um erro.
- Memória do pipeline de agregação
A partir do MongoDB 6.0, o parâmetro
allowDiskUseByDefault
controla se os estágios do pipeline que exigem mais de 100 megabytes de memória para execução de arquivos de escrita temporários no disco por padrão.Se
allowDiskUseByDefault
for definido comotrue
, os estágios do pipeline que exigem mais de 100 megabytes de memória para serem executados gravam arquivos temporários no disco por padrão. Você pode desabilitar a gravação de arquivos temporários em disco para comandosfind
ouaggregate
específicos usando a opção{ allowDiskUse: false }
.Se
allowDiskUseByDefault
for definido comofalse
, os estágios do pipeline que exigem mais de 100 megabytes de memória para serem executados geram um erro por padrão. Você pode ativar a gravação de arquivos temporários em disco parafind
ouaggregate
específicos usando a opção{ allowDiskUse: true }
.
O estágio de agregação
$search
não está restrito a 100 megabytes de RAM porque é executado em um processo separado.Exemplos de estágios que podem escrever arquivos temporários no disco quando o allowDiskUse é
true
são:$sort
quando a operação de classificação não é suportada por um índice
Observação
Os estágios de pipeline operam em fluxos de documentos, em que cada estágio de pipeline recebe documentos, processa-os e, em seguida, gera os documentos resultantes.
Alguns estágios podem não gerar documentos até que tenham processado todos os documentos recebidos. Esses estágios do pipeline devem armazenar os resultados na memória RAM até que todos os documentos recebidos sejam processados. Como resultado, estes estágios do pipeline podem exigir mais espaço do que o limite de 100 MB.
Se os resultados de um dos seus
$sort
estágios do pipeline excederem o limite, considere adicionar um estágio $limit.As mensagens de registro do criador de perfil e as mensagens de registro de diagnóstico incluem um indicador
usedDisk
se algum estágio de agregação gravou dados em arquivos temporários devido a restrições de memória.
- Aggregation e read concern
O estágio
$out
não pode ser usado em conjunto com preocupação de leitura"linearizable"
. Se você especificar a preocupação de leitura"linearizable"
paradb.collection.aggregate()
, não poderá incluir o estágio$out
no pipeline.O estágio
$merge
não pode ser usado em conjunto com a read concern"linearizable"
. Ou seja, se você especificar"linearizable"
read concern paradb.collection.aggregate()
, não poderá incluir o estágio$merge
no pipeline.
- Consultas geoespaciais
Usar um índice
2d
para queries sobre dados esféricos pode retornar resultados incorretos ou um erro. Por exemplo, índices2d
não suportam queries esféricas que envolvam em torno dos pólos.
- Coordenadas geoespaciais
Os valores de longitude válidos estão entre
-180
e180
, ambos inclusos.Os valores de latitude válidos estão entre
-90
e90
, ambos inclusos.
- Área de Polígonos GeoJSON
Para
$geoIntersects
ou$geoWithin
, se você especificar um polígono de anel único que tenha uma área maior que um único hemisfério, inclua o sistema de referência de coordenadas personalizado do MongoDB na expressão$geometry
. Caso contrário,$geoIntersects
ou$geoWithin
consulta a geometria complementar. Para todos os outros polígonos GeoJSON com áreas maiores que um hemisfério,$geoIntersects
ou$geoWithin
consulta a geometria complementar.
- Transações multidocumento
Para transações com vários documentos:
Você pode criar coleções e índices em transações. Para obter detalhes, consulte Crie coleções e índices em uma transação
A coletas utilizadas em uma transação podem estar em diferentes bancos de dados.
Observação
Você não pode criar uma nova coleta em transações de gravação entre fragmentos. Por exemplo, se você gravar em uma coleta existente em um fragmento e criar implicitamente uma coleta em um fragmento diferente, o MongoDB não poderá executar ambas as operações na mesma transação.
Você não pode gravar em coletas limitadas .
Não é possível usar read concern
"snapshot"
ao ler em uma capped collection. (A partir do MongoDB 5.0)Você não pode ler/gravar em coletas nos bancos de dados
config
,admin
oulocal
.Você não pode gravar na coleção
system.*
.Não é possível retornar o plano de query da operação compatível utilizando
explain
ou comandos semelhantes.
Para cursores criados fora de uma transação, você não pode chamar
getMore
dentro da transação.Para cursores criados em uma transação, não é possível chamar
getMore
fora da transação.
Você não pode especificar o comando como a primeira operação em
killCursors
uma transação.Além disso, se você executar o comando
killCursors
em uma transação, o servidor interromperá imediatamente os cursores especificados. Não espera que a transação seja confirmada.
As seguintes operações não são permitidas nas transações:
Criação de nova coleta em transações de gravação entre fragmentos. Por exemplo, se você gravar em uma coleta existente em um fragmento e criar implicitamente uma coleta em um fragmento diferente, o MongoDB não poderá executar ambas as operações na mesma transação.
Criação explícita de coleções, por exemplo, Método
db.createCollection()
e índices, por exemplo,db.collection.createIndexes()
edb.collection.createIndex()
métodos, ao usar um nível de read concern diferente"local"
.Os comandos
listCollections
elistIndexes
e seus métodos de auxiliar.Outras operações não CRUD e não informacionais, tais como
createUser
,getParameter
,count
, etc. e seus auxiliares.Operações paralelas. Para atualizar vários namespaces simultaneamente, considere usar o
bulkWrite
comando.
As transações têm um limite de vida útil, conforme especificado por
transactionLifetimeLimitSeconds
. O padrão é 60 segundos.
- Tamanho limite do lote de comandos de gravação
100,000
escritas são permitidas em uma única operação em lote, definida por uma única solicitação ao servidor.As operações
Bulk()
nomongosh
e métodos comparáveis nos drivers não têm esse limite.
- Visualizações
Uma definição de visualização
pipeline
não pode incluir o estágio$out
ou$merge
. Essa restrição também se aplica a pipelines incorporados, como pipelines usados em estágios$lookup
ou$facet
.As visualizações têm as seguintes restrições de operação:
As visualizações são somente leitura.
Não é possível renomear visualizações.
As operações
find()
nas exibições não são compatíveis com os seguintes operadores de query e projeção:As visualizações não suportam
$text
.As visualizações não suportam operações de redução de mapa.
- Restrições de projeção
$
- Restrição de caminho do campo prefixado- A projeção
find()
efindAndModify()
não pode projetar um campo que comece com$
com exceção dos campos DBRef.Por exemplo, a seguinte operação é inválida:db.inventory.find( {}, { "$instock.warehouse": 0, "$item": 0, "detail.$price": 1 } ) $
Restrição de colocação do operador posicional- O operador de projeção
$
só pode aparecer no final do caminho do campo, por exemplo"field.$"
ou"fieldA.fieldB.$"
. Por exemplo, a seguinte operação é inválida:Para resolver, remova o componente do caminho do campo que segue o operador de projeçãodb.inventory.find( { }, { "instock.$.qty": 1 } ) $
. - Restrição de projeção de nome de campo vazio
- As projeções
find()
efindAndModify()
não podem incluir uma projeção de um nome de campo vazio. Por exemplo, a operação a seguir é inválida:Nas versões anteriores, o MongoDB tratava a inclusão/exclusão do campo vazio como trataria a projeção de campos inexistentes.db.inventory.find( { }, { "": 0 } ) - Colisão de caminho: documentos incorporados e seus campos
- Não é possível projetar um documento incorporado com qualquer um dos campos do documento incorporado. Por exemplo, pense em uma coleção
inventory
com documentos que contêm um camposize
:A operação a seguir falha com um erro{ ..., size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, ... } Path collision
porque tenta projetar o documentosize
e o camposize.uom
:Em versões anteriores, a projeção mais recente definida nos documentos incorporados e seus campos determinava a projeção:db.inventory.find( {}, { size: 1, "size.uom": 1 } ) Se a projeção do documento incorporado ocorrer após todas as projeções de seus campos, o MongoDB projetará o documento incorporado. Por exemplo, o documento de projeção
{ "size.uom": 1, size: 1 }
produz o mesmo resultado que o documento de projeção{ size: 1 }
.Se a projeção do documento incorporado ocorrer antes da projeção de qualquer um dos seus campos, o MongoDB projetará o campo ou campos especificados. Por exemplo, o documento de projeção
{ "size.uom": 1, size: 1, "size.h": 1 }
produz o mesmo resultado que o documento de projeção{ "size.uom": 1, "size.h": 1 }
.
- Colisão de caminho:
$slice
de uma array e campos incorporados - A projeção
find()
efindAndModify()
não pode conter um$slice
de uma array e um campo incorporado na array. Por exemplo, considere uma coleçãoinventory
que contém um campo de arrayinstock
:A seguinte operação falha com um erro{ ..., instock: [ { warehouse: "A", qty: 35 }, { warehouse: "B", qty: 15 }, { warehouse: "C", qty: 35 } ], ... } Path collision
:Nas versões anteriores, a projeção aplica ambas as projeções e retorna o primeiro elemento (db.inventory.find( {}, { "instock": { $slice: 1 }, "instock.warehouse": 0 } ) $slice: 1
) na arrayinstock
, mas suprime o campowarehouse
no elemento projetado. A partir do MongoDB 4.4, para obter o mesmo resultado, use o métododb.collection.aggregate()
com dois estágios$project
separados. $
Operador posicional e restrição$slice
- As projeções
find()
efindAndModify()
não podem incluir a expressão de projeção$slice
como parte de uma expressão de projeção$
. Por exemplo, a operação a seguir é inválida:Nas versões anteriores, o MongoDB retorna o primeiro elemento (db.inventory.find( { "instock.qty": { $gt: 25 } }, { "instock.$": { $slice: 1 } } ) instock.$
) na anteriorinstock
que corresponde à condição de query, ou seja, a projeção posicional"instock.$"
tem precedência e a$slice:1
não contém nenhum oplog."instock.$": { $slice: 1 }
não exclui nenhum outro campo do documento.
Sessões
- Limite de Sessões e $external Username
Para usar Client Sessions e Causal Consistency Guarantees com usuários de autenticação
$external
(usuários Kerberos, LDAP ou x.509), os nomes de usuário não podem ter mais de 10k bytes.
- Tempo-limite de inatividade da sessão
As sessões que não recebem operações de leitura ou gravação por 30 minutos ou que não são atualizadas usando
refreshSessions
dentro desse limite são marcadas como expiradas e podem ser fechadas pelo servidor MongoDB a qualquer momento. Fechar uma sessão elimina as operações em andamento e os cursores abertos associados à sessão. Isso inclui cursores configurados comnoCursorTimeout()
oumaxTimeMS()
maior que 30 minutos.Considere um aplicativo que emite um
db.collection.find()
. O servidor retorna um cursor junto com um lote de documentos definido pelocursor.batchSize()
dofind()
. A sessão é atualizada toda vez que o aplicativo solicita um novo lote de documentos do servidor. No entanto, se o aplicativo demorar mais de 30 minutos para processar o lote atual de documentos, a sessão será marcada como expirada e encerrada. Quando o aplicativo solicita o próximo lote de documentos, o servidor retorna um erro, pois o cursor foi eliminado quando a sessão foi fechada.Para operações que retornam um cursor, se o cursor ficar inativo por mais de 30 minutos, execute a operação em uma sessão explícita usando e atualize periodicamente
Mongo.startSession()
refreshSessions
a sessão usando o comando. Por exemplo:var session = db.getMongo().startSession() var sessionId = session sessionId // show the sessionId var cursor = session.getDatabase("examples").getCollection("data").find().noCursorTimeout() var refreshTimestamp = new Date() // take note of time at operation start while (cursor.hasNext()) { // Check if more than 5 minutes have passed since the last refresh if ( (new Date()-refreshTimestamp)/1000 > 300 ) { print("refreshing session") db.adminCommand({"refreshSessions" : [sessionId]}) refreshTimestamp = new Date() } // process cursor normally } Na operação de exemplo, o método
db.collection.find()
está associado com uma sessão explícita. O cursor é configurado comnoCursorTimeout()
para evitar que o servidor feche o cursor se estiver ocioso. O loopwhile
inclui um bloco que utilizarefreshSessions
para atualizar a sessão a cada 5 minutos. Como a sessão nunca excederá o tempo-limite de inatividade de 30 minutos, o cursor pode permanecer aberto indefinidamente.Para drivers MongoDB, consulte a documentação do driver para obter instruções e sintaxe para criar sessões.