mongoGridFS

GridFS是一种将大型文件存储在MongoDB的文件规范：

数据库支持以BSON格式保存二进制对象。 但是MongoDB中BSON对象最大不能超过4MB。
GridFS 规范提供了一种透明的机制，可以将一个大文件分割成为多个较小的文档。

为实现这点，该规范指定了一个将文件分块的标准。每个文件都将在文件集合对象中保存一个元数据对象，一个或多个块对象可被组合保存在一个块集合中。
文件如何被分块保存的细节可以参看GridFS Specification。

mongo自带有一个实现mongofliles，基本操作如下：

列出所有文件：
mongofiles list

上传一个文件：
mongofiles put xxx.txt

下载一个文件：
mongofiles get xxx.txt

查找文件：
mongofiles search xxx    //会查找所有文件名中包含“xxx”的文件
mongofiles list xxx //会查找所有文件名以“xxx”为前缀的文件

参数说明：

–d 指定数据库 ，默认是fs，Mongofiles list –d testGridfs
-u –p 指定用户名，密码
-h  指定主机
-port 指定主机端口
-c 指定集合名，默认是fs
-t 指定文件的MIME类型，默认会忽略

原理：

GridFS在数据库中，默认使用fs.chunks和fs.files来存储文件。

1.fs.files集合存放文件的信息；

2.fs.chunks存放文件数据；

 

一个fs.files集合中的一条记录内容如下，即一个file的信息如下：

{
"_id" : ObjectId("4f4608844f9b855c6c35e298"),   //唯一id，可以是用户自定义的类型
"filename" : "CPU.txt", //文件名
"length" : 778, //文件长度
"chunkSize" : 262144, //chunk的大小
"uploadDate" : ISODate("2012-02-23T09:36:04.593Z"), //上传时间
"md5" : "e2c789b036cfb3b848ae39a24e795ca6", //文件的md5值
"contentType" : "text/plain" //文件的MIME类型
"meta" : null //文件的其它信息，默认是没有”meta”这个key，用户可以自己定义为任意BSON对象
}

对应的fs.chunks中的chunk如下：

{
"_id" : ObjectId("4f4608844f9b855c6c35e299"), //chunk的id
"files_id" : ObjectId("4f4608844f9b855c6c35e298"), //文件的id，对应fs.files中的对象，相当于fs.files集合的外键
"n" : 0, //文件的第几个chunk块，如果文件大于chunksize的话，会被分割成多个chunk块
"data" : BinData(0,"QGV...") //文件的二进制数据，这里省略了具体内容
}

 

默认chunk的大小是256K:

public static final int DEFAULT_CHUNKSIZE = 256 * 1024;

 

写入：

如果文件大于chunksize，则把文件分割成多个chunk，再把这些chunk保存到fs.chunks中，最后再把文件信息存入到fs.files中。

读取:

先据查询的条件，在fs.files中找到一个合适的记录，得到“_id”的值，再据这个值到fs.chunks中查找所有“files_id”为“_id”的chunk，并按“n”排序，最后依次读取chunk中“data”对象的内容，还原成原来的文件。

 

自定义Gridfs的hash函数：

尽管从理论上，无论用什么hash函数，都有可能出现hash值相同，但内容不相同的文件，但是对于GridFS默认使用的md5算法，目前已出现长度和md5值都相同但内容不一样的文件。

如果想要自已改用其它hash算法，可以从驱动入手。因为GridFS在MongoDB中实际也只是两个普通的集合，所以完全可以自已修改驱动，替换下hash算法即可。

 

 

注意事项：

1. GridFS不自动处理md5相同的文件，对于md5相同的文件，如果想在GridFS中只有一个存储，要用户自已处理。Md5值的计算由客户端完成。

2. 因为GridFS在上传文件过程中是先把文件数据保存到fs.chunks，最后再把文件信息保存到fs.files中，所以如果在上传文件过程中失败，有可能在fs.chunks中出现垃圾数据。这些垃圾数据可以定期清理掉。