mongodb - 有什么方法可以恢复 MongoDB 中最近删除的文档？

Question

我在上次查询中错误地删除了一些文档，有什么办法可以回滚我上次查询的 mongo 集合。

这是我的最后一个查询:

 db.foo.remove({ "name" : "some_x_name"}) 

是否有任何回滚/撤消选项？我可以取回我的数据吗？

Answer 1

没有回滚选项(rollback has a different meaning 在 MongoDB 上下文中)，严格来说，没有支持的方式来取回这些文档 - 您可以/应该采取的预防措施已包含在评论中。然而，话虽如此，如果您正在运行一个副本集，甚至是一个单节点副本集，那么您有一个 oplog .使用涵盖文档插入时间的 oplog，您可以恢复它们。

说明这一点的最简单方法是举个例子。我将使用一个简化的示例，其中只有 100 个需要恢复的已删除文档。要超越这一点(大量文档，或者您可能只希望有选择地恢复等)，您将需要更改代码以迭代游标，或者在 MongoDB shell 之外使用您选择的语言编写它。基本逻辑保持不变。

首先，让我们在数据库 dropTest 中创建我们的示例集合 foo。我们将插入 100 个没有 name 字段的文档和 100 个具有相同 name 字段的文档，以便以后错误地删除它们:

use dropTest;
for(i=0; i < 100; i++){db.foo.insert({_id : i})};
for(i=100; i < 200; i++){db.foo.insert({_id : i, name : "some_x_name"})};

现在，让我们模拟一下意外删除我们的 100 个 name 文档:

> db.foo.remove({ "name" : "some_x_name"})
WriteResult({ "nRemoved" : 100 })

因为我们在副本集中运行，我们仍然在 oplog 中有这些文档的记录(被插入)，幸运的是这些插入还没有(还)从 oplog(oplog 是 capped collection 记住)。让我们看看能不能找到它们:

use local;
db.oplog.rs.find({op : "i", ns : "dropTest.foo", "o.name" : "some_x_name"}).count();
100

计数看起来正确，我们的文件似乎还在。我从经验中知道，我们在这里需要的唯一 oplog 条目是 o 字段，所以让我们添加一个投影以仅返回它(为简洁起见，输出被剪断，但你明白了):

db.oplog.rs.find({op : "i", ns : "dropTest.foo", "o.name" : "some_x_name"}, {"o" : 1});
{ "o" : { "_id" : 100, "name" : "some_x_name" } }
{ "o" : { "_id" : 101, "name" : "some_x_name" } }
{ "o" : { "_id" : 102, "name" : "some_x_name" } }
{ "o" : { "_id" : 103, "name" : "some_x_name" } }
{ "o" : { "_id" : 104, "name" : "some_x_name" } }

要重新插入这些文档，我们可以将它们存储在一个数组中，然后遍历该数组并插入相关的片段。首先，让我们创建我们的数组:

var deletedDocs = db.oplog.rs.find({op : "i", ns : "dropTest.foo", "o.name" : "some_x_name"}, {"o" : 1}).toArray();
> deletedDocs.length
100

接下来我们提醒自己，现在集合中只有 100 个文档，然后循环遍历 100 个插入，最后重新验证我们的计数:

use dropTest;
db.foo.count();
100
// simple for loop to re-insert the relevant elements
for (var i = 0; i < deletedDocs.length; i++) {
    db.foo.insert({_id : deletedDocs[i].o._id, name : deletedDocs[i].o.name});
}
// check total and name counts again
db.foo.count();
200
db.foo.count({name : "some_x_name"})
100

你有它，有一些警告:

• 这并不是一个真正的恢复策略，请查看备份(MMS，其他)，为此延迟辅助，如评论中所述
• 在大型繁忙系统上从 oplog 中查询文档不会特别快(任何 oplog 查询都是表扫描)。
• 文档可能随时过期(当然，您可以复制 oplog 以供以后使用，以给您更多时间)
• 根据您的工作量，您可能需要在重新插入之前对结果进行重复数据删除
• 较大的文档集对于演示的数组来说太大了，因此您需要迭代游标来代替
• oplog 的格式被视为内部格式，可能随时更改(恕不另行通知)，因此使用风险自负