MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的

1 安装

  • 方便的可以使用 brew, yum 安装。
  • 源码安装
    • 进入 https://www.mongodb.com/download-center?jmp=homepage#community 选择相应平台
    • 这里选择 https://fastdl.mongodb.org/osx/mongodb-osx-ssl-x86_64-3.4.5.tgz
      wget https://fastdl.mongodb.org/osx/mongodb-osx-ssl-x86_64-3.4.5.tgz
      tar -zxvf mongodb-osx-ssl-x86_64-3.4.5.tgz
      // 创建一个文件夹用于存放数据库,默认位置在/data/db
      mkdir ~/data/
      mkdir ~/data/db
      /Users/alex/Software/code/mongodb-osx-x86_64-3.4.5/bin
      // 普通方式运行
      ./mongod
      // 指定数据库位置
      ./mongod --dbpath /Users/alex/DB/mongodb
      // 以守护进程方式运行
      ./mongod --fork --dbpath /Users/alex/DB/mongodb  --logpath /var/log/mongodb.log
      

2 图形客户端

  • 推荐 Robomongo,支持 Windows, Mac, Linux
  • 下载地址 https://robomongo.org/download

3 操作命令

  • 可以使用使用 Robomongo,连接本地数据库后,local - 右键 open shell
  • 你也可以在 mongodb 安装目录下 bin 中,执行 ./mongo,在终端中执行命令
  • 显示当前所有的数据库

    show dbs
    
  • 切换到指定的数据库,如果数据库不存在,则会创建。

    use test
    
  • 再次执行show dbs,并未发现 test 数据库,需要插入一条数据才行

    db.test.insert({"Alex": "Good boy"})
    
  • 删除当前数据库

    db.dropDatabase()
    
  • 创建数据库并插入一些数据

    use test
    db.test.insert({"Alex": "Good boy"})
    db.test.insert({"Wang": "Good girl"})
    
  • 插入文档, 文档的数据结构和 JSON 基本一样

    db.doc.insert({
        title: 'test title',
        description: 'test description',
        by: 'test by'
    
    })
    

    doc 是集合名,如果该集合不在数据库中,会自动创建

    show tables
    

    这个时候会输出 test, doc 两个集合

  • 查看已插入的内容
    db.doc.find()
    
  • 将数据定义为一个变量,再插入
    school = ({'name': '海洋大学', 'address': '太平洋底'})
    db.doc.insert(school)
    
  • 更新操作

    db.collection.update(
       <query>,     # 查询条件,类似于sql中的where
       <update>,    # 更新的字段,和一些操作符
       {
         upsert: <boolean>,  # 如果对象不存在,true 插入, false 不插入,默认 false
         multi: <boolean>,   # 默认false, 只更新查找到的第一条数据
         writeConcern: <document>
       }
    )
    
    db.doc.update({'name':'海洋大学'},{$set:{'address':'太平洋底128号'}})
    
  • 替换操作
    db.doc.save({"_id": ObjectId("59561d8e00e2b59581d0c158"), "desc": "非著名海洋学院"})
    
  • 删除文档

    db.collection.remove(
       <query>,                     # 可选,删除条件
       {
         justOne: <boolean>,        # 可选,true或者1,则只删除一个文档
         writeConcern: <document>   # 可选,可抛出异常的级别
       }
    )
    
    -- 移除了 title为test title的所有记录
    db.doc.remove({'title': 'test title'})
    --  删除所有数据
    db.doc.remove({})
    
  • 查询文档

    db.collection.find(
        query,                      # 可选,查询条件
        projection                  # 可选,指定显示字段,0 不显示, 1 显示
    )
    
    -- 查找出title为test title的记录,且不显示title
    db.test.find({'title': 'test title'}, {'title': 0})
    -- 尾部加上pretty可以格式化输出,看的更舒服
    db.test.find({'title': 'test title'}, {'title': 0}).pretty()
    

    查询文旦给还有一个 findOne,只返回一条数据

  • 查询条件 | 操作 | 格式 | 范例 | 备注 | | ——– | ——————— | ———————————— | —————— | | 等于 | {key: value} | db.doc.find({‘title’: ‘test title’}) | | | 小于 | {key: {$lt: value}} | db.doc.find({‘id’: {$lt: 30}}) | less than | | 小于等于 | {key: {$lte: value}} | db.doc.find({‘id’: {$lte: 30}}) | less than equal | | 大于 | {key: {$gt: value}} | db.doc.find({‘id’: {$gt: 30}}) | greater than | | 大于等于 | {key: {$gte: value}} | db.doc.find({‘id’: {$gte: 30}}) | greater than equal | | 不等于 | {key: {$ne: value}} | db.doc.find({‘id’: {$ne: 30}}) | not equal |

  • 查询的 AND 条件

    -- 传入多个key:value键值对,用逗号隔开
    db.collection.find({key1:value1, key2:value2, ...})
    
  • 查询的 OR 条件

    -- 使用了关键字 $or
    db.collection.find( {
    	$or: [ {key1: value1}, {key2:value2}]
    })
    
  • 查找示例

    -- 查找title = 'test title' AND (id < 30 OR auth = 'Alex' )
    db.test.find({'title': 'test title', \$or: [{'id': {\$lt: 30}}, {'auth': 'Alex'}]})
    
  • $type 操作符 mongodb 可以使用的类型如下

    类型 数字 备注
    Double 1  
    String 2  
    Object 3  
    Array 4  
    Binary data 5  
    Undefined 6 已废弃
    Object id 7  
    Boolean 8  
    Date 9  
    Null 10  
    Regular Expression 11  
    JavaScript 13  
    Symbol 14  
    JavaScript (with scope) 15  
    32-bit integer 16  
    Timestamp 17  
    64-bit integer 18  
    Min key 255 Query with -1.
    Max key 127  
    -- 查找title为String的所有数据, 依据上表,2表示String
    db.test.find({'title': {$type: 2}})
    
  • limit

    -- 在搜索结果可以指定读取数量,即在尾部加上limit
    db.test.find({'title': {$type: 2}}).limit(10)
    
  • skip

    -- 还可以跳过指定数量的数据
    db.test.find({'title': {$type: 2}}).limit(10).skip(100)
    
  • 排序

    -- 按照指定的key排序,1升序,-1降序
    db.collection.find().sort({KEY:1})
    
    db.test.find({'title': {$type: 2}}).limit(10).sort({'title': -1})
    
  • 索引

    • 查看当前索引
      db.test.getIndexes()
      
    • mongodb 使用 ensureIndex 来创建索引
      -- 1按升序创建索引,-1按降序创建索引,可以拥有多个字段创建索引
      db.collection.ensureIndex({key1:1, key2: -1})
      -- 创建以title为索引
      db.test.ensureIndex({'title': 1}, {'background': true})
      

      创建索引时,还可以附带一些参数

      • background: 创建索引会阻塞其它操作,设为 true,则可以后台方式创建, 默认 false
      • unique: 建立的索引是否唯一, 默认 false
      • name: 指定索引名称,默认会以 字段名 + 排序顺序 生成,比如 title_1
      • dropDups: 在创建唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 时会创建唯一索引,默认 false
    • 删除索引
      -- 删除集合的所有索引
      db.test.dropIndexes()
      -- 删除指定的索引
      db.test.dropIndex({'title': 1})
      
    • 索引限制
      • 集合中索引不能超过 64 个。
      • 索引名的长度不能超过 128 个字符。
      • 一个符合索引最多可以有 31 个字段。
      • 如果索引的大小大于内存的限制,mongodb 会删除一些索引,这将导致性能下降。
  • 性能分析 mongodb 提供了一个关键字 explain 来分析性能。mysql 也使用这个名称

    -- mysql
    EXPLAIN SELECT * FROM account WHERE id = 1000002;
    -- mongodb
    db.test.find({'title': 'test title'}).explain()
    

    创建 title 为索引后,执行 find 命令,并用 explain 查看,输出:

    {
    	"queryPlanner" : {
    		"plannerVersion" : 1,
    		"namespace" : "test.test",
    		"indexFilterSet" : false,
    		"parsedQuery" : {
    			"title" : {
    				"\$eq" : "test title"
    			}
    		},
    		"winningPlan" : {
    			"stage" : "FETCH",
    			"inputStage" : {
    				"stage" : "IXSCAN",
    				"keyPattern" : {
    					"title" : 1
    				},
    				"indexName" : "title_1",    -- 使用了索引
    				"isMultiKey" : false,
    				"multiKeyPaths" : {
    					"title" : [ ]
    				},
    				"isUnique" : false,
    				"isSparse" : false,
    				"isPartial" : false,
    				"indexVersion" : 2,
    				"direction" : "forward",
    				"indexBounds" : {
    					"title" : [
    						"[\"test title\", \"test title\"]"
    					]
    				}
    			}
    		},
    		"rejectedPlans" : [ ]
    	},
    	"serverInfo" : {
    		"host" : "alex.local",
    		"port" : 27017,
    		"version" : "3.4.5",
    		"gitVersion" : "520b8f3092c48d934f0cd78ab5f40fe594f96863"
    	},
    	"ok" : 1
    }
    
    • queryPlanner: 包含查询优化器选择的查询计划的信息
      • namespace: 所查询的集合,相当于表
      • indexFilterSet: 该查询是否有索引计划 (什么是索引计划?,请点这里)
      • parsedQuery: 查询条件
    • winningPlan: 被查询优化器选择的查询计划详情
      • stage: 见下文
      • inputStage/inputStages: 描述 stage
    • stage
      • COLLSCAN :全表扫描
      • IXSCAN:索引扫描
      • FETCH::根据索引去检索指定 document
      • SHARD_MERGE:各个分片返回数据进行 merge
      • SORT:表明在内存中进行了排序(与前期版本的 scanAndOrder:true 一致)
      • SORT_MERGE:表明在内存中进行了排序后再合并
      • LIMIT:使用 limit 限制返回数
      • SKIP:使用 skip 进行跳过
      • IDHACK:针对_id 进行查询
      • SHARDING_FILTER:通过 mongos 对分片数据进行查询
      • COUNT:利用 db.coll.count()之类进行 count 运算
      • COUNTSCAN:count 不使用用 Index 进行 count 时的 stage 返回
      • COUNT_SCAN:count 使用了 Index 进行 count 时的 stage 返回
      • SUBPLA:未使用到索引的$or 查询的 stage 返回
      • TEXT:使用全文索引进行查询时候的 stage 返回
  • 聚合

    -- 有一系列类似如下的数据 (数据杜撰的)
    {
        "_id": "10280",
        "city": "NEW YORK",     //城市
        "state": "NY",          //城市缩写
        "pop": 5574,            //人口
        "loc": [                //经纬度
            -74.016323,
            40.710537
        ]
    }
    {
        "_id" : ObjectId("595a18ceed95ebc77707eb70"),
        "city" : "BEI JING",
        "state" : "BJ",
        "pop" : 9851,
        "loc" : [
        	-74.016323,
        	40.710537
        ]
    }
    
    -- 查找人口超过 6000(万)的城市
    > db.city.aggregate([
        {$group: {_id: "$state", totalPop: {$sum: "$pop"}}},
    {$match: {totalPop: {$gte: 6000}}}
    ])
    -- 输出结果
    { "_id" : "BJ", "totalPop" : 9851 }
    
    • 命令按照书写顺序在管道中执行
      • $project:修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域,也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
      • $match:用于过滤数据,只输出符合条件的文档。$match 使用 MongoDB 的标准查询操作。
      • $limit:用来限制 MongoDB 聚合管道返回的文档数。
      • $skip:在聚合管道中跳过指定数量的文档,并返回余下的文档。。
      • $group:将集合中的文档分组,可用于统计结果。
      • $sort:将输入文档排序后输出。
    • 一些聚合表达式
      • $sum: 计算总和
      • $avg: 计算平均值
      • $min: 获取集合中所有文档对应值得最小值
      • $max: 获取集合中所有文档对应值得最大值
      • $push: 在结果文档中插入值到一个数组中
      • $addToSet: 在结果文档中插入值到一个数组中,但不创建副本
      • $first: 根据资源文档的排序获取第一个文档数据
      • $last: 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据
  • 复制
    • 复制是将数据同步在多个服务器的过程。至少需要两个节点。
    • 常见一主一从,一主多从。
    • 可以保障数据的安全性,分布式读取数据。
  • 分片
    • 在 Mongodb 里面存在另一种集群,就是分片技术,可以满足 MongoDB 数据量大量增长的需求。
  • 数据备份
    -- 在bin目录下输入命令,备份 city
    ./mongodump -h127.0.0.1 -d city -o /Users/alex/TMP
    
  • 数据恢复

    -- 删除city中的数据
    db.city.remove({})
    db.city.find({}).pretty()
    
    -- 恢复数据
    ./mongorestore -h127.0.0.1:27017 -d city -path /Users/alex/TMP/city
    db.city.find({}).pretty()
    
  • ObjectId

    • ObjectId 是一个 12 字节的 BSON 类型数据。
    • 前 4 个字节表示时间戳。
    • 接下来 3 个字节是机器标志码。
    • 紧接着两个字节由 PID 组成。
    • 最后 3 个字节是随机数。 db.test.insert({“Alex”: “Good boy”})
    
    
  • 删除当前数据库

    db.dropDatabase()
    
  • 创建数据库并插入一些数据

    use test
    db.test.insert({"Alex": "Good boy"})
    db.test.insert({"Wang": "Good girl"})
    
  • 插入文档, 文档的数据结构和 JSON 基本一样

    db.doc.insert({
        title: 'test title',
        description: 'test description',
        by: 'test by'
    
    })
    

    doc 是集合名,如果该集合不在数据库中,会自动创建

    show tables
    

    这个时候会输出 test, doc 两个集合

  • 查看已插入的内容

    db.doc.find()
    
  • 将数据定义为一个变量,再插入

    school = ({'name': '海洋大学', 'address': '太平洋底'})
    db.doc.insert(school)
    
  • 更新操作

    db.collection.update(
       <query>,     # 查询条件,类似于sql中的where
       <update>,    # 更新的字段,和一些操作符
       {
         upsert: <boolean>,  # 如果对象不存在,true 插入, false 不插入,默认 false
         multi: <boolean>,   # 默认false, 只更新查找到的第一条数据
         writeConcern: <document>
       }
    )
    
    db.doc.update({'name':'海洋大学'},{$set:{'address':'太平洋底128号'}})
    
  • 替换操作

    db.doc.save({"_id": ObjectId("59561d8e00e2b59581d0c158"), "desc": "非著名海洋学院"})
    
  • 删除文档

    db.collection.remove(
       <query>,                     # 可选,删除条件
       {
         justOne: <boolean>,        # 可选,true或者1,则只删除一个文档
         writeConcern: <document>   # 可选,可抛出异常的级别
       }
    )
    
    -- 移除了 title为test title的所有记录
    db.doc.remove({'title': 'test title'})
    --  删除所有数据
    db.doc.remove({})
    
  • 查询文档

    db.collection.find(
        query,                      # 可选,查询条件
        projection                  # 可选,指定显示字段,0 不显示, 1 显示
    )
    
    -- 查找出title为test title的记录,且不显示title
    db.test.find({'title': 'test title'}, {'title': 0})
    -- 尾部加上pretty可以格式化输出,看的更舒服
    db.test.find({'title': 'test title'}, {'title': 0}).pretty()
    

    查询文旦给还有一个 findOne,只返回一条数据

  • 查询条件

    操作 格式 范例 备注
    等于 {key: value} db.doc.find({‘title’: ‘test title’})  
    小于 {key: {$lt: value}} db.doc.find({‘id’: {$lt: 30}}) less than
    小于等于 {key: {$lte: value}} db.doc.find({‘id’: {$lte: 30}}) less than equal
    大于 {key: {$gt: value}} db.doc.find({‘id’: {$gt: 30}}) greater than
    大于等于 {key: {$gte: value}} db.doc.find({‘id’: {$gte: 30}}) greater than equal
    不等于 {key: {$ne: value}} db.doc.find({‘id’: {$ne: 30}}) not equal
  • 查询的 AND 条件

    -- 传入多个key:value键值对,用逗号隔开
    db.collection.find({key1:value1, key2:value2, ...})
    
  • 查询的 OR 条件

    -- 使用了关键字 $or
    db.collection.find( {
    	$or: [ {key1: value1}, {key2:value2}]
    })
    
  • 查找示例

    -- 查找title = 'test title' AND (id < 30 OR auth = 'Alex' )
    db.test.find({'title': 'test title', \$or: [{'id': {\$lt: 30}}, {'auth': 'Alex'}]})
    
  • $type 操作符 mongodb 可以使用的类型如下

    类型 数字 备注
    Double 1  
    String 2  
    Object 3  
    Array 4  
    Binary data 5  
    Undefined 6 已废弃
    Object id 7  
    Boolean 8  
    Date 9  
    Null 10  
    Regular Expression 11  
    JavaScript 13  
    Symbol 14  
    JavaScript (with scope) 15  
    32-bit integer 16  
    Timestamp 17  
    64-bit integer 18  
    Min key 255 Query with -1.
    Max key 127  
    -- 查找title为String的所有数据, 依据上表,2表示String
    db.test.find({'title': {$type: 2}})
    
  • limit

    -- 在搜索结果可以指定读取数量,即在尾部加上limit
    db.test.find({'title': {$type: 2}}).limit(10)
    
  • skip

    -- 还可以跳过指定数量的数据
    db.test.find({'title': {$type: 2}}).limit(10).skip(100)
    
  • 排序

    -- 按照指定的key排序,1升序,-1降序
    db.collection.find().sort({KEY:1})
    
    db.test.find({'title': {$type: 2}}).limit(10).sort({'title': -1})
    
  • 索引

    • 查看当前索引

      db.test.getIndexes()
      
    • mongodb 使用 ensureIndex 来创建索引

      -- 1按升序创建索引,-1按降序创建索引,可以拥有多个字段创建索引
      db.collection.ensureIndex({key1:1, key2: -1})
      -- 创建以title为索引
      db.test.ensureIndex({'title': 1}, {'background': true})
      

      创建索引时,还可以附带一些参数

      • background: 创建索引会阻塞其它操作,设为 true,则可以后台方式创建, 默认 false
      • unique: 建立的索引是否唯一, 默认 false
      • name: 指定索引名称,默认会以 字段名 + 排序顺序 生成,比如 title_1
      • dropDups: 在创建唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 时会创建唯一索引,默认 false
    • 删除索引

      -- 删除集合的所有索引
      db.test.dropIndexes()
      -- 删除指定的索引
      db.test.dropIndex({'title': 1})
      
    • 索引限制

      • 集合中索引不能超过 64 个。
      • 索引名的长度不能超过 128 个字符。
      • 一个符合索引最多可以有 31 个字段。
      • 如果索引的大小大于内存的限制,mongodb 会删除一些索引,这将导致性能下降。
  • 性能分析 mongodb 提供了一个关键字 explain 来分析性能。mysql 也使用这个名称

    -- mysql
    EXPLAIN SELECT * FROM account WHERE id = 1000002;
    -- mongodb
    db.test.find({'title': 'test title'}).explain()
    

    创建 title 为索引后,执行 find 命令,并用 explain 查看,输出:

    {
    	"queryPlanner" : {
    		"plannerVersion" : 1,
    		"namespace" : "test.test",
    		"indexFilterSet" : false,
    		"parsedQuery" : {
    			"title" : {
    				"\$eq" : "test title"
    			}
    		},
    		"winningPlan" : {
    			"stage" : "FETCH",
    			"inputStage" : {
    				"stage" : "IXSCAN",
    				"keyPattern" : {
    					"title" : 1
    				},
    				"indexName" : "title_1",    -- 使用了索引
    				"isMultiKey" : false,
    				"multiKeyPaths" : {
    					"title" : [ ]
    				},
    				"isUnique" : false,
    				"isSparse" : false,
    				"isPartial" : false,
    				"indexVersion" : 2,
    				"direction" : "forward",
    				"indexBounds" : {
    					"title" : [
    						"[\"test title\", \"test title\"]"
    					]
    				}
    			}
    		},
    		"rejectedPlans" : [ ]
    	},
    	"serverInfo" : {
    		"host" : "alex.local",
    		"port" : 27017,
    		"version" : "3.4.5",
    		"gitVersion" : "520b8f3092c48d934f0cd78ab5f40fe594f96863"
    	},
    	"ok" : 1
    }
    
    • queryPlanner: 包含查询优化器选择的查询计划的信息
      • namespace: 所查询的集合,相当于表
      • indexFilterSet: 该查询是否有索引计划 (什么是索引计划?,请点这里)
      • parsedQuery: 查询条件
    • winningPlan: 被查询优化器选择的查询计划详情
      • stage: 见下文
      • inputStage/inputStages: 描述 stage
    • stage
      • COLLSCAN :全表扫描
      • IXSCAN:索引扫描
      • FETCH::根据索引去检索指定 document
      • SHARD_MERGE:各个分片返回数据进行 merge
      • SORT:表明在内存中进行了排序(与前期版本的 scanAndOrder:true 一致)
      • SORT_MERGE:表明在内存中进行了排序后再合并
      • LIMIT:使用 limit 限制返回数
      • SKIP:使用 skip 进行跳过
      • IDHACK:针对_id 进行查询
      • SHARDING_FILTER:通过 mongos 对分片数据进行查询
      • COUNT:利用 db.coll.count()之类进行 count 运算
      • COUNTSCAN:count 不使用用 Index 进行 count 时的 stage 返回
      • COUNT_SCAN:count 使用了 Index 进行 count 时的 stage 返回
      • SUBPLA:未使用到索引的$or 查询的 stage 返回
      • TEXT:使用全文索引进行查询时候的 stage 返回
  • 聚合

    -- 有一系列类似如下的数据 (数据杜撰的)
    {
        "_id": "10280",
        "city": "NEW YORK",     //城市
        "state": "NY",          //城市缩写
        "pop": 5574,            //人口
        "loc": [                //经纬度
            -74.016323,
            40.710537
        ]
    }
    {
        "_id" : ObjectId("595a18ceed95ebc77707eb70"),
        "city" : "BEI JING",
        "state" : "BJ",
        "pop" : 9851,
        "loc" : [
        	-74.016323,
        	40.710537
        ]
    }
    
    -- 查找人口超过 6000(万)的城市
    > db.city.aggregate([
        {$group: {_id: "$state", totalPop: {$sum: "$pop"}}},
    {$match: {totalPop: {$gte: 6000}}}
    ])
    -- 输出结果
    { "_id" : "BJ", "totalPop" : 9851 }
    
    • 命令按照书写顺序在管道中执行
      • $project:修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域,也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
      • $match:用于过滤数据,只输出符合条件的文档。$match 使用 MongoDB 的标准查询操作。
      • $limit:用来限制 MongoDB 聚合管道返回的文档数。
      • $skip:在聚合管道中跳过指定数量的文档,并返回余下的文档。。
      • $group:将集合中的文档分组,可用于统计结果。
      • $sort:将输入文档排序后输出。
    • 一些聚合表达式
      • $sum: 计算总和
      • $avg: 计算平均值
      • $min: 获取集合中所有文档对应值得最小值
      • $max: 获取集合中所有文档对应值得最大值
      • $push: 在结果文档中插入值到一个数组中
      • $addToSet: 在结果文档中插入值到一个数组中,但不创建副本
      • $first: 根据资源文档的排序获取第一个文档数据
      • $last: 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据
  • 复制
    • 复制是将数据同步在多个服务器的过程。至少需要两个节点。
    • 常见一主一从,一主多从。
    • 可以保障数据的安全性,分布式读取数据。
  • 分片
    • 在 Mongodb 里面存在另一种集群,就是分片技术,可以满足 MongoDB 数据量大量增长的需求。
  • 数据备份

    -- 在bin目录下输入命令,备份 city
    ./mongodump -h127.0.0.1 -d city -o /Users/alex/TMP
    
  • 数据恢复

    -- 删除city中的数据
    db.city.remove({})
    db.city.find({}).pretty()
    
    -- 恢复数据
    ./mongorestore -h127.0.0.1:27017 -d city -path /Users/alex/TMP/city
    db.city.find({}).pretty()
    
  • ObjectId
    • ObjectId 是一个 12 字节的 BSON 类型数据。
    • 前 4 个字节表示时间戳。
    • 接下来 3 个字节是机器标志码。
    • 紧接着两个字节由 PID 组成。
    • 最后 3 个字节是随机数。