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mongodb 架构

1. 逻辑结构

MongoDB与MySQL中的架构相差不多，底层都使用了可插拔的存储引擎以满足用户的不同需要。用户可以根据程序的数据特征选择不同的存储引擎,在最新版本的MongoDB中使用了WiredTiger作为默认的存储引擎，WiredTiger提供了不同粒度的并发控制和压缩机制，能够为不同种类的应用提供了最好的性能和存储率。

在存储引擎上层的就是MongoDB的数据模型和查询语言了，由于MongoDB对数据的存储与RDBMS 有较大的差异，所以它创建了一套不同的数据模型和查询语言。

2. 数据模型

  • 内嵌

    内嵌的方式指的是把相关联的数据保存在同一个文档结构之中。MongoDB的文档结构允许一个字段或者一个数组内的值作为一个嵌套的文档。

  • 引用

    引用方式通过存储数据引用信息来实现两个不同文档之间的关联,应用程序可以通过解析这些数据引用来访问相关数据。

如何选择

  • 内嵌

    1.数据对象之间有包含关系,一般是数据对象之间有一对多或者一对一的关系。

    2.需要经常一起读取的数据。

    3.有map-reduce/aggregation需求的数据放在一起，这些操作都只能操作单个collection。

  • 引用

    1.当内嵌数据会导致很多数据的重复，并且读性能的优势又不足于覆盖数据重复的弊端。

    2.需要表达比较复杂的多对多关系的时候。

    3.大型层次结果数据集嵌套不要太深。

3. 存储引擎

3.1 概述

存储引擎是MongoDB的核心组件，负责管理数据如何存储在硬盘和内存上。MongoDB支持的存储引擎有

  • MMAPv1
  • WiredTiger
  • InMemory

InMemory存储引擎用于将数据只存储在内存中，只将少量的元数据(meta-data)和诊断日志（Diagnostic）存储到硬盘文件中，由于不需要Disk的IO操作，就能获取所需的数据，InMemory存储引擎大幅度降低了数据查询的延迟（Latency）。从mongodb3.2开始默认的存储引擎是WiredTiger, 3.2版本之前的默认存储引擎是MMAPv1，mongodb4.x版本不再支持MMAPv1存储引擎。

storage: 
	journal: 
		enabled: true 
	dbPath: /data/mongo/ #
	#是否一个库一个文件夹 
	directoryPerDB: true 
	##数据引擎 
	engine: wiredTiger 
	##WT引擎配置 
	WiredTiger: 
		engineConfig: 
			##WT最大使用cache（根据服务器实际情况调节） 
			cacheSizeGB: 2
			##是否将索引也按数据库名单独存储 
			directoryForIndexes: true 
			journalCompressor:none （默认snappy） 
    ##表压缩配置 
    collectionConfig: 
    	blockCompressor: zlib (默认snappy,还可选none、zlib) 
    ##索引配置 
    indexConfig: 
    	prefixCompression: true

3.2 WiredTiger优势

  • 文档空间分配方式

    WiredTiger使用的是BTree存储 ; MMAPV1 线性存储 需要Padding

  • 并发级别

    WiredTiger 文档级别锁; MMAPV1引擎使用表级锁

  • 数据压缩

    snappy (默认) 和 zlib ,相比MMAPV1(无压缩) 空间节省数倍。

  • 内存使用

    WiredTiger 可以指定内存的使用大小。

  • Cache使用

    WT引擎使用了二阶缓存WiredTiger Cache, File System Cache来保证Disk上的数据的最终一 致性。而MMAPv1 只有journal 日志。

3.3 WiredTiger引擎包含的文件和作用

  • WiredTiger.basecfg: 存储基本配置信息，与 ConfifigServer有关系

  • WiredTiger.lock: 定义锁操作

  • table*.wt: 存储各张表的数据

  • WiredTiger.wt: 存储table* 的元数据

  • WiredTiger.turtle: 存储WiredTiger.wt的元数据

  • journal: 存储WAL(Write Ahead Log)

3.4 WiredTiger存储引擎实现原理

  • 写请求

    WiredTiger的写操作会默认写入 Cache ,并持久化到 WAL (Write Ahead Log)，每60s或Log文件达到2G做一次 checkpoint (当然我们也可以通过在写入时传入 j: true 的参数强制 journal 文件的同步 ，writeConcern: { w: , j: , wtimeout: }) 产生快照文件。WiredTiger初始化时，恢复至最新的快照状态，然后再根据WAL恢复数据，保证数据的完整性。

    Cache是基于BTree的，节点是一个page，rootpage是根节点，internal page是中间索引节点，leaf page真正存储数据，数据以page为单位读写。

    WiredTiger采用Copy on write的方式管理写操作（insert、update、delete），写操作会先缓存在cache里，持久化时，写操作不会在原来的leaf page 上进行，而是写入新分配的page，每次checkpoint都会产生一个新的rootpage。

  • checkpoint流程

    1.对所有的table进行一次checkpoint，每个table的checkpoint的元数据更新至WiredTiger.wt 
2.对WiredTiger.wt进行checkpoint，将该tablecheckpoint的元数据更新至临时文件WiredTiger.turtle.set 
3.将WiredTiger.turtle.set重命名为WiredTiger.turtle。
4.上述过程如果中间失败，WiredTiger在下次连接初始化时，首先将数据恢复至最新的快照状态，
	然后根据WAL恢复数据，以保证存储可靠性。

  • Journaling

    在数据库宕机时,为保证MongoDB中数据的持久性，MongoDB使用了Write Ahead Logging向磁盘上的journal文件预先进行写入。除了journal日志，MongoDB还使用检查点（checkpoint）来保证数据的一致性，当数据库发生宕机时，我们就需要checkpoint和journal文件协作完成数据的恢复工作。

    1.在数据文件中查找上一个检查点的标识符

    2.在journal文件中查找标识符对应的记录

    3.重做对应记录之后的全部操作

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