初闻MongoDB(一)、从零带你了解MongoDB的前世今生

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前言:

最近在看MongoDB相关知识,刚开始听到MongoDB时,一脸懵圈,这是个啥子数据库呀 。

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但是通过学习后,发现这个数据库挺牛掰的呀;嘿嘿 。。。。

下面就带大家一起聊聊这个数据库 ,看看它到底有什么牛掰之处 。

本文主线:

①、MongoDB 简介

②、MongoDB支持的功能有哪些?

③、MongoDB的存储引擎简述

④、MongoDB知识扩展

MongoDB 简介:

MongnDB是一个 分布式文件存储数据库 (或叫文档数据库);

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,最接近关系型数据库的。

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MongoDB的数据逻辑结构:

首先说下 MongoDB 的数据逻辑层次: 数据库(database)、集合(collection)、文档(document)

MongoDB数据逻辑层次的关系如下图:

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MongoDB与关系数据库的数据逻辑结构比较:

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通过上图可以知道MongoDB和关系数据库之间的数据逻辑结构对应关系了吧,再来将关系对应一下子:

数据库 ------ 数据库 、 Table表 ------ Collection集合 、 Row 行记录 ------ Document 文档

下面咱来聊聊上图Document文档中 { "name" : "lyl", "age" : 25} 看起来跟 JSON 格式一样的数据到底是个什么东东?

MongoDB中文档的数据存储结构:

MongoDB的文件数据存储结构是 BSON ;Bson是 Binary JSON 缩写,是类似于JSON的文档的二进制编码序列化。

Bson的特点:

  • 轻量性
  • 可遍历性
  • 高效性

来再具体看看MongoDB的Bson格式文档数据到底长神魔样呢?

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通过上图我们对MongoDB整体有了一个基本的了解,接下来我们在简单聊聊它到底有哪些功能呢?看看它到底支持了什么 牛掰 的功能让它一直这么火。

MongoDB支持的功能:

咱先贴一张摘抄自网上的大图:描述MongoDB的主要特性;

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除了支持上文的特性外,MongoDB还支持很多强大的功能:

  • BSON文档模型:

    • 动态的数据模式
    • 使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)。
  • 动态查询
  • 全文搜索
  • 聚合操作:

    • 聚合管道
    • Map - Reduce
    • 单一目的聚合方法
  • 水平扩展(高扩展):

    • 主从复制(搭建主从复制集群)
    • 数据分片(搭建数据分片集群)
    • 数据分片 + 主从复制 = 更加强大的集群系统
  • 高可用、支持故障恢复
  • 支持大文件存储GridFS
  • 企业级安全
  • 支持强大的索引:

    • 单字段索引
    • 复核索引
    • 多键索引
    • 文本索引
    • 通配符索引
    • 地理位置索引
    • 哈希索引
    • 索引特性:

      • TTL索引
      • 唯一索引
      • 部分索引
      • 稀疏索引
      • 索引交集
  • 4.0版本支持多文档事务,4.2版本支持分布式事务
  • 支持多种存储引擎

    • MMAP 存储引擎
    • MMAPV1 存储引擎
    • WiredTiger存储引擎
    • In-Memory 存储引擎
注:上面只是列出的MongoDB主要支持的功能,想要了解具体的每项功能,可以自行去查阅资料昂。

下面来聊聊MongoDB中十分重要的存储引擎,因为存储引擎是MongoDB负责管理数据的主要组件,并且像 事务、并发锁、存储数据的操作等 都是由存储引擎支持的。

MongoDB的存储引擎:

MongoDB支持多种存储引擎,下面咱们就简单聊聊MongoDB的这几种存储引擎;

原生存储引擎MMAP:

MMAP 全称为 Memory Mapped Storage Engine,即 内存映射存储引擎 ,在 3.0版本之前 使用的 。

MMAP可以把磁盘文件的一部分或全部内容直接映射到内存,这样文件中的信息位置就会在内存中有对应的地址空间,这时对文件的读写可以直接用指针来做,而不需要read/write函数了,但这并不代表将文件map到物理内存,只有访问到这块数据时才会被操作系统以Page的方式换到物理内存。

在MongoDB的写操作时,先将数据放在内存中,然后再通过顺序IO将数据刷新保存到磁盘上,这样会大大提升写操作性能;并且MongoDB将内存管理工作交给操作系统的虚拟内存管理器来完成,这样也大大简化了MongoDB的工作 。

原生升级 MMAPV1 存储引擎:

MongoDB3.0版本时 ,推出了 MMAPV1 存储引擎,这是在原生存储引擎基础上更新升级的新存储引擎 。

在 MMAPV1 存储引擎中有一个很重要的日志文件: journal预写事务日志 ,使用这个日志文件保证数据的持久化,并保证在数据库硬关闭时帮助数据库恢复。

插入式 WiredTiger 存储引擎:

WiredTiger是在 MongoDB3.0版本 引入的,并且在 MongoDB3.2版本 开始成为MongoDB默认的存储引擎。

相比较MMAPv1,WiredTiger存储引擎功能更强大,而且具有更高的性能。

WiredTiger存储引擎中也有 journal预写事务日志 ,用来保证数据持久化及数据库故障时数据恢复 。

In-Memory 存储引擎:

In-Memory存储引擎将数据库数据都存储在 内存 中,只将少量的元数据和诊断日志、临时数据存储到硬盘文件中,避免了磁盘I/O操作,查询速度很快。

如果MongoDB使用 In-Memory 存储引擎的话,是不是很类似于 Redis 内存数据库呢。

存储引擎之间的比较:

下面将通过在各方面比较下 MMAPV1 、WiredTiger 、In-Memory 这三种存储引擎,更加清晰的明确多种存储引擎之间的区别。

点击看大图:

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注意:当各位大大阅读本文时,请一定要结合自己使用的 MongoDB的版本 ,因为不同版本支持的功能可能是不同的,确认好自己使用的版本是否支持想要的功能。

MongoDB 知识扩展:

为什么很吃内存?

在使用MongoDB数据库的时候,发现安装了MongoDB的服务器可用内存一直在减少,通过查找发现MongoDB在使用时一直在不断的吃内存,MongoDB占用的内存的越来越多。

为什么MongoDB这么占用内存呢?

下面简单从两方面说下:
  1. 通过上面的存储引擎的描述可以知道,例如 : WiredTiger存储引擎的写操作会先写入Cache中,将数据保存在内存中,然后再通过机制将内存中的数据落盘,但是最终内存中的数据还是会保留下来的,只是会将已经落盘的数据坐下标记。
  2. 当大量并发请求MongoDB数据库时,它使用的内存也会上涨;因为在并发连接比较多时,会大量创建处理连接的线程,这些线程也会占用内存的;除此之外,建立好连接后,处理连接中传输的数据包,这些数据包的存储也需要占用内存的;但是这种占用的内存会在请求下降后,慢慢的将内存释放的。

如何控制内存的使用:

下面简单在两方面聊下怎么控制MongoDB对内存的使用,希望别再触发服务器内存耗尽的告警了。
  1. 合理配置 WiredTiger cacheSizeGB 参数:

    • 如果一台机器上只部署 MongoDB,MongoDB可以使用所有可用内存,则是用默认配置即可。
    • 如果一台机器上不止部署了MongoDB,还运行一些其他的进程服务,则需要根据分给MongoDB的内存配额来配置 cacheSizeGB ,也可按配额的60%左右配置。
  2. 控制对MongoDB的并发请求数,进行合理的TCP连接数;

MongoDB的应用场景:

根据MongoDB的特性和支持的功能,简单聊聊它适用的应用场景:
  • 应用服务器日志存储。

    • MongoDB的高性能足够支撑关系型数据库2-3倍以上的TPS/QPS;
    • 磁盘数据压缩存储,在进行数据读取时降低磁盘IO的次数,提升数据读取性能;
    • 支持功能强大的索引
    • 动态的数据模式,不受表结构的限制;
  • 地理位置信息存储,通过地理位置索引,可以方便、快速的查询出具体的位置信息。
  • 当作缓存数据库,使用其In-Memory 存储引擎;
  • 网站实时数据处理;它非常适合实时的插入、更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
------end

到此本文就结束了,本文只是和大家聊了聊MongoDB的基础知识,细节部分都没有具体描述,大家如果感兴趣的可以自行去查阅资料。

最后了,再和大家唠叨下, 打算最近写下MongoDB系列文章,系列文章题目都已经想好了,如下:

①、初闻MongoDB(一)、从零带你了解MongoDB的前世今生

②、初识MongoDB(二)、数据库安装及可视化工具的安装使用

③、相识MongoDB(三)、MongoDB常用的SQL语句和索引知识

④、相知MongoDB(四)、使用java连接和操作MongoDB数据库

⑤、相爱MongoDB(五)、一文带你了解MongoDB的实战操作使用

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参考资料:

①、MongoDB中文手册|官方文档中文版

②、MongoDB 入门篇

③、MongoDB存储引擎(中)——WiredTiger

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