Une analyse approfondie du moteur de stockage MongoDB (avec diagramme schématique)

Cet article vous présentera les connaissances pertinentes sur mongodb et vous présentera le moteur de stockage dans MongoDB. J'espère qu'il vous sera utile !

Un bref aperçu

La dernière fois, nous avons parlé des clusters mongodb, qui sont divisés en clusters maître-esclave et clusters fragmentés Concernant les fragments dans les clusters fragmentés, nous devons prêter attention aux points suivants. :

• Pour les données chaudes

certaines clés de partition (une clé de partition est un champ d'index ou un champ d'index composite qui existe dans chaque document de la collection) fera fonctionner toutes les demandes de lecture ou d'écriture un seul sur des blocs de données ou des fragments, cela entraînera une surcharge d'un seul serveur de fragments, et la clé de fragment auto-augmentation causera facilement des problèmes d'écriture [Recommandé : Tutoriel vidéo MongoDB]

• Pour blocs de données indivisibles

Pour les clés de partitionnement à gros grains, peut entraîner l'utilisation de nombreux documents par la même clé de partitionnement

Dans ce cas, ces documents ne peuvent pas être divisés en plusieurs blocs de données, ce qui limitera la répartition uniforme des données dans la capacité mongodb

• Pour les obstacles aux requêtes

la clé de partition n'est pas liée à la requête, ce qui entraînera de mauvaises performances de requête

Nous devons être conscients des points d'attention ci-dessus et rencontrer des problèmes similaires dans un problème de travail réel, vous peut essayer d'apprendre à y faire face

Aujourd'hui, nous allons comprendre brièvement Qu'est-ce que le moteur de stockage de mongodb ? Moteur de stockage inMemory

Lorsque le moteur de stockage est sorti pour la première fois, le moteur de stockage MMAPV1 était utilisé par défaut

Moteur MMAPV1, en regardant le nom, on sait probablement qu'il utilise mmap, et utilise le principe du mappage mémoire Linux

Le moteur MMAPV1 n'est pas utilisé actuellement car le

Moteur de stockage WiredTiger est meilleur

, par exemple En comparant WiredTiger, il présente les avantages suivants :
• WiredTiger
Les performances des opérations de lecture et d'écriture sont meilleures

WiredTiger peut mieux utiliser la puissance de traitement des systèmes multicœurs

WiredTiger

La granularité du verrouillage est plus petite

Moteur MMAPV1 En utilisant des verrous au niveau de la table, lorsqu'il y a des opérations simultanées sur une seule table, le débit sera limité

• Et WiredTiger utilise des verrous au niveau du document, ce qui améliorera la concurrence et le débit

WiredTiger

La méthode de compression est plus avancée Bien

• WiredTiger utilise la compression de préfixe, ce qui permet d'économiser de l'espace mémoire par rapport à MMAPV1 et WiredTiger fournit également

  un algorithme de compression

  , qui peut réduire considérablement la consommation des ressources du disque dur

Le principe d'écriture du moteur WiredTiger

• Nous pouvons voir sur l'image ci-dessus que WiredTiger Le principe d'écriture sur disque est également très simple

La demande d'application arrive à mongodb, mongodb effectue le traitement et stocke le résultat dans le cache

Lorsque le cache atteint Quand 2 G, ou lorsque le minuteur

60 s

expire, les données du cache seront vidées sur le disque. Attention, xdm le saura, alors si c'est exactement 59 secondes maintenant, 1 Lorsqu'il y en a plus de 1G, les données dans le cache n'ont pas été synchronisées avec le disque, et mongodb raccroche anormalement. perdre des données ?

Nous pouvons tous penser avec nos doigts,

Comment le concepteur de mongodb a-t-il pu permettre à cette situation d'exister, alors il doit y avoir une solution , comme suit

• Comme le montre l'image ci-dessus, il existe une un supplémentaire
• tampon de journalisation
  Un tampon qui stocke les instructions d'ajout, de suppression et de modification de Mongodb

fichiers de journal

Similaire aux journaux de transactions dans les bases de données relationnelles

Le but de l'introduction de la journalisation est de : journaling buffer 和  journal 文件

La journalisation peut activer la base de données Mongod B en raison d'une récupération rapide après une panne inattendue
• Fonction de journal de journalisation

La fonction de journalisation de la journalisation ressemble un peu à une persistance dans Redis, on ne peut que dire qu'elle est similaire

Dans Mongodb 2.4, elle est déjà
• par défaut Lorsque la fonction de journalisation est activée, lorsque nous démarrons l'instance mongod, le service vérifiera si les données doivent être restaurées

Il n'y aura donc aucune perte de données dans mongodb comme mentionné ci-dessus

De plus, nous devons savoir ici que la fonction de journalisation de la journalisation, lorsque mongodb doit effectuer des opérations d'écriture, c'est-à-dire lors de l'ajout, de la suppression ou de la modification, la journalisation écrira des journaux, ce qui affectera les performances

Mais mongodb lit Lorsque l'opération de récupération est effectuée, elle ne sera pas enregistrée dans le cache, elle ne sera donc pas enregistrée dans le journal de journalisation. Par conséquent, l'opération de lecture n'aura aucun impact. C'est tout pour aujourd'hui. appris. S'il y a un écart, veuillez me corriger

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