この記事では、mongodb に関する関連知識と MongoDB のストレージ エンジンについて紹介します。
簡単なレビュー
前回は、マスター/スレーブ クラスターとシャード クラスターに分割される mongodb クラスターについて説明しました。シャード クラスター内のシャードについては、必要なものは次のとおりです。次の点に注意してください。一緒に確認しましょう。
- ホット データの場合
特定の シャード キー (シャード シャード キーは、コレクション内の各ドキュメントに存在するインデックス フィールドまたは複合インデックス フィールドです) により、すべての 読み取りまたは書き込みリクエスト が単一のデータ ブロックまたはシャード上で動作します。負荷が重すぎると、自己増加するシャード キーによって書き込みの問題が発生しやすくなります [推奨事項: MongoDB ビデオ チュートリアル ]
- For 分割できないデータ ブロック
粗粒度のシャーディング キーの場合、 により同じシャーディング キーを使用する多くのドキュメントが作成される可能性があります
この場合、これらのドキュメントは複数のデータ ブロックに分割することはできません。これにより、データを均等に分散する mongodb の機能が制限されます
- Forクエリ障害
シャーディング キーとクエリに相関がない クエリのパフォーマンスが低下する
上記の点については注意が必要ですが、実際の業務で同様の問題が発生した場合は、対処方法を学ぶことができます。それら
今日は、mongodb のストレージ エンジンとは何ですか
ストレージ エンジン
Mongodb のストレージ エンジンについて簡単に説明します。 mongodb、それが mongodb 3.0 にあることを知っておく必要があります。当時、プラガブル ストレージ エンジン の概念が導入されました。
現在、主に次のエンジンがあります:
- WiredTiger ストレージ エンジン
- inMemory ストレージ エンジン
MMAPV1 エンジンは使用されていません
WiredTiger ストレージ エンジンの方が優れているためです。たとえば、WiredTiger と比較すると、次の利点があります。
WiredTiger- 読み取りおよび書き込み操作のパフォーマンスが向上
- WiredTiger はマルチコア システムの処理能力をより有効に活用できます
- WiredTiger
- ロックの粒度はより小さくなります
# MMAPV1 エンジンはテーブル レベルのロックを使用します。単一のテーブルで同時操作がある場合、スループットは影響を受けます。制限事項
WiredTiger はドキュメント レベルのロックを使用するため、同時実行性とスループットが向上します
WiredTiger
優れた圧縮- WiredTiger はプレフィックス圧縮を使用するため、MMPV1 と比較してメモリ スペースの消費量が節約されます
圧縮アルゴリズムを提供します
これにより、ハードディスクへの影響を大幅に軽減できます。リソース消費WiredTiger エンジンの作成原理
次のことができます。上の図から、WiredTiger の ディスクへの書き込み原理も非常に単純であることがわかります。
アプリケーション リクエストが mongodb に届き、mongodb がそれを処理し、結果をキャッシュに保存します。
- キャッシュが
- 2 G に達するか、
- 60 s タイマーが期限切れになると、キャッシュ内のデータがディスクにフラッシュされます。ご存知のとおり、今がちょうど 59 秒で、1 G を超えている場合、キャッシュ内のデータはまだディスクに同期されておらず、mongodb は異常にハングアップします。
私たちは皆、mongodb の設計者がどのようにしてこの状況を許容できたのか、次のように解決策があるはずです を指で考えることができます。
##上の図に示すように、追加の ジャーナリング バッファ と
ジャーナル ファイルジャーナリングがあります。バッファ
mongodbの追加、削除、変更命令を格納するバッファ
- ジャーナルファイル
- ジャーナリングを導入する目的は次のとおりです:
ジャーナリングのログ関数は、redis の aof 永続性と少し似ています。似ているとしか言えません
mongodb 2.4 では、ジャーナリング ログ関数はデフォルトで有効になっています、mongod インスタンスを開始すると、サービスはデータを復元する必要があるかどうかをチェックします
そのため、上記の mongodb データ損失は発生しませんさらに、ここで知っておく必要があるのは、ジャーナリングのロギング関数は、mongodb が書き込み操作を実行する必要があるとき、つまり追加、削除、または変更を行うときに、パフォーマンスに影響するログを書き込むことです。
ただし、mongodb は読み取り操作をキャッシュに記録しません したがって、ジャーナリング ログには記録されないため、読み取り操作は影響しません
つまり今日はこれで終わります。私が学んだこと、逸脱がある場合は修正してください
以上がMongoDB ストレージ エンジンの詳細な分析 (概略図付き)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

MongoDBの一般的な問題には、データの一貫性、クエリパフォーマンス、セキュリティが含まれます。ソリューションは次のとおりです。1)注意メカニズムの書き込みと読み取りメカニズムを使用して、データの一貫性を確保します。 2)インデックス、集約パイプライン、およびシャードを通じてクエリパフォーマンスを最適化します。 3)暗号化、認証、および監査対策を使用して、セキュリティを改善します。

MongoDBは、大規模で構造化されていないデータの処理に適しており、Oracleは、厳格なデータの一貫性と複雑なクエリを必要とするシナリオに適しています。 1.MongoDBは、可変データ構造に適した柔軟性とスケーラビリティを提供します。 2。Oracleは、エンタープライズレベルのアプリケーションに適した、強力なトランザクションサポートとデータの一貫性を提供します。データ構造、スケーラビリティ、パフォーマンス要件を選択する際に考慮する必要があります。

Mongodbの未来には可能性がたくさんあります。1。クラウドネイティブデータベースの開発、2。人工知能とビッグデータの分野に焦点が合っています。3。セキュリティとコンプライアンスの改善。 Mongodbは、技術革新、市場の地位、将来の開発方向に進出し、突破口を作り続けています。

MongoDBは、高性能でスケーラブルで柔軟なデータストレージソリューションを提供するように設計されたドキュメントベースのNOSQLデータベースです。 1)BSON形式を使用してデータを保存します。これは、半構造化または非構造化データの処理に適しています。 2)シャードテクノロジーを通じて水平方向の拡大を実現し、複雑なクエリとデータ処理をサポートします。 3)インデックスの最適化、データモデリング、パフォーマンスの監視に注意を払って、それを使用してその利点を完全にプレイする。

MongoDBはプロジェクトのニーズに適していますが、最適化する必要があります。 1)パフォーマンス:インデックス作成戦略を最適化し、シャードテクノロジーを使用します。 2)セキュリティ:認証とデータ暗号化を有効にします。 3)スケーラビリティ:レプリカセットとシャーディングテクノロジーを使用します。

MongoDBは、構造化されていないデータと高いスケーラビリティ要件に適していますが、Oracleは厳格なデータの一貫性を必要とするシナリオに適しています。 1.MongoDBは、ソーシャルメディアやモノのインターネットに適したさまざまな構造にデータを柔軟に保存します。 2。Oracle構造化データモデルは、データの整合性を保証し、金融取引に適しています。 3.mongodbは、破片を介して水平方向に尺度を拡大し、OracleはRACを垂直にスケールします。 4.MongoDBにはメンテナンスコストが低く、Oracleにはメンテナンスコストが高くなりますが、完全にサポートされています。

MongoDBは、柔軟なドキュメントモデルと高性能ストレージエンジンで開発方法を変更しました。その利点には、次のものが含まれます。1。パターンのないデザイン、高速な反復を可能にします。 2。ドキュメントモデルは、ネストと配列をサポートし、データ構造の柔軟性を高めます。 3.自動シャード関数は、大規模なデータ処理に適した水平拡張をサポートします。

MongoDBは、大規模な非構造化データを迅速に反復および処理するプロジェクトに適していますが、Oracleは高い信頼性と複雑なトランザクション処理を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。 MongoDBは、柔軟なドキュメントストレージと効率的な読み取りおよび書き込み操作で知られています。これは、最新のWebアプリケーションとビッグデータ分析に適しています。 Oracleは、その強力なデータ管理機能とSQLサポートで知られており、金融や通信などの業界で広く使用されています。


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