MongoDB存储引擎发展及WiredTiger深入解析(二)

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,通用型 2核4GB
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: MongoDB存储引擎发展及WiredTiger深入解析(二)

一、MongoDB存储引擎发展概述

在早期,MongoDB主要使用的是MMAPv1存储引擎。基于内存映射文件的数据管理方式,MMAPv1在某些特定场景下表现出色。然而,随着数据量的增长和复杂应用场景的增多,MMAPv1在大量写入操作下的性能瓶颈逐渐显现。

为了解决这个问题,MongoDB团队开始寻找新的存储引擎方案。最终,他们选择了收购WiredTiger存储引擎团队,并在后续的版本中将其集成为MongoDB的新存储引擎。自MongoDB 3.2版本起,WiredTiger正式成为了默认存储引擎,为MongoDB带来了显著的性能提升和更多的功能特性。

二、WiredTiger存储引擎的实现原理

2.1. 核心数据结构:B树

WiredTiger的核心数据结构是B树,这是一种自平衡的搜索树。B树能够在O(log n)的时间复杂度内进行查找、插入和删除操作,这使得WiredTiger能够在大规模数据存储的场景下,仍能够保持较低的查询延迟和高吞吐量。WiredTiger使用B树来管理数据的索引,以实现高效的数据访问和修改。

2.2. 多版本并发控制(MVCC)

WiredTiger还采用了多版本并发控制(MVCC)的机制,这是一种并发控制技术。通过为每个事务创建不同的数据版本,MVCC实现了并发事务的隔离性。在WiredTiger中,每个数据页都会记录事务的版本号,以及该版本号对应的数据。当事务需要读取数据时,WiredTiger会根据事务的版本号来选择合适的数据版本。这种机制可以避免读取操作与写入操作之间的冲突,提高并发性能。


2.3. 数据压缩算法

为了减少数据存储的空间占用,WiredTiger实现了一系列的数据压缩算法。数据压缩可以通过使用更少的磁盘空间来存储数据,从而减少IO操作的次数,提高系统的整体性能。WiredTiger支持多种压缩算法,如Snappy、LZ4等,用户可以根据实际需求选择合适的压缩算法。


2.4. 事务管理与日志记录

在WiredTiger中,每个事务都有一个唯一的事务ID,用于标识事务的开始和结束。事务的提交是通过将所有修改操作写入事务日志来实现的,确保数据的持久性和一致性。在系统发生故障时,WiredTiger可以通过回放事务日志来恢复数据的一致性。


2.5. Cache与WAL

WiredTiger的Cache采用Btree的方式组织,每个Btree节点为一个page,root page是btree的根节点,internal page是btree的中间索引节点,leaf page是真正存储数据的叶子节点。btree的数据以page为单位按需从磁盘加载或写入磁盘。WiredTiger采用Copy on write的方式管理修改操作(insert、update、delete),修改操作会先缓存在cache里,持久化时,修改操作不会在原来的leaf page上进行,而是写入新分配的page。


此外,按照MongoDB的默认配置,WiredTiger的写操作会先写入Cache,并持久化到WAL(Write Ahead Log)。每60秒或log文件达到2GB时,会做一次Checkpoint,将当前的数据持久化,产生一个新的快照。


总结来说,WiredTiger存储引擎的实现原理主要包括B树的使用、MVCC机制、数据压缩算法以及事务管理和日志记录等。这些机制的结合使得WiredTiger能够在大规模数据存储和高并发访问的场景下,提供高性能和高可靠性的数据存储解决方案。

三、WiredTiger存储引擎深入解析

WiredTiger是一个高性能、可扩展的存储引擎,为MongoDB提供了强大的数据存储和管理能力。以下是WiredTiger存储引擎的一些关键特性和优势:

  1. 文档级别的并发控制:WiredTiger支持文档级别的并发控制,这意味着多个客户端可以同时修改集合中的不同文档,而不会相互干扰。这种并发控制机制大大提高了MongoDB的并发处理能力和整体性能。
  2. 高度可压缩的数据存储:为了减少磁盘空间的占用和降低I/O开销,WiredTiger支持多种压缩算法,如Snappy、zlib等。通过压缩数据和索引,WiredTiger能够更高效地存储和管理大量数据,同时提高查询性能。
  3. 支持事务:从MongoDB 4.0版本开始,WiredTiger引擎引入了多文档事务的支持。事务是一组操作,要么全部成功,要么全部失败,保证了数据的一致性和完整性。这对于需要执行复杂操作和处理关键数据的应用场景至关重要。
  4. 基于B+树的索引:WiredTiger使用B+树作为索引结构,支持快速的数据检索和范围查询。B+树是一种平衡的多路搜索树,能够有效地管理大量的索引数据,提供高效的查询性能。
  5. 日志和检查点机制:为了保证数据的持久性和恢复能力,WiredTiger采用了日志(journaling)和检查点(checkpoint)机制。日志记录了所有的数据修改操作,可以用于在系统崩溃后恢复数据。检查点则是将内存中的数据定期刷新到磁盘上,确保数据的持久性。这种机制保证了即使在意外情况下,数据也能得到完整的恢复。
  6. 灵活的存储配置:WiredTiger提供了灵活的存储配置选项,可以根据不同的工作负载和硬件环境进行优化。开发者可以根据实际需求调整内存大小、缓存策略、日志大小等参数,以适应特定的性能需求和应用场景。

结语

通过引入WiredTiger存储引擎,MongoDB在数据存储和管理方面取得了显著的进步。WiredTiger的高性能、高并发、可压缩和事务支持等特点,使得MongoDB能够处理大规模的数据集,并满足各种复杂应用场景的需求。

相关文章
|
2天前
|
存储 监控 NoSQL
MongoDB索引解析:工作原理、类型选择及优化策略
MongoDB索引解析:工作原理、类型选择及优化策略
|
1天前
|
存储 JSON NoSQL
|
2天前
|
监控 NoSQL MongoDB
MongoDB中的TTL索引:自动过期数据的深入解析与使用方式
MongoDB中的TTL索引:自动过期数据的深入解析与使用方式
|
18小时前
|
SQL NoSQL 关系型数据库
ClickHouse(24)ClickHouse集成mongodb表引擎详细解析
**MongoDB引擎在ClickHouse中提供只读访问远程数据,用于`SELECT`查询。不支持写入。创建MongoDB表引擎的语法:`CREATE TABLE ... ENGINE = MongoDB(host, db, coll, user, pass)`。例如:**查看[ClickHouse中文文档](https://zhangfeidezhu.com/?p=468)获取更多教程,包括系列文章覆盖的各种表引擎解析。
11 0
|
1月前
|
存储 SQL NoSQL
什么是 MongoDB,为什么它是当今最受欢迎的数据库之一?
什么是 MongoDB,为什么它是当今最受欢迎的数据库之一?
|
1月前
|
JSON NoSQL MongoDB
理解Nosql数据库的mongodb
【5月更文挑战第5天】MongoDB是2009年发布的一款通用型NoSQL数据库,结合了关系模型和NoSQL的优点,适用于各种现代应用。其特点包括图形界面、数据服务、云基础设施集成(AWS, Azure, Google Cloud)。它具备全面的查询能力、ACID事务、可调整的一致性保证,并有多语言驱动及工具,可在任何地方运行。
230 4
|
16天前
|
存储 JSON NoSQL
【文档数据库】ES和MongoDB的对比
【文档数据库】ES和MongoDB的对比
92 1
|
22天前
|
存储 NoSQL 数据处理
探索MongoDB:灵活、高性能的NoSQL数据库解决方案与应用实践
探索MongoDB:灵活、高性能的NoSQL数据库解决方案与应用实践
|
24天前
|
存储 NoSQL MongoDB
MongoDB数据库
【6月更文挑战第5天】MongoDB数据库
69 1
|
1天前
|
NoSQL Java MongoDB
如何在Spring Boot应用中集成MongoDB数据库
如何在Spring Boot应用中集成MongoDB数据库

推荐镜像

更多