【赵渝强老师】MongoDB的WiredTiger存储引擎

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
云原生多模数据库 Lindorm,多引擎 多规格 0-4节点
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: MongoDB WiredTiger存储引擎自3.2版本起成为默认选择,提供文档级别的并发控制、检查点、数据压缩和本地加密等功能。本文详细介绍了WiredTiger的并发控制机制、预写日志与检查点、内存使用、数据压缩及磁盘空间回收等特性。

MongoDB WiredTiger提供文档级别(Document-Level)的并发控制,检查点(CheckPoint),数据压缩和本地数据加密( Native Encryption)等功能。从MongoDB 3.2 版本开始,WiredTiger成为MongDB默认的Storage Engine。视频讲解如下:


下面将详细讨论WiredTiger存储引擎的功能特性。


一、文档级别的并发控制


MongoDB在执行写操作时,WiredTiger存储引擎会在文档级别进行并发控制。换句话说在同一时间点上,多个写操作能够修改同一个集合中的不同文档;而当多个写操作修改同一个文档时,必须以序列化方式执行。这意味着如果当前文档正在被修改,其他写操作必须等待该文档上的写操作完成之后才能进行修改。对于大部分的文档读写操作,WiredTiger引擎使用的都是乐观锁;而在数据库和集合级别,WiredTiger使用的是意向锁。当WiredTiger存储引擎探测到两个操作之间发生了冲突,将会产生一个写冲突并将会重新执行操作。下表列出了MongoDB的操作与产生的锁类型。




二、预先日志与检查点


在MongoDB数据更新时,WiredTiger存储引擎使用预写日志的机制先将数据更新写入到Journal日志文件中。然后在创建检查点操作开始时,再将日志文件中记录的操作刷新到数据文件。换句话说,通过预写日志和检查点机制可以保证将数据更新持久化到数据文件中,并实现数据的一致性。

在检查点(Checkpoint)操作开始时,WiredTiger存储引擎将提供指定时间点的数据库快照,该快照反映的是MongoDB当前内存中的数据情况。当向磁盘写入数据时,WiredTiger存储引擎将快照中的所有数据以一致性方式写入到MongoDB的数据文件上,并保证数据文件和内存数据是一致性的。由于检查点是定期执行,因此检查点操作能够缩短MongoDB从Journal日志文件恢复数据的时间。在默认情况下,WiredTiger存储引擎创建检查点的时间间隔是60秒或产生2GB的Journal日志信息文件。在WiredTiger存储引擎创建新的检查点期间,上一个检查点仍然是有效的。这意味着即使MongoDB在创建新的检查点期间遭遇到错误而异常终止运行,只要重启MongoDB就能从上一个有效的检查点开始恢复数据。当新的检查点创建成功后,WiredTiger存储引擎以原子方式更新元数据表使其引用新创建的检查点,同时会将老的检查点占用的磁盘空间释放。


下图说明了MongoDB写入数据时,MongoDB的预写日志机制及与产生检查点操作之间的关系。


提示:当第(2)步完成时,写入的数据依然在内存缓冲区中。如果此时MongoDB发生了故障导致数据丢失,在重新启动时,WiredTiger存储引擎会使用Journal日志来恢复内存中的数据。


三、有效的内存使用


WiredTiger存储引擎利用系统内存资源缓存两部分数据,它们分别是:

  • 内部缓存(Internal Cache)
  • 文件系统缓存(Filesystem Cache)


在默认情况下,WiredTiger存储引擎将使用操作系统物理内存的一半来缓存数据。如果需要修改这个设置,可以通过使用参数--wiredTigerCacheSizeGB。


另一方面要监控MongoDB的内存使用情况,可以使用db.serverStatus().mem命令进行查看。

scott@nosql11 2> db.serverStatus().mem

{ "bits" : 64, "resident" : 68, "virtual" : 1561, "supported" : true }

resident 使M
virtual  使


四、数据压缩


WiredTiger存储引擎支持对集合和索引进行压缩,以减少磁盘空间消耗。WiredTiger为集合提供三个压缩选项,它们分别是:

  • 无压缩
  • Snappy:默认启用的压缩方式,能够有效地利用资源。
  • zlib:类似gzip压缩,压缩比率高但需要占用更多CPU资源。


WiredTiger存储引擎为索引提供了两个压缩选项,它们分别是:

  • 无压缩
  • 前缀:默认启用的压缩方式,能够有效地利用资源。


对于大多数工作负载的情况,使用默认的压缩设置能够均衡数据存储的效率和处理数据的需求,即压缩和解压的处理速度都是非常高的。下面的示例将创建一个使用zlib压缩的集合:

db.createCollection("email",
{storageEngine: 
{wiredTiger:
{configString: 'block_compressor=zlib'}}})


如果想进一步测量压缩前后的大小,可以执行下面的语句。该语句将以字节为单位返回MongoDB中集合与索引的大小。

db.stats(1024*1024).dataSize + db.stats(1024*1024).indexSize


五、磁盘空间回收


当从MongoDB中删除文档或者集合的时候,MongoDB不会立即将磁盘空间释放给操作系统。MongoDB会在数据文件中维护Empty Records的列表。当重新插入数据时,MongoDB会从Empty Records列表中分配存储空间给新的文档,而不需要重新开辟空间进而有效地重用磁盘空间,但这样的机制带来的一个问题就是会产生大量的磁盘碎片。因此WiredTiger存储引擎也支持使用compact命令整理数据碎片,并将没有使用的磁盘空间进行释放。该命令的语法格式如下:


db.runCommand ( { compact: '<collection>' } )


例如下面的命令将释放scott数据库中员工集合没有使用的磁盘空间。

db.runCommand({compact:'emp'});

提示:在执行compact命令时,WiredTiger存储引擎会对当前的数据库进行加锁,以阻塞其他操作。在compact命令执行完成之后,WiredTiger存储引擎会重建集合的所有索引。


相关实践学习
MongoDB数据库入门
MongoDB数据库入门实验。
快速掌握 MongoDB 数据库
本课程主要讲解MongoDB数据库的基本知识,包括MongoDB数据库的安装、配置、服务的启动、数据的CRUD操作函数使用、MongoDB索引的使用(唯一索引、地理索引、过期索引、全文索引等)、MapReduce操作实现、用户管理、Java对MongoDB的操作支持(基于2.x驱动与3.x驱动的完全讲解)。 通过学习此课程,读者将具备MongoDB数据库的开发能力,并且能够使用MongoDB进行项目开发。 &nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库 MongoDB版 云数据库MongoDB版支持ReplicaSet和Sharding两种部署架构,具备安全审计,时间点备份等多项企业能力。在互联网、物联网、游戏、金融等领域被广泛采用。 云数据库MongoDB版(ApsaraDB for MongoDB)完全兼容MongoDB协议,基于飞天分布式系统和高可靠存储引擎,提供多节点高可用架构、弹性扩容、容灾、备份回滚、性能优化等解决方案。 产品详情: https://www.aliyun.com/product/mongodb
相关文章
|
20天前
|
存储 NoSQL MongoDB
【赵渝强老师】MongoDB的MMAPv1存储引擎
在MongoDB 3.2版本之前,默认使用MMAPv1存储引擎。MMAPv1包括Database、Namespace、数据文件、Extent和Record等组件。每个Database由名称空间文件和数据文件组成,数据文件按编号递增,大小从64MB到2GB。每个数据文件被划分为多个Extent,每个Extent包含多个Record,对应MongoDB中的文档。通过一个示例展示了如何配置和使用MMAPv1存储引擎。
|
20天前
|
存储 NoSQL MongoDB
【赵渝强老师】MongoDB的In-Memory存储引擎
MongoDB的In-Memory存储引擎将数据存储在内存中,显著减少查询延迟,提高性能。该引擎不会将数据持久化到硬盘,仅在内存中存储,因此重启后数据会丢失。本文通过创建目录、配置文件、启动服务、插入数据和查询等步骤,详细演示了如何使用In-Memory存储引擎。
|
20天前
|
存储 NoSQL MongoDB
【赵渝强老师】MongoDB的存储引擎
存储引擎是MongoDB的核心组件,负责管理数据在硬盘和内存中的存储方式。从3.2版本起,MongoDB支持WiredTiger、MMAPv1和In-Memory三种存储引擎。WiredTiger为默认引擎,提供文档级并发控制和数据压缩;MMAPv1在3.2版本前为默认引擎,4.x版本后不再支持;In-Memory引擎将数据存储在内存中,减少查询延迟。
|
20天前
|
存储 NoSQL MongoDB
【赵渝强老师】MongoDB复制集中的成员
MongoDB复制集通常由一个主库和两个从库组成,可选添加仲裁者。主库负责所有写操作并记录Oplog日志,从库异步同步主库的Oplog日志并应用操作。仲裁者不存储数据,主要用于保证复制集中成员数量为奇数,参与选举投票。视频讲解详见B站链接。
|
20天前
|
存储 NoSQL MongoDB
【赵渝强老师】MongoDB复制集的体系架构
MongoDB的复制集是一种集群技术,由一个Primary节点和多个Secondary节点组成,实现数据的高可用性。Primary节点处理写入请求,Secondary节点同步数据。当Primary节点故障时,Secondary节点可通过选举成为新的Primary节点。视频讲解和示意图详见正文。
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
一个项目用5款数据库?MySQL、PostgreSQL、ClickHouse、MongoDB区别,适用场景
一个项目用5款数据库?MySQL、PostgreSQL、ClickHouse、MongoDB——特点、性能、扩展性、安全性、适用场景比较
|
3月前
|
存储 NoSQL 关系型数据库
非关系型数据库-MongoDB技术(二)
非关系型数据库-MongoDB技术(二)
|
3月前
|
NoSQL 关系型数据库 MongoDB
非关系型数据库-MongoDB技术(一)
非关系型数据库-MongoDB技术(一)
|
1月前
|
NoSQL Cloud Native atlas
探索云原生数据库:MongoDB Atlas 的实践与思考
【10月更文挑战第21天】本文探讨了MongoDB Atlas的核心特性、实践应用及对云原生数据库未来的思考。MongoDB Atlas作为MongoDB的云原生版本,提供全球分布式、完全托管、弹性伸缩和安全合规等优势,支持快速部署、数据全球化、自动化运维和灵活定价。文章还讨论了云原生数据库的未来趋势,如架构灵活性、智能化运维和混合云支持,并分享了实施MongoDB Atlas的最佳实践。
|
2月前
|
NoSQL Cloud Native atlas
探索云原生数据库:MongoDB Atlas 的实践与思考
【10月更文挑战第20天】本文探讨了MongoDB Atlas的核心特性、实践应用及对未来云原生数据库的思考。MongoDB Atlas作为云原生数据库服务,具备全球分布、完全托管、弹性伸缩和安全合规等优势,支持快速部署、数据全球化、自动化运维和灵活定价。文章还讨论了实施MongoDB Atlas的最佳实践和职业心得,展望了云原生数据库的发展趋势。

相关产品

  • 云数据库 MongoDB 版