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深入了解MongoDB是如何存储数据的(深入了解工作优势怎么回答)

编辑:rootadmin

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前言

本文主要介绍了关于MongoDB存储数据的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面来一起看看详细的介绍:

想要深入了解MongoDB如何存储数据之前,有一个概念必须清楚,那就是Memeory-Mapped Files。

Memeory-Mapped Files

下图展示了数据库是如何跟底层系统打交道的。

内存映射文件是OS通过mmap在内存中创建一个数据文件,这样就把文件映射到一个虚拟内存的区域。 虚拟内存对于进程来说,是一个物理内存的抽象,寻址空间大小为2^ 操作系统通过mmap来把进程所需的所有数据映射到这个地址空间(红线),然后再把当前需要处理的数据映射到物理内存(灰线) 当进程访问某个数据时,如果数据不在虚拟内存里,触发page fault,然后OS从硬盘里把数据加载进虚拟内存和物理内存 如果物理内存满了,触发swap-out操作,这时有些数据就需要写回磁盘,如果是纯粹的内存数据,写回swap分区,如果不是就写回磁盘。

深入了解MongoDB是如何存储数据的(深入了解工作优势怎么回答)

MongoDB的存储模型

有了内存映射文件,要访问的数据就好像都在内存里面,简单化了MongoDB访问和修改数据的逻辑 MongoDB读写都只是和虚拟内存打交道,剩下都交给OS打理 虚拟内存大小=所有文件大小+其他一些开销(连接,堆栈) 如果journal开启,虚拟内存大小差不多翻番 使用MMF的好处1:不用自己管理内存和磁盘调度2:LRU策略3:重启过程中,Cache依然在。 使用MMF的坏处1:RAM使用会受磁盘碎片的影响,高预读也会影响2:无法自己优化调度算法,只能使用LRU

磁盘上的文件是有extent构成,分配集合空间的时候也是以extent为单位进行分配的 一个集合有一个或者多个etent ns文件里面命名空间记录指向那个集合的第一个extent

数据文件与空间分配

当创建数据库时(其实MongoDB没有显式创建数据库的方法,在向数据库中的集合写入数据时会自动创建该数据库),MongoDB会在磁盘上分配一组数据文件,所有集合,索引和数据库的其他元数据都保存在这些文件里。数据文件被放在启动时指定的dbpath里,默认放入/data/db下面。典型的一个文件组织结构如下:

mongod.lock中存储了服务器的进程ID,是一个进程锁定文件。数据文件是依据所属的数据库命名的。 test.ns是第一个生成的文件(ns扩展名就是namespace的意思),数据库中的每个集合和索引都有自己的命名空间,每个命名空间的元数据都存放在这个文件里。默认情况下,.ns文件大小固定在MB,大约可以存储个命名空间。也就是说数据库中的索引和集合总数不能超过,该值可以通过mongod的?nssize选项进行定制。 像test.0这样以0开始的整数结尾的文件就是集合和索引数据文件。刚开始的时候,即使只有一条数据,MongoDB也会预分配几个文件,这种预分配的做法,能让数据尽可能连续存储,减少磁盘碎片。在像数据库添加数据时,MongoDB会分配更多的数据文件。每个新数据文件的大小都是上一个已分配文件的两倍(M->M->M),直到预分配文件大小的上限2G。此处基于一个假设,如果总数据大小呈恒定速率增长,应该逐渐增加数据文件分配的空间。当然这个预分配策略也是可以通过?noprealloc关掉,但是不建议在production环境下使用。 默认的local数据库,该数据库不参与replication。当mongod是一个副本集的成员时,在local数据库中就有一个叫做oplog.rs的预分配的capped集合,预分配的大小为磁盘空间的5%。这个大小可以通过?oplogSize进行调整。oplog主要用于副本集Primary和Secondary成员见的replication,它的大小限制了两个副本集之间,在重新完全同步之前,允许多长时间不同步。 journal目录,journal功能2.4版本默认是开启的。 可以使用db.stats()来确认已使用空间和已分配空间。

使用db.accesslog.stats()确认某个集合的使用量

总结

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