初闻MongoDB（一）、从零带你了解MongoDB的前世今生

最近在看MongoDB相关知识，刚开始听到MongoDB时，一脸懵圈，这是个啥子数据库呀 。

但是通过学习后，发现这个数据库挺牛掰的呀；嘿嘿 。。。。

下面就带大家一起聊聊这个数据库 ，看看它到底有什么牛掰之处 。

本文主线：

①、MongoDB 简介

②、MongoDB支持的功能有哪些？

③、MongoDB的存储引擎简述

④、MongoDB知识扩展

MongoDB 简介：

MongnDB是一个 分布式文件存储数据库 （或叫文档数据库）；

MongoDB是一个介于 关系数据库和非关系数据库 之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库，最接近关系型数据库的。

MongoDB的数据逻辑结构：

首先说下 MongoDB 的数据逻辑层次： 数据库(database)、集合(collection)、文档(document) 。

MongoDB数据逻辑层次的关系如下图：

MongoDB与关系数据库的数据逻辑结构比较：

通过上图可以知道MongoDB和关系数据库之间的数据逻辑结构对应关系了吧，再来将关系对应一下子：

数据库 ------ 数据库 、 Table表 ------ Collection集合 、 Row 行记录 ------ Document 文档

下面咱来聊聊上图Document文档中 { "name" : "lyl", "age" : 25} 看起来跟 JSON 格式一样的数据到底是个什么东东？

MongoDB中文档的数据存储结构：

MongoDB的文件数据存储结构是 BSON ；Bson是 Binary JSON 缩写，是类似于JSON的文档的二进制编码序列化。

Bson的特点：

• 轻量性

• 可遍历性

• 高效性

来再具体看看MongoDB的Bson格式文档数据到底长神魔样呢？

通过上图我们对MongoDB整体有了一个基本的了解，接下来我们在简单聊聊它到底有哪些功能呢？看看它到底支持了什么 牛掰 的功能让它一直这么火。

MongoDB支持的功能：

咱先贴一张摘抄自网上的大图：描述MongoDB的主要特性；

除了支持上文的特性外，MongoDB还支持很多强大的功能：

• BSON文档模型：

  • 动态的数据模式

  • 使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。

• 动态查询

• 全文搜索

• 聚合操作：

  • 聚合管道

  • Map - Reduce

  • 单一目的聚合方法

• 水平扩展（高扩展）：

  • 主从复制（搭建主从复制集群）

  • 数据分片（搭建数据分片集群）

  • 数据分片 + 主从复制 = 更加强大的集群系统

• 高可用、支持故障恢复

• 支持大文件存储GridFS

• 企业级安全

• 支持强大的索引：

  • 单字段索引

  • 复核索引

  • 多键索引

  • 文本索引

  • 通配符索引

  • 地理位置索引

  • 哈希索引

  • 索引特性：

    • TTL索引

    • 唯一索引

    • 部分索引

    • 稀疏索引

    • 索引交集

• 4.0版本支持多文档事务，4.2版本支持分布式事务

• 支持多种存储引擎

  • MMAP 存储引擎

  • MMAPV1 存储引擎

  • WiredTiger存储引擎

  • In-Memory 存储引擎

注：上面只是列出的MongoDB主要支持的功能，想要了解具体的每项功能，可以自行去查阅资料昂。

下面来聊聊MongoDB中十分重要的存储引擎，因为存储引擎是MongoDB负责管理数据的主要组件，并且像 事务、并发锁、存储数据的操作等 都是由存储引擎支持的。

MongoDB的存储引擎：

MongoDB支持多种存储引擎，下面咱们就简单聊聊MongoDB的这几种存储引擎；

原生存储引擎MMAP：

MMAP 全称为 Memory Mapped Storage Engine，即 内存映射存储引擎 ，在 3.0版本之前 使用的 。

MMAP可以把磁盘文件的一部分或全部内容直接映射到内存，这样文件中的信息位置就会在内存中有对应的地址空间，这时对文件的读写可以直接用指针来做，而不需要read/write函数了，但这并不代表将文件map到物理内存，只有访问到这块数据时才会被操作系统以Page的方式换到物理内存。

在MongoDB的写操作时，先将数据放在内存中，然后再通过顺序IO将数据刷新保存到磁盘上，这样会大大提升写操作性能；并且MongoDB将内存管理工作交给操作系统的虚拟内存管理器来完成，这样也大大简化了MongoDB的工作 。

原生升级 MMAPV1 存储引擎：

在 MongoDB3.0版本时 ，推出了 MMAPV1 存储引擎，这是在原生存储引擎基础上更新升级的新存储引擎 。

在 MMAPV1 存储引擎中有一个很重要的日志文件： journal预写事务日志 ，使用这个日志文件保证数据的持久化，并保证在数据库硬关闭时帮助数据库恢复。

插入式 WiredTiger 存储引擎：

WiredTiger是在 MongoDB3.0版本 引入的，并且在 MongoDB3.2版本 开始成为MongoDB默认的存储引擎。

相比较MMAPv1，WiredTiger存储引擎功能更强大，而且具有更高的性能。

WiredTiger存储引擎中也有 journal预写事务日志 ，用来保证数据持久化及数据库故障时数据恢复 。

In-Memory 存储引擎：

In-Memory存储引擎将数据库数据都存储在 内存 中，只将少量的元数据和诊断日志、临时数据存储到硬盘文件中，避免了磁盘I/O操作，查询速度很快。

如果MongoDB使用 In-Memory 存储引擎的话，是不是很类似于 Redis 内存数据库呢。

存储引擎之间的比较：

下面将通过在各方面比较下 MMAPV1 、WiredTiger 、In-Memory 这三种存储引擎，更加清晰的明确多种存储引擎之间的区别。

点击看大图：

注意：当各位大大阅读本文时，请一定要结合自己使用的 MongoDB的版本 ，因为不同版本支持的功能可能是不同的，确认好自己使用的版本是否支持想要的功能。

MongoDB 知识扩展：

为什么很吃内存？

在使用MongoDB数据库的时候，发现安装了MongoDB的服务器可用内存一直在减少，通过查找发现MongoDB在使用时一直在不断的吃内存，MongoDB占用的内存的越来越多。

为什么MongoDB这么占用内存呢？

下面简单从两方面说下：

1. 通过上面的存储引擎的描述可以知道，例如 : WiredTiger存储引擎的写操作会先写入Cache中，将数据保存在内存中，然后再通过机制将内存中的数据落盘，但是最终内存中的数据还是会保留下来的，只是会将已经落盘的数据坐下标记。

2. 当大量并发请求MongoDB数据库时，它使用的内存也会上涨；因为在并发连接比较多时，会大量创建处理连接的线程，这些线程也会占用内存的；除此之外，建立好连接后，处理连接中传输的数据包，这些数据包的存储也需要占用内存的；但是这种占用的内存会在请求下降后，慢慢的将内存释放的。

如何控制内存的使用：

下面简单在两方面聊下怎么控制MongoDB对内存的使用，希望别再触发服务器内存耗尽的告警了。

1. 合理配置 WiredTiger cacheSizeGB 参数：

   • 如果一台机器上只部署 MongoDB，MongoDB可以使用所有可用内存，则是用默认配置即可。

   • 如果一台机器上不止部署了MongoDB，还运行一些其他的进程服务，则需要根据分给MongoDB的内存配额来配置 cacheSizeGB ，也可按配额的60%左右配置。

2. 控制对MongoDB的并发请求数，进行合理的TCP连接数；

MongoDB的应用场景：

根据MongoDB的特性和支持的功能，简单聊聊它适用的应用场景：

• 应用服务器日志存储。

  • MongoDB的高性能足够支撑关系型数据库2-3倍以上的TPS/QPS；

  • 磁盘数据压缩存储，在进行数据读取时降低磁盘IO的次数，提升数据读取性能；

  • 支持功能强大的索引

  • 动态的数据模式，不受表结构的限制；

• 地理位置信息存储，通过地理位置索引，可以方便、快速的查询出具体的位置信息。

• 当作缓存数据库，使用其In-Memory 存储引擎；

• 网站实时数据处理；它非常适合实时的插入、更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

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到此本文就结束了，本文只是和大家聊了聊MongoDB的基础知识，细节部分都没有具体描述，大家如果感兴趣的可以自行去查阅资料。

最后了，再和大家唠叨下， 打算最近写下MongoDB系列文章，系列文章题目都已经想好了，如下：

①、初闻MongoDB（一）、从零带你了解MongoDB的前世今生

②、初识MongoDB（二）、数据库安装及可视化工具的安装使用

③、相识MongoDB（三）、MongoDB常用的SQL语句和索引知识

④、相知MongoDB（四）、使用java连接和操作MongoDB数据库

⑤、相爱MongoDB（五）、一文带你了解MongoDB的实战操作使用

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参考资料：

①、 MongoDB中文手册|官方文档中文版

②、 MongoDB 入门篇

③、 MongoDB存储引擎（中）——WiredTiger

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