因工作的需要開始接觸mongodb這個非關系型數據庫，下面就將從mongoDb的存儲機制和索引的使用倆方面來探究一下mongoDb的內部原理。

mongoDb在早期采用了MMAP存儲引擎機制來實現數據的存儲，直到mongoDb3.0 之后才引入了插件式的存儲機制來支持更多的存儲引擎，同時也升級MMAP到MMAP V1 ，并且MMAPV1作為默認的存儲引擎 ，但是用戶可以選擇其它的存儲引擎，例如 WiredTiger，InMemory 這些知名的插件存儲引擎，到MongoDb 3.2的時候默認的存儲引擎已經變更為Wired Tiger ,具體的架構如下圖：

存儲引擎的架構簡介

• MMAPV1 存儲引擎是一種原始的存儲引擎，它是基于內存映射文件來實現的，它擅長使用大容量插入，讀取，更新工作負載，是出了名的耗內存，占資源，它會自動占有機器的全部可用內存來緩存數據，但是這個過程是動態的，當其它的進程要使用內存的時候，MMAPV1也會把Cache的內存分配給其它的進程 ，它采用的是操作系統的虛擬內存系統來管理自己的內存的

內部原理如圖：

MMAP存儲的工作原理

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WT 存儲引擎 我們將從如下的7方面就行介紹

文檔級別的并發控制-樂觀鎖機制

檢查點（Checkpoint）

預先記錄日志

WiredTiger 利用系統內存資源緩存兩部分數據

調整WiredTiger內部緩存的大小

數據壓縮

Disk空間回收

• 上面我們介紹的MMAP存儲引擎中所有的操作都是基于Collection級以上的互斥鎖機制，這樣的機制會使得整個數據庫的并發的性能下降，然而WT存儲引擎截然不同，在日常的使用中大多數對數據庫的更新操作都只會對集合中少量的Document進行更新，同時對多個Collection進行更新情況特別的少，對多個DataBase對更新則是更為罕見了，由此可見僅支持Collection級別是遠遠不夠的 ，相對于MMAPV1 ，WT采用了Document樂觀鎖機制。WT樂觀鎖機制與其它樂觀鎖實現機制大同小異，WT會在更新Document前記住即將被更新的所有Document當前版本號，并在更新前再次驗證當前的版本號，若當前版本號沒有發生改變，則說明該document在該原子事件中沒有被其它請求更新，可以順利寫入，并且修改版本號；如果版本號發生改變，則說明該document在更新發生之前已經被其它的請求更新，由此觸發一次寫沖突，不過在遇到寫沖突之后，WT會重試自動更新，但是這不代表WT對所有操作都采用如此寬松的的樂觀鎖機制，對于某些全局的操作，WT依然會在Collection級，Database級甚至是Instance級的互斥鎖機制，但是這樣的全局操作實際上很少發生，通常只在DBA維護的時候才觸發。

文檔級別的鎖機制

• 在checkpoint操作開始時，WT提供指定時間點的數據庫快照（Snapshot），該snapshot呈現的是內存中數據的一致性視圖，當向Disk寫入數據的時，WT將Snapshot中所有的數據以一致性的方式寫入到數據文件Disk File中，一旦checkpint創建成功，WT保證了內存中的數據和磁盤中的數據保持一致性，因此CheckPoint充當的是還原點。 當WT創建Checkpoint的時，Mongo將數據刷新到數據文件中，默認情況下，WT創建還原點是60s，或者是產生2GB的journal文件，WT創建checkpoint期間，上一個checkpoint還依然有效，這意味的如果Mongo在創建新的Checkpoint期間遇到錯誤而終止，只要重啟Mongo就能從上一個checkpoint中恢復過來。
• WT采用預寫日志的機制，在數據更新的時候，向將數據寫入到日志文件，然后在創建Checkpoint開始時，將日志文件中的記錄操作，刷新到數據文件，就是說通過，預寫日志和Checkpoint，將數據更新持久化到數據文件中，實現數據的一致性，WT日志文件會記錄從上一次Checkpoint操作的之后發生的所有數據更新，在Mongo系統奔潰時通過日志文件能夠還原到上次Checkpoint操作之后發生的數據更新。
• WT利用內存資源緩存倆部分數據，內部緩存，文件系統緩存，WT 內部緩存默認的使用量從1GB或60% of Ram，然而文件系統的緩存使用量不確定，Mongo 自動使用系統空閑內存，并且數據在文件系統緩存中壓縮存儲的。
• WT內部緩存的大小可以通過命令 -wiredtigercacheSizeDb來修改Mongo中WT緩存的大小，并且根據系統的RAM內存大小來計算合適的內存使用量
• 相比MMAPV1只是單純的將Bson數據直接存儲在磁盤上，WT則會在內存中的數據存儲到磁盤前做一次壓縮,這樣的處理非常好的節省了磁盤的空間，但也增加了CPU的負擔，目前WT采用來Snappy和前綴壓縮倆種算法，其中snappy是默認的用于所有的Collection 的壓縮算法，而前綴壓縮則是用于對索引的壓縮

數據壓縮

• 當從mongodb中刪除Document和或者是Collection的時候，Mongodb不會自動的釋放磁盤的空間給操作系統，而是將在數據文件中維護一個Empty Records的列表，當數據重現插入時，Mongo將從Empty Records列表中分配新的存儲空間給新的Document，不需要開辟新的存儲空間，因此為了更有效的重用磁盤的空間，必須進行磁盤的碎片整理。WT中采用Compact命令來來移除Collection和索引的碎片，并將不實用的空間釋放。

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• In Memory 存儲引擎

InMemory存儲引擎在執行寫操作的時候，使用的是文件級別的并發控制，就是說在同一個時間多個寫操作能夠同時操作一個集合中的不同文檔，當多個寫操作修改同一個文件的時候，必須以序列化的方式進行，也就是說文檔在被修改的時候，其它的操作只能等待。

InMemory存儲引擎將Data，Index，Oplog等存儲到內存中，通過參數 --InMemorySizeDb設置占用的 內存量，默認是50%，單位是GB。

InMemory不會持久化數據的存儲，數據只保存在內存當中，讀寫操作都在內存中完成，不會把數據寫到數據文件，如果Mongo停止或者關機，內存中的數據全部丟失。

InMemory雖然不做持久化的操作，但是它會記錄Oplog，該Oplog是存儲在內存中的集合，MongoDb通過replication將Primary成員中的Oplog推送到其它的副本集中，這樣在其它的副本中就可以重做Oplog中記錄的操作，從而將Primary中的數據持久化存儲。

介紹完mongodb的存儲，我們在來看看mongodb的索引，mongodb中索引和其它的關系型數據庫一樣采用B-Tree的方式來存儲的，如下圖

B-Tree

參考文檔如下

Mongodb存儲引擎的變化?www.jianshu.comhttps://docs.mongodb.com/manual/core/wiredtiger/?docs.mongodb.comWiredTiger Storage EngineWiredTiger Storage Engine?docs.mongodb.comhttps://docs.mongodb.com/manual/core/journaling/?docs.mongodb.comJournaling - MongoDB Manualhttps://docs.mongodb.com/manual/core/journaling/?docs.mongodb.com張友東：MongoDB 存儲引擎 mmapv1 原理解析?zhuanlan.zhihu.comhttps://docs.mongodb.com/manual/core/inmemory/?docs.mongodb.comIn-Memory Storage EngineIn-Memory Storage Engine?docs.mongodb.comhttps://docs.mongodb.com/manual/reference/command/compact/#dbcmd.compact?docs.mongodb.comcompact - MongoDB Manualhttps://docs.mongodb.com/manual/reference/command/compact/#dbcmd.compact?docs.mongodb.comMongoDB 存儲引擎 WiredTiger 原理解析?www.mongoing.comMongoDB 存儲引擎?mr-dai.github.ioMongoDB新存儲引擎WiredTiger實現(事務篇)?www.jianshu.com帶你深入理解有效的MongoDB索引 - 51CTO.COM?database.51cto.com

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mongodb同时更新一条记录_MongoDB 存储和优化系列一的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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