MongoDB如何存储数据

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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2^64
  • 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。

 

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:

 

$ cat /data/db
$ ls -al
-rw------- 1 root root   16777216 09-18 00:54 local.ns
-rw------- 1 root root   67108864 09-18 00:54 local.0
-rw------- 1 root root 2146435072 09-18 00:55 local.1
-rw------- 1 root root 2146435072 09-18 00:56 local.2
-rw------- 1 root root 2146435072 09-18 00:57 local.3
-rw------- 1 root root 2146435072 09-18 00:58 local.4
-rw------- 1 root root 2146435072 09-18 00:59 local.5
-rw------- 1 root root 2146435072 09-18 01:01 local.6
-rw------- 1 root root 2146435072 09-18 01:02 local.7
-rw------- 1 root root 2146435072 09-18 01:03 local.8
-rw------- 1 root root 2146435072 09-18 01:04 local.9
-rw------- 1 root root 2146435072 09-18 01:05 local.10
-rw------- 1 root root   16777216 09-18 01:06 test.ns
-rw------- 1 root root   67108864 09-18 01:06 test.0
-rw------- 1 root root  134217728 09-18 01:06 test.1
-rw------- 1 root root  268435456 09-18 01:06 test.2
-rw------- 1 root root  536870912 09-18 01:06 test.3
-rw------- 1 root root 1073741824 09-18 01:07 test.4
-rw------- 1 root root 2146435072 09-18 01:07 test.5
-rw------- 1 root root 2146435072 09-18 01:09 test.6
-rw------- 1 root root 2146435072 09-18 01:11 test.7
-rw------- 1 root root 2146435072 09-18 01:13 test.8
...
-rwxr-xr-x 1 root root          6 09-18 13:54 mongod.lock
drwxr-xr-x 2 root root       4096 11-13 18:39 journal
drwxr-xr-x 2 root root       4096 11-13 19:02 _tmp

 

  • 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16MB,大约可以存储24000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24000,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(64M->128M->256M),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。
  • {
        "db" : "test",
        "collections" : 37,
        "objects" : 317894523,  #文档总个数
        "avgObjSize" : 232.3416429039893,  #单位是字节
        "dataSize" : 73860135744, #集合中所有数据实际大小(包括padding factor为每个文档分配的额外空间以允许文档增长)。该值在文档size变小的时候,这个值不会减少,除非文档被删除,或者执行compact或者repairDatabase操作
        "storageSize" : 97834319392, #分配给集合的空间大小(包括为集合增长预留的额外空间和未分配的已删除空间,即不会因为文档size变小或者删除而减小),实际上从数据文件中分配给集合的空间是以块为单位,也称之为extents,即分配的extents的大小
        "numExtents" : 385,
        "indexes" : 86,
        "indexSize" : 58687466992,
        "fileSize" : 182380920832, #所有数据文件大小之和,不包括命名空间文件(ns文件)
        "nsSizeMB" : 16,
        "dataFileVersion" : {
            "major" : 4,
            "minor" : 5
        },
        "ok" : 1
    }

     

  • 使用db.accesslog.stats()确认某个集合的使用量
  • {
        "ns" : "test.accesslog",
        "count" : 145352932,
        "size" : 37060264352, #实际数据大小,不包括索引
        "avgObjSize" : 254.967435758365,
        "storageSize" : 45794676448, #预分配的数据存储空间
        "numExtents" : 42,
        "nindexes" : 4,
        "lastExtentSize" : 2146426864,
        "paddingFactor" : 1, #当文档因更新size增长时事先padding可以提速,减少碎片的产生
        "systemFlags" : 1,
        "userFlags" : 0,
        "totalIndexSize" : 31897944512,
        "indexSizes" : {
            "_id_" : 6722168208,
            "action_1_time_1" : 8606482752,
            "gz_id_1_action_1_time_1" : 10753778336,
            "time_1" : 5815515216
        },
        "ok" : 1
    }
    来源:http://www.cnblogs.com/foxracle/p/3421893.html

     



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