#1 MongoDB基本概念和特点

1.MongoDB的基本特点

  1. 非关系型数据库,基于 Document data model(文档数据模型)
  2. MongoDB以 BSON (BinaryJSON) 格式存储数据,类似于 JSON 数据形式
  3. 关系型数据库使用 table (tables of rows)形式存储数据,而MongoDB使用 collections (collections of documents)
  4. 支持 临时查询(ad hoc queries): 系统不用提前定义可以接收的查询类型
  5. 索引通过 B-tree 数据结构, 3.2版本的WiredTiger 支持 log-structured merge-trees(LSM)
  6. 支持索引和次级索引(secondary indexes): 次级索引是指文档或row有一个 主键(primary key)作为索引,同时允许文档或row内部还拥有一个索引,提升查询的效率,这也是MongoDB比较大的一个特点
  7. 无架构(schema-less)
  8. MongoDB中的 document 相当于关系型数据库中的 row; document 的集合称之为 collection , 相当于关系型数据库中的 table
MongoDB和关系型数据库的区别.jpg

2.副本(Replication)

MongoDB通过拓扑学(replica set 副本集) 提供数据库副本。

副本集的功能:

  • 副本集将数据分布在2个或多个机器上,用于自动故障转移(automatic failover)和冗余
  • 扩大数据库的读取能力(scale database reads),这对读入密集(read-intensive)的应用,可以通过副本集群方式分散数据库的读取

包含MongoDB服务的副本集通常分布在分散的物理设备上,通常称之为 node (节点)

  • 在特定的时间,某个副本集作为主节点(primary node), 其余的副本集作为次级节点(secondary node)
  • primary node: 支持读,写
  • secondary node: 只支持读取
  • 副本集最大的特点就是支持自动故障转移,如果主节点出错,则某个次级节点将变为主节点,等到出错节点修复,将自动变为次级节点
#1副本集节点.png

3.速度和稳定性(speed and durability)

在数据库领域,speed和durability存在一个相反的关系,write speed可以理解为 在给定时间单位帧inserts, updates, deletes 的容量。
durability 表示确保写入操作变为持久数据的可靠级别。

数据库设计者经常需要在读写速度和稳定性之间做出平衡决定。MongoDB这2者之间的平衡在于 写入的语义(write semantics)是否开启日志(enable journaling)

4.规模缩放(Scaling) 和 分片(shard)

分为:

  • 垂直缩放(vertically scaling): 比如更快的磁盘读写速度,更多内存,更强大的CPU
  • 水平缩放(horizontally scaling): 也称之为 scaling out, 比如增加设备的数量

MongoDB是的水平缩放可控,通过基于范围分区机制(range-based partitioning mechanism), 也称之为sharding(分片),自动的掌握数据在不同节点的分布。除了基于范围的分片机制,还有基于 hash-tag-based的分片机制。

分片系统处理其它的分片节点,同时使用自动故障转移。独立的分片由至少包含2个节点的副本集组成,这样确保了单节点失败时的自动修复

更多关于scaling可以参考这篇文章: How to scale a Nodejs app based on number of users

4.命令行工具

MongoDB提供了很多命令行工具:

  • mongodumpmongorestore: 用于备份和修复数据库,mongodump将数据库以原生的 BSON格式存储数据库数据,因此最好只用于备份,优势在于可热备份(hot backup), 然后 mongorestore 能够很容易的恢复
  • mongoimportmongoexport: 导入和导出 JSON, CSV, TSV 数据。mongoimport 能够很好的用于初始数据的导入
  • mongostat: 类似于 iostat,这个工具用于轮询MongoDB,系统提供有用的统计(stats),包括每秒操作次数(inserts, queries, updates等等操作),查看虚拟内存的分布,连接服务器的数量
  • mongotop: 类似于 top, 这个工具轮询MongoDB,显示读取和写入每个collection的总时间
  • mongoperf: 帮助理解磁盘操作当运行MongoDB实例时
  • mongooplog: 显示MongoDB oplog
  • Bsondump: 将BSON文件格式转换为人类可读的格式,比如 JSON
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 159,569评论 4 363
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,499评论 1 294
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 109,271评论 0 244
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 44,087评论 0 209
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,474评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,670评论 1 222
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,911评论 2 313
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,636评论 0 202
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,397评论 1 246
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,607评论 2 246
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,093评论 1 261
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,418评论 2 254
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,074评论 3 237
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,092评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,865评论 0 196
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,726评论 2 276
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,627评论 2 270

推荐阅读更多精彩内容