MongoDB存储引擎发展及WiredTiger深入解析（二）

在现代的数据管理领域中，MongoDB作为一个高性能、开源的NoSQL数据库系统，已经在全球范围内被广泛应用。而MongoDB背后的存储引擎，作为其数据管理的核心组件，也经历了不断的发展和优化。本文将对MongoDB的存储引擎发展进行简要回顾，并重点介绍其当前的默认存储引擎——WiredTiger。

一、MongoDB存储引擎发展概述

在早期，MongoDB主要使用的是MMAPv1存储引擎。基于内存映射文件的数据管理方式，MMAPv1在某些特定场景下表现出色。然而，随着数据量的增长和复杂应用场景的增多，MMAPv1在大量写入操作下的性能瓶颈逐渐显现。

为了解决这个问题，MongoDB团队开始寻找新的存储引擎方案。最终，他们选择了收购WiredTiger存储引擎团队，并在后续的版本中将其集成为MongoDB的新存储引擎。自MongoDB 3.2版本起，WiredTiger正式成为了默认存储引擎，为MongoDB带来了显著的性能提升和更多的功能特性。

二、WiredTiger存储引擎的实现原理

核心数据结构：B树

WiredTiger的核心数据结构是B树，这是一种自平衡的搜索树。B树能够在O(log n)的时间复杂度内进行查找、插入和删除操作，这使得WiredTiger能够在大规模数据存储的场景下，仍能够保持较低的查询延迟和高吞吐量。WiredTiger使用B树来管理数据的索引，以实现高效的数据访问和修改。

在这里插入图片描述

多版本并发控制（MVCC）

WiredTiger还采用了多版本并发控制（MVCC）的机制，这是一种并发控制技术。通过为每个事务创建不同的数据版本，MVCC实现了并发事务的隔离性。在WiredTiger中，每个数据页都会记录事务的版本号，以及该版本号对应的数据。当事务需要读取数据时，WiredTiger会根据事务的版本号来选择合适的数据版本。这种机制可以避免读取操作与写入操作之间的冲突，提高并发性能。

数据压缩算法

为了减少数据存储的空间占用，WiredTiger实现了一系列的数据压缩算法。数据压缩可以通过使用更少的磁盘空间来存储数据，从而减少IO操作的次数，提高系统的整体性能。WiredTiger支持多种压缩算法，如Snappy、LZ4等，用户可以根据实际需求选择合适的压缩算法。

事务管理与日志记录

在WiredTiger中，每个事务都有一个唯一的事务ID，用于标识事务的开始和结束。事务的提交是通过将所有修改操作写入事务日志来实现的，确保数据的持久性和一致性。在系统发生故障时，WiredTiger可以通过回放事务日志来恢复数据的一致性。

Cache与WAL

WiredTiger的Cache采用Btree的方式组织，每个Btree节点为一个page，root page是btree的根节点，internal page是btree的中间索引节点，leaf page是真正存储数据的叶子节点。btree的数据以page为单位按需从磁盘加载或写入磁盘。WiredTiger采用Copy on write的方式管理修改操作(insert、update、delete)，修改操作会先缓存在cache里，持久化时，修改操作不会在原来的leaf page上进行，而是写入新分配的page。

此外，按照MongoDB的默认配置，WiredTiger的写操作会先写入Cache，并持久化到WAL（Write Ahead Log）。每60秒或log文件达到2GB时，会做一次Checkpoint，将当前的数据持久化，产生一个新的快照。

总结来说，WiredTiger存储引擎的实现原理主要包括B树的使用、MVCC机制、数据压缩算法以及事务管理和日志记录等。这些机制的结合使得WiredTiger能够在大规模数据存储和高并发访问的场景下，提供高性能和高可靠性的数据存储解决方案。

三、WiredTiger存储引擎深入解析

在这里插入图片描述

WiredTiger是一个高性能、可扩展的存储引擎，为MongoDB提供了强大的数据存储和管理能力。以下是WiredTiger存储引擎的一些关键特性和优势：

文档级别的并发控制：WiredTiger支持文档级别的并发控制，这意味着多个客户端可以同时修改集合中的不同文档，而不会相互干扰。这种并发控制机制大大提高了MongoDB的并发处理能力和整体性能。
高度可压缩的数据存储：为了减少磁盘空间的占用和降低I/O开销，WiredTiger支持多种压缩算法，如Snappy、zlib等。通过压缩数据和索引，WiredTiger能够更高效地存储和管理大量数据，同时提高查询性能。
支持事务：从MongoDB 4.0版本开始，WiredTiger引擎引入了多文档事务的支持。事务是一组操作，要么全部成功，要么全部失败，保证了数据的一致性和完整性。这对于需要执行复杂操作和处理关键数据的应用场景至关重要。
基于B+树的索引：WiredTiger使用B+树作为索引结构，支持快速的数据检索和范围查询。B+树是一种平衡的多路搜索树，能够有效地管理大量的索引数据，提供高效的查询性能。
日志和检查点机制：为了保证数据的持久性和恢复能力，WiredTiger采用了日志（journaling）和检查点（checkpoint）机制。日志记录了所有的数据修改操作，可以用于在系统崩溃后恢复数据。检查点则是将内存中的数据定期刷新到磁盘上，确保数据的持久性。这种机制保证了即使在意外情况下，数据也能得到完整的恢复。
灵活的存储配置：WiredTiger提供了灵活的存储配置选项，可以根据不同的工作负载和硬件环境进行优化。开发者可以根据实际需求调整内存大小、缓存策略、日志大小等参数，以适应特定的性能需求和应用场景。