MongoDB 基础

MongoDB 是什么？

MongoDB 是一个基于 分布式文件存储 的开源 NoSQL 数据库系统，由 C++ 编写的。MongoDB 提供了 面向文档 的存储方式，操作起来比较简单和容易，支持“无模式”的数据建模，可以存储比较复杂的数据类型，是一款非常流行的 文档类型数据库 。

在高负载的情况下，MongoDB 天然支持水平扩展和高可用，可以很方便地添加更多的节点/实例，以保证服务性能和可用性。在许多场景下，MongoDB 可以用于代替传统的关系型数据库或键/值存储方式，皆在为 Web 应用提供可扩展的高可用高性能数据存储解决方案。

MongoDB 的存储结构是什么？

MongoDB 的存储结构区别于传统的关系型数据库，主要由如下三个单元组成：

• 文档（Document）：MongoDB 中最基本的单元，由 BSON 键值对（key-value）组成，类似于关系型数据库中的行（Row）。
• 集合（Collection）：一个集合可以包含多个文档，类似于关系型数据库中的表（Table）。
• 数据库（Database）：一个数据库中可以包含多个集合，可以在 MongoDB 中创建多个数据库，类似于关系型数据库中的数据库（Database）。

也就是说，MongoDB 将数据记录存储为文档 （更具体来说是BSON 文档），这些文档在集合中聚集在一起，数据库中存储一个或多个文档集合。

SQL 与 MongoDB 常见术语对比：

SQL	MongoDB
表（Table）	集合（Collection）
行（Row）	文档（Document）
列（Col）	字段（Field）
主键（Primary Key）	对象 ID（Objectid）
索引（Index）	索引（Index）
嵌套表（Embedded Table）	嵌入式文档（Embedded Document）
数组（Array）	数组（Array）

文档

MongoDB 中的记录就是一个 BSON 文档，它是由键值对组成的数据结构，类似于 JSON 对象，是 MongoDB 中的基本数据单元。字段的值可能包括其他文档、数组和文档数组。

文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意 UTF-8 字符。

• 键不能含有 \0(空字符）。这个字符用来表示键的结尾。
• . 和 $ 有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。
• 以下划线_开头的键是保留的(不是严格要求的)。

BSON [bee·sahn] 是 Binary JSON的简称，是 JSON 文档的二进制表示，支持将文档和数组嵌入到其他文档和数组中，还包含允许表示不属于 JSON 规范的数据类型的扩展。有关 BSON 规范的内容，可以参考 bsonspec.org，另见BSON 类型。

根据维基百科对 BJSON 的介绍，BJSON 的遍历速度优于 JSON，这也是 MongoDB 选择 BSON 的主要原因，但 BJSON 需要更多的存储空间。

与 JSON 相比，BSON 着眼于提高存储和扫描效率。BSON 文档中的大型元素以长度字段为前缀以便于扫描。在某些情况下，由于长度前缀和显式数组索引的存在，BSON 使用的空间会多于 JSON。

集合

MongoDB 集合存在于数据库中，没有固定的结构，也就是 无模式 的，这意味着可以往集合插入不同格式和类型的数据。不过，通常情况下，插入集合中的数据都会有一定的关联性。

集合

MongoDB 集合存在于数据库中，没有固定的结构，也就是 无模式 的，这意味着可以往集合插入不同格式和类型的数据。不过，通常情况下，插入集合中的数据都会有一定的关联性。

 

集合不需要事先创建，当第一个文档插入或者第一个索引创建时，如果该集合不存在，则会创建一个新的集合。

集合名可以是满足下列条件的任意 UTF-8 字符串：

• 集合名不能是空字符串""。
• 集合名不能含有 \0 （空字符)，这个字符表示集合名的结尾。
• 集合名不能以"system."开头，这是为系统集合保留的前缀。例如 system.users 这个集合保存着数据库的用户信息，system.namespaces 集合保存着所有数据库集合的信息。
• 集合名必须以下划线或者字母符号开始，并且不能包含 $。

数据库

数据库用于存储所有集合，而集合又用于存储所有文档。一个 MongoDB 中可以创建多个数据库，每一个数据库都有自己的集合和权限。

MongoDB 预留了几个特殊的数据库。

• admin : admin 数据库主要是保存 root 用户和角色。例如，system.users 表存储用户，system.roles 表存储角色。一般不建议用户直接操作这个数据库。将一个用户添加到这个数据库，且使它拥有 admin 库上的名为 dbAdminAnyDatabase 的角色权限，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如关闭服务器。
• local : local 数据库是不会被复制到其他分片的，因此可以用来存储本地单台服务器的任意 collection。一般不建议用户直接使用 local 库存储任何数据，也不建议进行 CRUD 操作，因为数据无法被正常备份与恢复。
• config : 当 MongoDB 使用分片设置时，config 数据库可用来保存分片的相关信息。
• test : 默认创建的测试库，连接 mongod 服务时，如果不指定连接的具体数据库，默认就会连接到 test 数据库。

数据库名可以是满足以下条件的任意 UTF-8 字符串：

• 不能是空字符串""。
• 不得含有' '（空格)、.、$、/、\和 \0 (空字符)。
• 应全部小写。
• 最多 64 字节。

数据库名最终会变成文件系统里的文件，这也就是有如此多限制的原因。

MongoDB 有什么特点？

• admin : admin 数据库主要是保存 root 用户和角色。例如，system.users 表存储用户，system.roles 表存储角色。一般不建议用户直接操作这个数据库。将一个用户添加到这个数据库，且使它拥有 admin 库上的名为 dbAdminAnyDatabase 的角色权限，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如关闭服务器。
• local : local 数据库是不会被复制到其他分片的，因此可以用来存储本地单台服务器的任意 collection。一般不建议用户直接使用 local 库存储任何数据，也不建议进行 CRUD 操作，因为数据无法被正常备份与恢复。
• config : 当 MongoDB 使用分片设置时，config 数据库可用来保存分片的相关信息。
• test : 默认创建的测试库，连接 mongod 服务时，如果不指定连接的具体数据库，默认就会连接到 test 数据库。

数据库名可以是满足以下条件的任意 UTF-8 字符串：

• 不能是空字符串""。
• 不得含有' '（空格)、.、$、/、\和 \0 (空字符)。
• 应全部小写。
• 最多 64 字节。

数据库名最终会变成文件系统里的文件，这也就是有如此多限制的原因。

MongoDB 适合什么应用场景？

MongoDB 的优势在于其数据模型和存储引擎的灵活性、架构的可扩展性以及对强大的索引支持。

选用 MongoDB 应该充分考虑 MongoDB 的优势，结合实际项目的需求来决定：

• 随着项目的发展，使用类 JSON 格式（BSON）保存数据是否满足项目需求？MongoDB 中的记录就是一个 BSON 文档，它是由键值对组成的数据结构，类似于 JSON 对象，是 MongoDB 中的基本数据单元。
• 是否需要大数据量的存储？是否需要快速水平扩展？MongoDB 支持分片集群，可以很方便地添加更多的节点（实例），让集群存储更多的数据，具备更强的性能。
• 是否需要更多类型索引来满足更多应用场景？MongoDB 支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、多键索引、哈希索引、文本索引、 地理位置索引等，每种类型的索引有不同的使用场合。
• ……

MongoDB 存储引擎

MongoDB 支持哪些存储引擎？

存储引擎（Storage Engine）是数据库的核心组件，负责管理数据在内存和磁盘中的存储方式。

与 MySQL 一样，MongoDB 采用的也是 插件式的存储引擎架构 ，支持不同类型的存储引擎，不同的存储引擎解决不同场景的问题。在创建数据库或集合时，可以指定存储引擎。

插件式的存储引擎架构可以实现 Server 层和存储引擎层的解耦，可以支持多种存储引擎，如 MySQL 既可以支持 B-Tree 结构的 InnoDB 存储引擎，还可以支持 LSM 结构的 RocksDB 存储引擎。

在存储引擎刚出来的时候，默认是使用 MMAPV1 存储引擎，MongoDB4.x 版本不再支持 MMAPv1 存储引擎。

现在主要有下面这两种存储引擎：

• WiredTiger 存储引擎：自 MongoDB 3.2 以后，默认的存储引擎为 WiredTiger 存储引擎 。非常适合大多数工作负载，建议用于新部署。WiredTiger 提供文档级并发模型、检查点和数据压缩（后文会介绍到）等功能。
• In-Memory 存储引擎：In-Memory 存储引擎在 MongoDB Enterprise 中可用。它不是将文档存储在磁盘上，而是将它们保留在内存中以获得更可预测的数据延迟。

此外，MongoDB 3.0 提供了 可插拔的存储引擎 API ，允许第三方为 MongoDB 开发存储引擎，这点和 MySQL 也比较类似。

WiredTiger 基于 LSM Tree 还是 B+ Tree？

目前绝大部分流行的数据库存储引擎都是基于 B/B+ Tree 或者 LSM(Log Structured Merge) Tree 来实现的。对于 NoSQL 数据库来说，绝大部分（比如 HBase、Cassandra、RocksDB）都是基于 LSM 树，MongoDB 不太一样。

上面也说了，自 MongoDB 3.2 以后，默认的存储引擎为 WiredTiger 存储引擎。在 WiredTiger 引擎官网上，我们发现 WiredTiger 使用的是 B+ 树作为其存储结构：

WiredTiger maintains a table's data in memory using a data structure called a B-Tree ( B+ Tree to be specific), referring to the nodes of a B-Tree as pages. Internal pages carry only keys. The leaf pages store both keys and values.

此外，WiredTiger 还支持 LSM(Log Structured Merge) 树作为存储结构，MongoDB 在使用 WiredTiger 作为存储引擎时，默认使用的是 B+ 树。

如果想要了解 MongoDB 使用 B+ 树的原因，可以看看这篇文章：【驳斥八股文系列】别瞎分析了，MongoDB 使用的是 B+ 树，不是你们以为的 B 树。

使用 B+ 树时，WiredTiger 以 page 为基本单位往磁盘读写数据。B+ 树的每个节点为一个 page，共有三种类型的 page：

• root page（根节点）：B+ 树的根节点。
• internal page（内部节点）：不实际存储数据的中间索引节点。
• leaf page（叶子节点）：真正存储数据的叶子节点，包含一个页头（page header）、块头（block header）和真正的数据（key/value），其中页头定义了页的类型、页中实际载荷数据的大小、页中记录条数等信息；块头定义了此页的 checksum、块在磁盘上的寻址位置等信息。

其整体结构如下图所示：

如果想要深入研究学习 WiredTiger 存储引擎，推荐阅读 MongoDB 中文社区的 WiredTiger 存储引擎系列