MongoDB的集合是其数据存储的核心概念,类似于关系型数据库中的表。每个集合在数据库中都有唯一的名称,并且集合内部不强制要求一个统一的模式,这就赋予了MongoDB很高的灵活性,可以灵活地适应应。以下是MongoDB集合的存储机制:
MongoDB的数据模型基于文档,这是一种由键值对组成的数据结构,类似于JSON。每个文档都有一个唯一的_id
字段作为主键,用于在集合中唯一标识该文档。文档之间可以嵌套,这种灵活的数据结构使得MongoDB非常适合存储半结构化数据。
自MongoDB 3.2版本起,WiredTiger成为了默认的存储引擎。WiredTiger是一个高性能、支持事务的存储引擎,它结合了B树索引和LSM树(Log-Structured Merge Tree)的优点,为MongoDB提供了出色的读写性能。
为了支持大数据量的存储和查询,MongoDB采用了分片(Sharding)技术。分片是将数据水平分割到多个服务器节点的过程,每个节点存储数据集的一个子集。这种架构允许MongoDB横向扩展,突破单机存储的限制。
索引是提高数据库查询性能的关键。MongoDB支持多种类型的索引,包括单键索引、复合索引、全文索引等,以满足不同的查询需求。这些索引使用B树等数据结构来构建,确保了高效的查询性能。
为了确保数据的可用性和持久性,MongoDB采用了复制集(Replica Set)来实现数据的高可用性。复制集由一组具有相同数据集的MongoDB实例组成,包括一个主要节点和多个次要节点。主要节点负责处理写请求,并将数据变更同步到次要节点上。次要节点则用于处理读请求并提供数据备份。
Capped Collection是固定大小的集合,支持高吞吐的插入操作和查询操作。它的工作方式与循环缓冲区类似,当一个集合填满了被分配的空间,则通过覆盖最早的文档来为新的文档腾出空间。
综上所述,MongoDB集合的存储机制包括灵活的数据模型、高效的BSON格式、强大的存储引擎、可扩展的分片机制、优化的索引策略以及高可用性的设计,这些特性共同为MongoDB提供了卓越的性能和可扩展性。