mongodb架构

mongodb原理和架构MongoDB是一个开源的文档数据库，使用JSON格式存储数据。

它采用了分布式架构，支持水平扩展，具有高可用性和高性能。

一、MongoDB的架构1.1 单节点架构MongoDB最基本的架构是单节点架构，即一个MongoDB实例只有一个进程在运行。

这种架构的好处是简单易用，适用于小规模的应用场景。

但是，单节点架构的缺点也很明显，它无法处理大量的数据和高并发的请求。

1.2 副本集架构为了解决单节点架构的问题，MongoDB引入了副本集架构。

副本集由多个MongoDB实例组成，其中一个是主节点，其他节点是从节点。

主节点负责处理所有的写操作和大部分的读操作，从节点负责复制主节点的数据并处理一部分读操作。

当主节点宕机或者网络故障时，从节点会自动选举出一个新的主节点。

副本集架构的优点是能够提供高可用性和数据冗余，同时也可以通过读写分离来提高性能。

但是，副本集架构也存在一些问题，比如需要协调节点之间的数据同步和选举过程，以及从节点可能会因为网络延迟导致数据滞后。

1.3 分片架构当数据量达到一定规模时，副本集架构也无法满足需求。

此时，MongoDB提供了分片架构。

分片架构由多个MongoDB实例组成，其中每个实例称为一个分片。

每个分片只负责一部分数据的存储和处理。

分片架构可以通过水平扩展来提高性能和容量。

分片架构的核心是分片键，它是用来将数据分配到不同分片的依据。

MongoDB支持两种分片键，一种是区间分片键，另一种是哈希分片键。

区间分片键将数据根据一定的范围划分到不同的分片中，而哈希分片键则是将数据根据哈希值分配到不同的分片中。

分片架构的优点是能够水平扩展，支持大规模的数据存储和处理。

但是，分片架构也存在一些问题，比如需要协调各个分片之间的数据同步和查询优化，以及需要处理跨分片的事务和索引。

二、MongoDB的原理2.1 存储引擎MongoDB支持多种存储引擎，其中最常用的是WiredTiger。

mongodb 结构案例MongoDB是一种非关系型数据库，以文档存储的方式保存数据。

它采用了类似JSON的BSON格式来存储数据，具有高性能、高可扩展性和灵活的数据模型等特点。

在实际应用中，MongoDB可以用于各种不同的结构案例。

下面将列举十个MongoDB结构案例。

1. 博客系统在博客系统中，可以使用MongoDB存储博客的文章、评论和用户信息等。

每篇文章可以作为一个文档存储，包括标题、作者、内容、发布时间等字段。

评论可以以嵌套文档的方式存储在文章文档中，每个评论包括评论者、评论内容和评论时间等字段。

用户信息可以作为独立的文档存储，包括用户名、密码和邮箱等字段。

2. 电子商务平台在电子商务平台中，可以使用MongoDB存储商品信息、订单信息和用户信息等。

每个商品可以作为一个文档存储，包括商品名称、价格、库存和描述等字段。

订单可以以嵌套文档的方式存储在用户文档中，每个订单包括订单号、商品列表和订单状态等字段。

用户信息可以作为独立的文档存储，包括用户名、密码和收货地址等字段。

3. 社交媒体平台在社交媒体平台中，可以使用MongoDB存储用户信息、帖子和评论等。

每个用户可以作为一个文档存储，包括用户名、密码和个人资料等字段。

帖子可以作为独立的文档存储，包括发布者、内容和发布时间等字段。

评论可以以嵌套文档的方式存储在帖子文档中，每个评论包括评论者、评论内容和评论时间等字段。

4. 智能家居系统在智能家居系统中，可以使用MongoDB存储设备信息、传感器数据和用户配置等。

每个设备可以作为一个文档存储，包括设备名称、设备类型和设备状态等字段。

传感器数据可以以嵌套文档的方式存储在设备文档中，每个传感器数据包括传感器类型、数值和采集时间等字段。

用户配置可以作为独立的文档存储，包括用户ID、设备列表和配置参数等字段。

5. 在线教育平台在在线教育平台中，可以使用MongoDB存储课程信息、学生信息和教师信息等。

mongodb的体系结构MongoDB的体系结构MongoDB是一种开源的文档数据库，采用分布式文件存储方式，具有高性能、可扩展性和灵活性。

它的体系结构包括数据库、集合、文档和索引四个层级。

1. 数据库层级在MongoDB中，数据库是最高级别的容器，用于存储和管理相关的数据集合。

一个MongoDB服务器可以同时运行多个数据库，每个数据库都有自己的文件和内存缓存。

2. 集合层级集合是MongoDB中的一个概念，类似于关系型数据库中的表。

一个数据库可以包含多个集合，每个集合都由多个文档组成。

集合不需要预定义模式，可以动态地添加或删除字段。

3. 文档层级文档是MongoDB中最基本的数据单位，类似于关系型数据库中的行。

文档是一个键值对的集合，可以包含不同类型的字段，如字符串、整数、日期等。

文档使用BSON（二进制JSON）格式进行存储，支持嵌套和数组类型的数据结构。

4. 索引层级索引是MongoDB中提高查询性能的关键元素。

通过在一个或多个字段上创建索引，可以加快查询操作的速度。

MongoDB支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、全文索引等。

索引可以在集合级别创建，也可以在文档级别创建。

MongoDB的体系结构是基于分布式存储的，可以通过水平扩展来满足大规模数据存储和处理的需求。

在一个MongoDB集群中，可以将数据分布在多个节点上，实现数据的负载均衡和高可用性。

每个节点都可以独立地处理查询和写入操作，通过复制机制来保证数据的一致性。

为了提高性能，MongoDB使用了内存映射文件的方式进行数据访问。

它将数据文件映射到内存中，通过缓存机制来加速读取操作。

同时，MongoDB还支持写入操作的持久化，可以将数据写入磁盘，保证数据的安全性。

除了基本的CRUD操作，MongoDB还提供了丰富的功能和特性，如聚合框架、地理空间索引、数据分片等。

这些功能可以帮助开发人员更方便地进行数据分析和处理，提高应用程序的性能和可扩展性。

【MongoDB配置篇】MongoDB配置⽂件详解⽬录MongoDB实例的运⾏离不开相应的参数配置，⽐如对数据库存放路径dbpath的配置，对于参数的配置，可以在命令⾏以选项的形式进⾏配置，也可以将配置信息列⼊配置⽂件进⾏配置。

但是，使⽤配置⽂件将会使对mongod和mongos的管理变得更加容易，本篇将会对配置⽂件进⾏详细的讲解。

1 数据库环境[mongod@strong ~]$ mongod --versiondb version v4.2.0git version: a4b751dcf51dd249c5865812b390cfd1c0129c30OpenSSL version: OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013allocator: tcmallocmodules: nonebuild environment:distmod: rhel62distarch: x86_64target_arch: x86_642 配置⽂件2.1 配置⽂件格式MongoDB配置⽂件使⽤YAML的格式。

2.2 配置⽂件的使⽤对于配置⽂件的使⽤，在mongod或mongos中指定--config或-f选项。

1）指定--config选项[mongod@strong ~]$ mongod --config /etc/f2）指定-f选项[mongod@strong ~]$ mongod -f /etc/f3 配置⽂件核⼼选项3.1 systemLog选项1）选项systemLog:verbosity: <int>quiet: <boolean>traceAllExceptions: <boolean>syslogFacility: <string>path: <string>logAppend: <boolean>logRotate: <string>destination: <string>timeStampFormat: <string>component:accessControl:verbosity: <int>command:verbosity: <int># COMMENT additional component verbosity settings omitted for brevity2）说明verbosity：默认为0，值范围为0-5，⽤于输出⽇志信息的级别，值越⼤，输出的信息越多；quiet：mongod或mongos运⾏的模式，在该模式下限制输出的信息，不推荐使⽤该模式；traceAllExceptions：打印详细信息以便进⾏调试；path：⽇志⽂件的路径，mongod或mongos会将所有诊断⽇志信息发送到该位置，⽽不是标准输出或主机的syslog上；logAppend：默认为false，若设为true，当mongod或mongos实例启动时，会将新的条⽬追加到已存在的⽇志⽂件，否则，mongod会备份已存在的⽇志，并创建新的⽇志⽂件；destination：指定⽇志输出的⽬的地，具体值为file或syslog，若设置为file，需指定path，该选项未指定，则将所有⽇志输出到标准输出；timeStampFormat：⽇志信息中的时间格式，默认为iso8601-local，该选项有三个值，分别为ctime、iso8601-utc和iso8601-local；3.2 processManagement选项1）选项processManagement:fork: <boolean>pidFilePath: <string>timeZoneInfo: <string>2）说明fork：默认值为false，设置为true，会激活守护进程在后台运⾏mongod或mongos进程；pidFilePath：指定mongod或mongos写PID⽂件的路径，不指定该值，则不会创建PID⽂件；3.3 cloud选项1）选项cloud:monitoring:free:state: <string>tags: <string>2）说明state：激活或禁⽤免费的MongoDB Cloud监控，该选项有以下三个值，分别为runtime、on和off，默认为runtime；在运⾏时可以通过db.enableFreeMonitoring()和db.disableFreeMonitoring()tags：描述环境上下⽂的可选标记；3.4 net选项1）选项net:port: <int>bindIp: <string>bindIpAll: <boolean>maxIncomingConnections: <int>wireObjectCheck: <boolean>ipv6: <boolean>unixDomainSocket:enabled: <boolean>pathPrefix: <string>filePermissions: <int>tls:certificateSelector: <string>clusterCertificateSelector: <string>mode: <string>certificateKeyFile: <string>certificateKeyFilePassword: <string>clusterFile: <string>clusterPassword: <string>CAFile: <string>clusterCAFile: <string>CRLFile: <string>allowConnectionsWithoutCertificates: <boolean>allowInvalidCertificates: <boolean>allowInvalidHostnames: <boolean>disabledProtocols: <string>FIPSMode: <boolean>compression:compressors: <string>serviceExecutor: <string>2）说明port：MongoDB实例监听客户端连接的TCP端⼝，对于mongod或mongos实例，默认端⼝为27017，对于分⽚成员，默认端⼝为27018，对于配置服务器成员，默认端⼝为27019；bindIp：默认值为localhost。

mongos用法摘要：一、引言二、MongoDB 简介三、Mongos 的作用四、Mongos 的启动与配置五、Mongos 的连接与断开六、Mongos 的查询与更新七、Mongos 的事务处理八、Mongos 的高级功能九、Mongos 的注意事项十、总结正文：一、引言MongoDB 是一款面向文档的NoSQL 数据库，以其高性能、可扩展性和灵活的数据模型受到广泛欢迎。

在MongoDB 集群中，Mongos 扮演着至关重要的角色，它负责处理客户端的查询请求，并将这些请求转发给相应的数据节点。

今天我们将详细了解Mongos 的用法。

二、MongoDB 简介MongoDB 是一个高性能、可扩展、灵活的NoSQL 数据库，它使用BSON（Binary JSON）作为数据存储格式，支持文档存储和查询。

MongoDB 采用分布式架构，可以横向扩展，通过增加数据节点来提高存储容量和查询性能。

三、Mongos 的作用Mongos 是MongoDB 集群中的查询协调器，它负责处理客户端的查询请求，并将这些请求转发给相应的数据节点。

此外，Mongos 还负责维护集群的状态，包括数据分片、副本集和仲裁等。

四、Mongos 的启动与配置要启动Mongos，需要先启动MongoDB 数据节点和配置Router 进程。

在启动Mongos 之前，需要进行一些配置，如指定MongoDB 集群的URI、设置日志级别等。

五、Mongos 的连接与断开客户端可以通过MongoDB Shell 或驱动程序连接到Mongos，执行查询和更新操作。

在连接过程中，可以设置连接选项，如超时时间、心跳间隔等。

当操作完成后，需要断开与Mongos 的连接。

六、Mongos 的查询与更新通过Mongos，客户端可以执行各种查询和更新操作，如获取单个文档、获取多个文档、插入文档、更新文档、删除文档等。

Mongos 会将这些操作转发给相应的数据节点执行。

mongoDB概述mongoDB介绍（⾮关系型数据库）MongoDB 是由 c++语⾔编写。

是⼀个开源的⽂档数据库，基于分布式⽂件存储的数据库。

由 C++ 语⾔编写，并领先的数据库数据库（⾮关系型数据库）MongoDB 是⼀个介于关系数据库和⾮关系数据库之间的产品，是⾮关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

他⽀持的数据结构⾮常松散，是类似 json 的 bson 格式，因此可以存储⽐较复杂的数据类型。

Mongo 最⼤的特点是他⽀持的查询语⾔⾮常强⼤，其语法有点类似于⾯向对象的查询语⾔，⼏乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝⼤部分功能，⽽且还⽀持对数据建⽴索引MongoDB 是⼀个跨平台的，⾯向⽂档的数据库，提供⾼性能，⾼可⽤性和可扩展性⽅便。

⼯作在收集和⽂件的概念。

任何关系型数据库，具有典型的架构设计，显⽰表和这些表之间的关系。

虽然在中，没有什么关系的概念。

mongoDB优点⾼并发（⼀万五到⼀万六之间的连接数），海量数据，⾼性能，易部署、易使⽤，存储数据⾮常⽅便MongoDB⽐RDBMS的优势架构：MongoDB是⽂档型数据库，其中⼀个集合保存不同的不同的⽂件。

字段的数量，内容和该⽂件的⼤⼩可以是不同于从⼀个⽂件复制到另⼀个。

⼀个单⼀的对象，结构相对清晰，没有复杂的连接深查询能⼒。

MongoDB⽀持动态查询使⽤基于⽂档的查询语⾔，如SQL⼏乎⼀样强⼤的⽂件调优，易于规模化：MongoDB是易于扩展，不需要数据库对象的应⽤程序对象转换/映射，使⽤内部存储器存储（窗⼝）⼯作组，从⽽实现更快的数据存取为什么使⽤mongoDBJSON风格⽂件的形式，⾯向⽂档存储：数据存储对任何属性可索引，复制和⾼可⽤性，⾃动分⽚，丰富的查询，快速就地更新，MongoDB的专业技术⽀持应该在哪⾥使⽤MongoDB⼤数据，内容管理和交付，移动和社交基础设施，⽤户数据管理，数据平台MongoDB相关⽹站MongoDB官⽹（安装包的下载，使⽤⽂档）：MongoDB国内官⽅⽹站：Sql数据库与NoSql数据库MongoDB的特点⽆数据结构限制：没有表结构的概念，每条记录可以有完全不同的结构，业务开发⽅便快捷，Sql数据库需要事先定义表结构在使⽤完全的索引⽀持：Redis的key-value，Hbase的单索引，⼆级索引需要⾃⼰实现,单件索引，数组索引，全⽂索引，地理位置索引（2D）⽅便的冗余与扩展：复制集保证数据安全，分⽚扩展数据规模。

MongoDB数据库高性能、高可用架构设计随着企业服务窗口的不断增加，业务中断对很多企业意味着毁灭性的灾难，因此，跨多个数据中心的应用部署成为了当下最热门的话题之一。

如今，在跨多个数据中心的应用部署最佳实践中，数据库通常负责处理多个地理区域的读取和写入，对数据变更的复制，并提供尽可能高的可用性、一致性和持久性。

但是，并非所有的技术在选择上都是平等的。

例如，一种数据库技术可以提供更高的可用性保证，却同时只能提供比另一种技术更低的数据一致性和持久性保证。

本文先分析了在现代多数据中心中应用对于数据库架构的需求。

随后探讨了数据库架构的种类及优缺点，最后专门研究MongoDB如何适用于这些类别，并最终实现双活的应用架构。

双活的需求当组织考虑在多个跨数据中心（或区域云）部署应用时，他们通常会希望使用“双活”的架构，即所有数据中心的应用服务器同时处理所有的请求。

图1：“双活”应用架构如图1 所示，该架构可以实现如下目标：∙通过提供本地处理（延迟会比较低），为来自全球的请求提供服务。

∙即使出现整个区域性的宕机，也能始终保持高可用性。

∙通过对多个数据中心里服务器资源的并行使用，来处理各类应用请求，并达到最佳的平台资源利用率。

“双活”架构的替代方案是由一个主数据中心（区域）和多个灾备（DR）区域（如图2 所示）所组成的主-DR（也称为主-被）架构。

图2：主-DR 架构在正常运行条件下，主数据中心处理请求，而DR 站点处于空闲状态。

如果主数据中心发生故障，DR 站点立即开始处理请求（同时变为活动状态）。

一般情况下，数据会从主数据中心复制到DR 站点，以便在主数据中心出现故障时，能够迅速实施接管。

如今，对于双活架构的定义尚未得到业界的普遍认同，上述主-DR 的应用架构有时也被算作“双活”。

区别在于从主站到DR 站点的故障转移速度是否够快（通常为几秒），并且是否能够自动化（无需人为干预）。

在这样的解释中，双活体系架构意味着应用停机时间接近于零。

MongoDB数据库的优缺点及应用场景MongoDB是一个流行的NoSQL数据库平台，它使用文档存储数据结构，并且能够提供高度灵活的数据模型来支持各种应用程序的需求。

与传统的关系型数据库相比，MongoDB的优缺点明显。

MongoDB的优点1.高度可扩展性MongoDB使用分布式架构来处理数据，并且自带了支持集群、分片和复制的功能。

这样，它可以很容易地处理高流量、大数据量场景下的负载，同时保持高可用性。

2.灵活的数据模型MongoDB使用文档存储方式，这使得它能够存储各种类型的数据，包括非结构化数据、半结构化数据以及类似JSON的文档。

这些数据可以以任意的格式进行存储，并且不需要预定成为固定的结构或格式。

3.易于学习和使用MongoDB采用面向对象的方式，使得它易于使用、扩展和维护。

MongoDB官方提供的强大的文档和社区支持也意味着你可以轻松地学习和掌握它。

4.高性能MongoDB支持多种查询方式，包括范围查询、排序、聚合等。

它还提供基于索引的查询，这使得查询操作比传统的关系型数据库更加快速。

MongoDB的缺点1.缺乏事务支持事务是传统的关系型数据库普遍使用的特性之一，但是MongoDB目前不支持事务。

这意味着你需要在应用代码中实现ACID事务支持。

2.复杂性MongoDB和传统的关系型数据库相比，需要有一定的学习曲线和轻微的复杂性。

特别是当你处理在多个集合或文档之间应用复杂操作时，可能需要更多的工作量来保持稳定性和正确性。

应用场景1.大数据MongoDB可以轻松地处理数千万、甚至数十亿的记录，而且还能保持一定的查询性能。

2.实时数据分析MongoDB支持复杂的查询，并且能够轻松地处理大量数据，因此它非常适合于实时数据分析和监控。

3.物联网物联网场景通常涉及到大量的分散数据，这些数据需要在分散网络中进行存储和管理。

MongoDB可以使用它的分布式能力来处理这些数据。

4.内容管理系统由于MongoDB的存储模型基于文档，这使得它非常适合存储和管理内容，特别是像博客、新闻文章和其他非结构化数据这样的数据。

mongodb的索引原理
MongoDB的索引是为了提高查询性能而设计的，它使用了B树（B-tree）数据结构来实现。

B树是一种自平衡的树状结构，可以高效地支持按照键值进行查找、插入和删除操作。

MongoDB的索引原理如下：
1.索引结构：MongoDB使用B树作为索引结构。

B树是一种多路搜索树，它允许在具有大量数据的情况下快速查找和查询。

2.索引键：在MongoDB中，索引是基于一个或多个字段的值创建的。

这些字段被称为索引键。

索引键可以是单个字段，也可以是多个字段的组合。

3.索引类型：MongoDB支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、文本索引、地理空间索引等。

每种类型的索引都有不同的适用场景和查询性能。

4.索引创建和维护：当创建索引时，MongoDB会扫描集合中的每个文档，并根据指定的索引键值构建B树。

在数据插入、更新和删除时，MongoDB会自动更新索引以保持其有效性和一致性。

5.查询优化：当执行查询时，MongoDB会使用索引来加速查询过程。

它会根据查询条件和索引键的匹配情况，选择最合适的索引进行查询。

通过使用索引，可以减少查询的扫描范围，提高查询的性能。

需要注意的是，索引的创建和使用需要权衡空间占用和查询性能之间的关系。

索引会占用存储空间，并且在写入数据时会增加一定的开销。

因此，需要根据实际需求和数据访问模式来合理选择和使用索引。

总结起来，MongoDB使用B树作为索引结构，通过索引键来加速查询操作。

索引创建和维护是自动进行的。

通过合理选择和使用索引，可以提高查询性能和响应时间。