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工作以来#xff0c;使用最多、了解最多的是MySQL。但技术的发展一定是依据痛点来的#xff0c;就比如我遇到的痛点#xff0c;一个业务、一个平台能力、存储的一个对象#xff0c;随着产品和运营的需求#xff0c;不断的进行变更#xff0c;每一次的变…为何要学Mongodb
工作以来使用最多、了解最多的是MySQL。但技术的发展一定是依据痛点来的就比如我遇到的痛点一个业务、一个平台能力、存储的一个对象随着产品和运营的需求不断的进行变更每一次的变更我都得去写DDL语言去改表每一次的改表都让我胆战心惊
会不会影响到其他逻辑SQL执行过程中会不会有其他的线上影响改后的表如何兼容老逻辑有哪些下游接了这个BD的binlog对他们会不会有什么影响考虑完上面这些最后还得去改表、改代码、测试、灰度。。。。
所以学习Mongodb就是为了其的高可扩展、高性能和高可用 虽然目前已经发展到7版本但使用最多的是还是4开头的版本再者是5开头的版本在我眼里主要原因还是4开头的版本支持了分布式的事务能力已经足够无需再去冒险升级扩展。 所以我学习的也是4.x版本。 简要
Mongodb是一个分布式的NoSQL存储系统也就是非关系型的数据库是文档数据库可以直接理解为“是一个直接存储文档的数据库”因为其的高性能、高扩展、高可用使用的场景大多还是web业务的系统。
基础概念
类似于MySQL中的数据库、表、行、列在Mongodb里对一些对比有助于快速理解 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
字段Field一个数据对象对应的字段可以理解为MySQL中的一列Col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。 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)。 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。 Mongodb基本特点及其原理
模式自由、高扩展性
在Mongodb里一个对象被存储为一个文档本质是一个bson的数据。多个文档组成一个集合类似MySQL里的表但该集合没有schema限制不需要定义随存随扩展。
Bson 数据是 JSON 文档的二进制表示。 Bson与JSON Json本质就是一个字符串如何对其里面的某一个字段进行查找和修改会非常痛苦很耗时所以bson就将字段进行拆分为每一个字段存储一个其长度以助于知道长度后进行快速定位其位置然后具体的数据会被解析成二进制存储。 所以降低了Json的可读性但提高了查找和修改的效率存储占用上也差不太多。 查询能力突出
基本的CRUD都支持比较特殊的是嵌套文档查询和地理空间查询。
嵌套文档查询
例如有以下数据
db.inventory.insertMany( [{ item: journal, qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: cm }, status: A },{ item: notebook, qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: in }, status: A },{ item: paper, qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: in }, status: D },{ item: planner, qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: cm }, status: D },{ item: postcard, qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: cm }, status: A }
]);如果要对size字段对应的文档内容做等值查询。 下面的案例返回inventory集合中size字段的值等于文档{ h: 14, w: 21, uom: “cm” } 的所有文档。
db.inventory.find( { size: { h: 14, w: 21, uom: cm } } )对嵌套文档整体做等值匹配的时候要求的是对指定文档的精确匹配包含字段顺序。
下面的案例无法查询到任何文档。
db.inventory.find( { size: { w: 21, h: 14, uom: cm } } )地理空间查询
地理空间数据
在MongoDB中您可以将地理空间数据存储为GeoJSON对象遗留坐标对。
要指定GeoJSON数据请使用嵌入的文档:
一个名为type的字段用于指定GeoJSON对象类型一个名为坐标的字段用于指定对象的坐标。
如果指定纬度和经度坐标请先列出经度然后再列出纬度
有效的经度值在**-180到180**之间包括两者。有效的纬度值在**-90到90**之间包括两者之间。 location: {type: Point,coordinates: [-73.856077, 40.848447]}还有专属的地理空间索引这里就不过多看了简单知道即可。 而对于查询比如要查询指定GeoJSON点至少1000米最多5000米的文档并按从最近到最远的顺序排序
db.places.find( { location: { $near: { $geometry: { type: Point, coordinates: [ -73.9667, 40.78 ] }, $minDistance: 1000, $maxDistance: 5000 } } }
)事务支持、锁机制、MVCC
NoSQL 数据库通常不支持事务为了可扩展和高性能进行了权衡。MongoDB 就支持事务。与关系型数据库一样MongoDB 事务同样具有 ACID 特性。MongoDB 单文档原生支持原子性也具备事务的特性。MongoDB 4.0 加入了对多文档事务的支持但只支持复制集部署模式下的事务也就是说事务的作用域限制为一个副本集内。MongoDB 4.2 引入了分布式事务增加了对分片集群上多文档事务的支持并合并了对副本集上多文档事务的现有支持。
MongoDB 事务同样具有 ACID 特性说明如下
原子性 Automicity 一个事务要么完全执行成功要么不做任何改变。一致性 Consistency 当多个事务并行执行时元素的属性在每个事务中保持一致。隔离性 Isolation 当多个事务同时执行时互不影响。WiredTiger 本身支持多种不同类型的隔离级别如读-未提交 read-uncommitted 会有脏读、读-已提交 read-committed 会有不可重复读和幻读问题和快照 snapshot 隔离。MongoDB 默认选择的是快照隔离。持久性 Durability 一旦提交事务数据的更改就不会丢失。
WiredTiger 存储引擎支持 read-uncommitted 、read-committed 和 snapshot3 种事务隔离级别MongoDB 启动时默认选择 snapshot 隔离。
事务开始时系统会为将要编辑的行创建一个快照从已提交的事务中获取行版本数据如果行版本数据标识的事务尚未提交则从更早的事务中获取已提交的行版本数据作为其事务开始时的值。
通过事务可以看到其他还未提交的事务修改的行版本数据但不会看到事务 id 大于 snap_max 的事务修改的数据。
MVCC 并发控制机制
要实现事务之间的并发操作可以使用锁机制或 MVCC 控制等。对于 WiredTiger 来说使用 MVCC 控制来实现并发操作相较于其他锁机制的并发MVCC 实现的是一种乐观并发机制。
MVCC 并发控制机制
1 A 事务首先从表中读取要修改的行数据读取的库存值为100行记录的版本号为0。
2 B 事务也从中读取要修改的相同行数据读取的库存值为100行记录的版本号为0。
3 A 事务修改库存值后提交同时行记录版本号加1变为1大于 A 事物一开始读取行记录版本号1A 事务可以提交。
4 但 B 事务提交时发现此时行记录版本号已经变为1产生冲突B 事务提交失败。
5 B 事务尝试重新提交此时再次读取的版本号为1加1后版本号变为2不会产生冲突正常提交 B 事务。
