MongoDB逻辑结构
MongoDB 与 MySQL 中的架构相差不多，底层都使用了可插拔的存储引擎以满足用户的不同需要。用户可以根据程序的数据特征选择不同的存储引擎,在最新版本的 MongoDB 中使用了 WiredTiger 作为默认的存储引擎，WiredTiger 提供了不同粒度的并发控制和压缩机制，能够为不同种类的应用提供了最好的性能和存储率。
在存储引擎上层的就是 MongoDB 的数据模型和查询语言了，由于 MongoDB 对数据的存储与 RDBMS有较大的差异，所以它创建了一套不同的数据模型和查询语言。
MongoDB的数据模型
描述数据模型
内嵌
内嵌的方式指的是把相关联的数据保存在同一个文档结构之中。MongoDB的文档结构允许一个字段或者一个数组内的值作为一个嵌套的文档。
引用
引用方式通过存储数据引用信息来实现两个不同文档之间的关联,应用程序可以通过解析这些数据引用来访问相关数据。
如何选择数据模型
选择内嵌:
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数据对象之间有包含关系 ,一般是数据对象之间有一对多或者一对一的关系 。
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需要经常一起读取的数据。
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有 map-reduce/aggregation 需求的数据放在一起，这些操作都只能操作单个 collection。
选择引用:
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当内嵌数据会导致很多数据的重复，并且读性能的优势又不足于覆盖数据重复的弊端 。
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需要表达比较复杂的多对多关系的时候 。
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大型层次结果数据集 嵌套不要太深。
MongoDB 存储引擎
存储引擎概述
存储引擎是MongoDB的核心组件，负责管理数据如何存储在硬盘和内存上。MongoDB支持的存储引擎有MMAPv1 ,WiredTiger和InMemory。InMemory存储引擎用于将数据只存储在内存中，只将少量的元数据(meta-data)和诊断日志（Diagnostic）存储到硬盘文件中，由于不需要Disk的IO操作，就能获取所需的数据，InMemory存储引擎大幅度降低了数据查询的延迟（Latency）。从mongodb3.2开始默认的存储引擎是WiredTiger,3.2版本之前的默认存储引擎是MMAPv1，mongodb4.x版本不再支持MMAPv1存储引擎。
storage:
journal:
enabled: true
dbPath: /data/mongo/
##是否一个库一个文件夹
directoryPerDB: true
##数据引擎
engine: wiredTiger
##WT引擎配置
WiredTiger:
engineConfig:
##WT最大使用cache（根据服务器实际情况调节）
cacheSizeGB: 2
##是否将索引也按数据库名单独存储
directoryForIndexes: true
journalCompressor:none # （默认snappy）
##表压缩配置
collectionConfig:
blockCompressor: zlib (默认snappy,还可选none、zlib)
##索引配置
indexConfig:
prefixCompression: true
WiredTiger存储引擎优势
1.文档空间分配方式
WiredTiger使用的是BTree存储 MMAPV1 线性存储 需要Padding
2.并发级别
WiredTiger 文档级别锁 MMAPV1引擎使用表级锁
3.数据压缩
snappy (默认) 和 zlib ,相比MMAPV1(无压缩) 空间节省数倍。
4.内存使用
WiredTiger 可以指定内存的使用大小，MMAPV1使用内存，并且是用完为止，很危险。
5.Cache使用
WT引擎使用了二阶缓存WiredTiger Cache, File System Cache来保证Disk上的数据的最终一致性。
而MMAPv1 只有journal 日志。
WiredTiger引擎包含的文件和作用
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WiredTiger.basecfg: 存储基本配置信息，与 ConfigServer有关系
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WiredTiger.lock: 定义锁操作
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table*.wt: 存储各张表的数据
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WiredTiger.wt: 存储table* 的元数据
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WiredTiger.turtle: 存储WiredTiger.wt的元数据
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journal: 存储WAL(Write Ahead Log)
WiredTiger存储引擎实现原理
写请求
WiredTiger的写操作会默认写入Cache ,并持久化到WAL (Write Ahead Log)，每60s或Log文件达到2G做一次checkpoint (当然我们也可以通过在写入时传入 j: true 的参数强制 journal 文件的同步 ，writeConcern{ w: , j: , wtimeout: })产生快照文件。WiredTiger初始化时，恢复至最新的快照状态，然后再根据WAL恢复数据，保证数据的完整性。
Cache是基于BTree的，节点是一个page，root page是根节点，internal page是中间索引节点，leafpage真正存储数据，数据以page为单位读写。WiredTiger采用Copy on write的方式管理写操作（insert、update、delete），写操作会先缓存在cache里，持久化时，写操作不会在原来的leaf page上进行，而是写入新分配的page，每次checkpoint都会产生一个新的root page。
checkpoint流程
1.对所有的table进行一次checkpoint，每个table的checkpoint的元数据更新至WiredTiger.wt
2.对WiredTiger.wt进行checkpoint，将该table checkpoint的元数据更新至临时文件WiredTiger.turtle.set
3.将WiredTiger.turtle.set重命名为WiredTiger.turtle。
4.上述过程如果中间失败，WiredTiger在下次连接初始化时，首先将数据恢复至最新的快照状态，然后根据WAL恢复数据，以保证存储可靠性。
Journaling
在数据库宕机时 , 为保证 MongoDB 中数据的持久性，MongoDB 使用了 Write Ahead Logging 向磁盘上的 journal 文件预先进行写入。除了 journal 日志，MongoDB 还使用检查点（checkpoint）来保证数据的一致性，当数据库发生宕机时，我们就需要 checkpoint 和 journal 文件协作完成数据的恢复工作。
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在数据文件中查找上一个检查点的标识符
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在 journal 文件中查找标识符对应的记录
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重做对应记录之后的全部操作
图片展示的就是异常退出后恢复和正常运行时的情况。
原文链接: https://blog.csdn.net/Kiven_ch/article/details/119479513