
在早期,MongoDB主要使用的是MMAPv1存储引擎。基于内存映射文件的数据管理方式,MMAPv1在某些特定场景下表现出色。然而,随着数据量的增长和复杂应用场景的增多,MMAPv1在大量写入操作下的性能瓶颈逐渐显现。
为了解决这个问题,MongoDB团队开始寻找新的存储引擎方案。最终,他们选择了收购WiredTiger存储引擎团队,并在后续的版本中将其集成为MongoDB的新存储引擎。自MongoDB 3.2版本起,WiredTiger正式成为了默认存储引擎,为MongoDB带来了显著的性能提升和更多的功能特性。
WiredTiger的核心数据结构是B树,这是一种自平衡的搜索树。B树能够在O(log n)的时间复杂度内进行查找、插入和删除操作,这使得WiredTiger能够在大规模数据存储的场景下,仍能够保持较低的查询延迟和高吞吐量。WiredTiger使用B树来管理数据的索引,以实现高效的数据访问和修改。

WiredTiger还采用了多版本并发控制(MVCC)的机制,这是一种并发控制技术。通过为每个事务创建不同的数据版本,MVCC实现了并发事务的隔离性。在WiredTiger中,每个数据页都会记录事务的版本号,以及该版本号对应的数据。当事务需要读取数据时,WiredTiger会根据事务的版本号来选择合适的数据版本。这种机制可以避免读取操作与写入操作之间的冲突,提高并发性能。
为了减少数据存储的空间占用,WiredTiger实现了一系列的数据压缩算法。数据压缩可以通过使用更少的磁盘空间来存储数据,从而减少IO操作的次数,提高系统的整体性能。WiredTiger支持多种压缩算法,如Snappy、LZ4等,用户可以根据实际需求选择合适的压缩算法。
在WiredTiger中,每个事务都有一个唯一的事务ID,用于标识事务的开始和结束。事务的提交是通过将所有修改操作写入事务日志来实现的,确保数据的持久性和一致性。在系统发生故障时,WiredTiger可以通过回放事务日志来恢复数据的一致性。
WiredTiger的Cache采用Btree的方式组织,每个Btree节点为一个page,root page是btree的根节点,internal page是btree的中间索引节点,leaf page是真正存储数据的叶子节点。btree的数据以page为单位按需从磁盘加载或写入磁盘。WiredTiger采用Copy on write的方式管理修改操作(insert、update、delete),修改操作会先缓存在cache里,持久化时,修改操作不会在原来的leaf page上进行,而是写入新分配的page。
此外,按照MongoDB的默认配置,WiredTiger的写操作会先写入Cache,并持久化到WAL(Write Ahead Log)。每60秒或log文件达到2GB时,会做一次Checkpoint,将当前的数据持久化,产生一个新的快照。
总结来说,WiredTiger存储引擎的实现原理主要包括B树的使用、MVCC机制、数据压缩算法以及事务管理和日志记录等。这些机制的结合使得WiredTiger能够在大规模数据存储和高并发访问的场景下,提供高性能和高可靠性的数据存储解决方案。

WiredTiger是一个高性能、可扩展的存储引擎,为MongoDB提供了强大的数据存储和管理能力。以下是WiredTiger存储引擎的一些关键特性和优势:
通过引入WiredTiger存储引擎,MongoDB在数据存储和管理方面取得了显著的进步。WiredTiger的高性能、高并发、可压缩和事务支持等特点,使得MongoDB能够处理大规模的数据集,并满足各种复杂应用场景的需求。
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