MongoDB由浅入深.ppt

MongoDB部署架构 Sharding服务角色介绍 路由节在写数据时，还会判断当前chunk是否超出限定大小，如果是就将其分裂成两个chunk。 对于按分片key进行的数据查询，路由节点会查到具体数据存储位置，然后再进行相关的工作。 对于不按分片key进行的数据查询，路由节点会把操作发给所有分片，然后再对返回结果进行合并、排序等。 * MongoDB内部数据结构 在文件系统中的存储形式 MongoDB会给每个数据库预分配大小逐渐增长的文件集。 文件集序号依次为0，1，2...，大小依次是64M，128M，256M，512M，1G，2G，然后就一直是2G的创建下去（32位系统最大到512M）。 文件集在内部会被切分成多个数据域，数据域之间使用双向链表连接。 不同数据域的存储类别用名字空间区分，如每个集合有自己独立的名字空间，每个索引也有自己独立的名字空间。 * MongoDB内部数据结构 名字空间与数据域的关系 　 test.0 　 　 　 　 test.1 　 　 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 　 test.table1 test.2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 　 test.table2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 　 test.table3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 　 test.freelist 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 * MongoDB内部数据结构 名字空间与数据域的关系 每个名字空间可以有不同的数据域，且在磁盘上不必连续。 图中还有一个特殊的名字空间freelist，存放着不再使用的数据域，如删除集合或索引产生的数据域。 当名字空间分配新的数据域时，会先查找空闲列表，看看是否有适合大小的数据域可用。 索引数据也保存在数据域中，其结构被组织成B-Tree形式。 在每一个数据域中，保存了具体一行行BSON格式的数据。 * MongoDB内部数据结构 对每一个域来说，其头部包含了一些元数据，比如自己的位置，上一个域和下一个域的位置， * MongoDB内部数据结构 域中第一条和最后一条数据记录的位置，剩下的部分用于存储具体的数据。 * MongoDB内部数据结构 名字空间与数据域的关系 对于每个数据库，都有一个名字空间文件“dbname.ns”。 在名字空间文件中，保存的是一个哈希表，存储了每个名字空间的元数据，包括其大小，域数，第一个域位置，最后一个域位置，被删除的域的链表、索引信息等，如下图： * MongoDB内部数据结构 * MongoDB简单应用 MongoDB读操作 WHERE # select * from students where name = Joe db.students.find({name : Joe}) FIELDS # select name, age from students where age = 33 db.students.find({age : 33}, {name : 1, age : 1}) # select name, age from students db.students.find({}, {name : 1, age : 1}) * MongoDB简单应用 MongoDB读操作 SORT # select * from students order by age db.students.find().sort({age : 1}) # select * from students order by sex asce, age desc db.students.find().sort({sex : 1, age : -1}) SLICE # select * from students skip 2 limit 3 db.students.find().skip(2).limit(3) # select * from students where sex = male and age 18 and age 30 db.students.find({sex : “male”, age : {$gt : 18, $lt : 30}}) 比