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[mongodb] MMAPv1 Storage Engine
阅读量:5142 次
发布时间:2019-06-13

本文共 2014 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

  MMAPv1 是mongodb 在3.2以前默认的存储引擎,在3.2 之后默认的存储引擎为WiredTiger,MMAPv1存储引擎基于内存映射文件,它擅长高容量的插入,读取和更新。

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  为了确保所有对mongodb 数据集的修改是可持续的写到磁盘中,mongodb 默认所有的记录都写在磁盘中的日志里面,mongodb写日志比写数据文件更加平凡。默认的情况下,mongodb每隔60秒写到磁盘中的数据文件一次,而写日志文件粗略的每隔100毫秒,这些值都是他们写数据文件的最大时间间隔,在更多的mongodb的应用例子中,mongdb和操作系统刷新数据到磁盘是更加频繁的,因此这些值都是理论上的最大值。,去改变日志文件写的时间间隔,看  ,改变日志文件写入的时间间隔看

  当mongdb的实例退出后,这些日志允许mongdb从数据文件中恢复数据并不刷新所有的改变。

Record Storage Characteristics

  所有的记录被写进磁盘中,当一个document变的比被分配到的磁盘的地址空间更大的时候,mongdb 必须分配一个新的地址,新的地址要求mongodb 移动这个document 和更新与这个document 有关的所有的索引,这将导致需要花费更多的时间去更新地址和整理存储碎片。

  值得庆幸的是,在mongdb3.0以后的版本中,有所改变,默认的情况下,3.0以后的版本中, 使用了 ,每一个在mongdb中的document被存储在一个磁盘空间中,这个空间包括他自己和一些额外的空间,这些额外的空间允许document更新导致的增长以最大可能的减少重新分配。

Record Allocation Strategies

  mongodb  支持多个空间分配策略,当分配一个空间时,这些策略决定mongod 怎样增加一个额外的空间到这个doument上,因为在mongodb 中,document在插入后是可以增加的,所有的记录都在磁盘上,一个额外的空间可以减少一个document在更新变大重新分配空间的需要。重新分配更新空间效率是比在本地空间更新效率低,并且重新分配空间导致存储的碎片,因此,所有的另外增加额外的(padding stratrgies)策略交换另外的空间提高了效率减少了碎片。

  不同的策略支持不同的工作负载,lead to storage fragmentation 是对插入更新和删除的工作负载时更佳有效的, (精确分配)是一个好的策略对于一个没有更新和删除的工作负载。

Power of 2 Sized Allocations

  mongodb 在3.0 以后的版本中默认使用了Power of 2 Sized Allocations 的分配策略为MMPAPv1,每一个空间的大小都是2的指数比特(如:32,64,128,256,512 ... 2MB),由于文档的大小都超过了2MB ,分配的空间被上升到了2MB 的倍数。

  The power of 2 sizes有如下关键的属性:

    * 可以有效的重新释放空余的空间用来减少分裂。把特定的空间大小转化为一个固定大小增加的集合,插入的数据将保存在可能被更早的document删除或者搬迁创造的空间中。

    *可以减少移动,增加额外的装饰空间给一个document不需要移动就可以增长空间。另外,节省了移动的花费,在不需要更多的去更新索引。虽然The power of 2 sizes策略可以最大程度的减少移动,但是不能完全的消除。

No Padding Allocation Strategy

  对于一些collections 工作不改变文档的大小,如插入和更新工作,这些工作都不增加文件的大小,这个时候The power of 2 sizes 策略是没用的,你可以使用  命令或者 方法并且用nopadding 对象。

在3.0以前,mongdb 使用一个分配策略,这个策略包括动态计算padding 作为一个document 大小的因素。

Memory Use

  使用MMAPv,mongodb 自动使用所有机器的空闲的内存作为它的cache,系统资源监视器监视mongodb 使用的内存情况,这意外这着mongodb将尽可能多的使用空闲的内存,如果其他的进程突然需要服务器大量的内存,mongdb 将会缓存内存到其他的进程。

  严格的来说,操作系统的虚拟内存的子系统管理mongdb内存,这意外着mongodb将尽可能的使用更多的空闲的内存,按照实际需要内存和磁盘进行数据交换,部署充足的内存去使应用程序工作的数据集有充足的RAM,使mongodb 达到最好的性能。

转载于:https://www.cnblogs.com/Kellana/p/6186536.html

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