Bagaimanakah enjin penyimpanan WiredTiger MongoDB menguruskan konvensional dan pemampatan data?

Enjin Penyimpanan WiredTiger MongoDB mencapai kesesuaian yang tinggi dan mampatan yang cekap melalui kawalan konkurensi peringkat dokumen dan pemampatan data peringkat blok. 1. Untuk kesesuaian, ia menggunakan kawalan konvensyen yang optimis (OCC) untuk membolehkan urus niaga diteruskan tanpa mengunci segera, menyelesaikan konflik pada masa komit, dan menggunakan pengasingan snapshot melalui MVCC untuk membolehkan bacaan dan menulis yang tidak menyekat. 2. Indeks dikunci dengan penguncian pokok atau halaman yang halus, meningkatkan akses selari. 3. Mengenai mampatan, WiredTiger menggunakan mampatan awalan untuk indeks dan mampatan berasaskan blok untuk data pengumpulan menggunakan algoritma seperti SNAPPY, ZLIB, atau ZSTD, mengimbangi penggunaan CPU dan nisbah mampatan. 4. Mampatan boleh dikonfigurasi setiap koleksi atau indeks, yang membolehkan tetapan yang disesuaikan untuk jenis data yang berbeza dan corak akses. Bersama -sama, mekanisme ini meningkatkan prestasi, mengurangkan overhead I/O, dan mengoptimumkan penggunaan sumber dalam penyebaran MongoDB.

Enjin penyimpanan WiredTiger MongoDB mengendalikan kesesuaian dan pemampatan dengan cara yang mengimbangi prestasi, skalabilitas, dan kecekapan. Mari kita memecahkannya ke dalam dua bahagian utama: bagaimana ia menguruskan kawalan konvensyen dan bagaimana ia berkaitan dengan pemampatan data .

Kawalan Konvensyen di WiredTiger

WiredTiger menggunakan kawalan konkurensi peringkat dokumen , yang membolehkan pelbagai operasi berlaku serentak tanpa menyekat satu sama lain tidak perlu. Inilah cara ia berfungsi:

• Kawalan Concurrency Optimis (OCC):
  WiredTiger bermula dengan mengandaikan bahawa pelbagai urus niaga dapat diselesaikan tanpa mengganggu. Apabila operasi menulis bermula, ia tidak mengunci dokumen dengan segera. Sebaliknya, ia mencatatkan perubahan dalam ruang sementara dan hanya menggunakannya apabila ia mengesahkan tiada konflik.

• Pengasingan snapshot:
  Setiap operasi melihat gambaran yang konsisten data pada masa tertentu. Ini diuruskan menggunakan MVCC (Kawalan Konvensyen Multi-Vision) -versi yang berbeza dari dokumen disimpan supaya pembaca tidak menyekat penulis dan sebaliknya.

• Mengunci indeks:
  Tidak seperti enjin penyimpanan MongoDB yang lebih lama yang menggunakan kunci peringkat global atau koleksi, indeks Kunci WiredTiger pada granulariti yang lebih halus. Ia menggunakan penguncian peringkat pokok untuk pokok B dan mengunci peringkat halaman secara dalaman, yang membolehkan lebih banyak akses serentak.

Dalam amalan, ini bermakna:

• Skala beban kerja yang betul-betul lebih baik.
• Tulis operasi pada dokumen yang berbeza jarang mengganggu.
• Anda mendapat throughput yang lebih tinggi tanpa memerlukan sharding manual hanya untuk kesesuaian.

Mampatan Data di WiredTiger

WiredTiger memampatkan kedua -dua data pengumpulan dan indeks , yang membantu mengurangkan penggunaan cakera dan meningkatkan kecekapan I/O. Inilah yang perlu anda ketahui:

• Algoritma mampatan lalai:
  WiredTiger menggunakan mampatan awalan untuk indeks dan mampatan berasaskan blok untuk data pengumpulan. Algoritma lalai untuk koleksi biasanya tajam , tetapi anda boleh memilih orang lain seperti ZLIB atau ZSTD bergantung kepada keperluan anda (perdagangan antara penggunaan CPU dan nisbah mampatan).

• Mampatan awalan untuk indeks:
  Oleh kerana kunci indeks sering mempunyai awalan berulang (misalnya, "user_123", "user_456"), WiredTiger menyimpan hanya akhiran unik selepas bahagian umum. Ini mengurangkan saiz indeks tanpa banyak overhead.

• Blok mampatan untuk data:
  Data dimampatkan dalam blok. Apabila membaca atau menulis, WiredTiger menguraikan atau memampatkan blok ini dengan cepat. Walaupun ini menambah beberapa beban CPU, simpanan dalam cakera I/O biasanya melebihi kos.

Anda boleh mengkonfigurasi mampatan setiap koleksi atau indeks apabila membuatnya. Contohnya:

 db.runcommand ({
   Buat: "Mycollection",
   StorageEngine: {
      WiredTiger: {
         ConfigString: "Block_Compressor = zstd"
      }
   }
})

Ini memberi anda fleksibiliti - sebagai contoh, anda mungkin menggunakan mampatan yang lebih kuat untuk data sejarah dan pemampatan yang lebih ringan untuk koleksi yang sering dikemas kini.

Pemikiran terakhir

WiredTiger menjadikan MongoDB sesuai untuk aplikasi dunia nyata dengan menguruskan kesesuaian dengan cekap dan mengekalkan kos penyimpanan di bawah kawalan melalui pemampatan pintar. Ciri -ciri ini bukan sihir - mereka dibina di atas prinsip reka bentuk pangkalan data pepejal dan ditala untuk perkakasan moden.

Jika anda bekerja dengan dataset besar atau sistem tinggi, memahami bagaimana WiredTiger melakukan kedua-dua perkara ini dapat membantu anda membuat keputusan yang lebih bijak mengenai pengindeksan, reka bentuk skema, dan juga saiz contoh.

Itu pada dasarnya - bukan sains roket, tetapi pasti bernilai mengetahui jika anda ingin memanfaatkan sepenuhnya MongoDB.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah enjin penyimpanan WiredTiger MongoDB menguruskan konvensional dan pemampatan data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!