MongoDB，常用的NoSql数据库，在https://db-engines.com/en/ranking 里被分类为文档型数据库。
本文从以下五个方面来了解MongoDB (和上一篇一样，基础操作请查询官方文档或者菜鸟教程）
- 使用场景
- 存储引擎
- 性能测试
- 索引-B树
- 分片与复制
1.使用场景
一个业务系统的搭建，什么情况下用关系型数据库MySql，又在什么情况下用文档型数据库MongoDB呢？
在回答这个问题之前，先来了解一下MongoDB与关系型数据库的几个显著区别。在MongoDB的自述中，抽取出个人认为重要的两个点：
https://www.mongodb.com/nosql-explained
1. Dynamic Schemas：动态的数据结构
MySql需要先定义好一张表的字段，然后每个字段的值才能被插入；MongoDB不用预先定义字段和数据类型，可以随时动态插入新增的字段。对于一个不断变化发展的业务，数据定义也必然是变化发展的，因此一个灵活可变的数据结构才能较好的应对。比如，社交类软件，每一次的改版，后台的数据结构都有相应的变化。
2. Auto-sharding：自动分片
数据库层面原生的水平分库分表方案，对于海量数据，不用人为的去做分库分表操作。基本原理如下图所示（图片来自MongoDB官网）。
基于以上两个特点，不难看出在什么情况下需要使用MongoDB。
- 遇到经常变化的数据需求。产品今天提需求要支持每个用户设定3个兴趣爱好；明天起床觉得3这个数貌似不是自己的幸运数字啊，还是改为7个兴趣爱好吧；后天老板说我有8个爱好怎么办，产品又默默的改了需求。如果用MySql来存储，相信DBA会默默的准备麻袋和棍棒。所以，一般不经常变的个人数据存在MySql里，例如生日、姓名、籍贯，当然还有性别。而经常变化的数据通过userid关联到MongoDB里存储，比如头像、自我介绍、兴趣爱好，可能、也许、应该还有婚姻状况。
- 海量数据，例如日志。
其实MongoDB的使用场景，在官网的用户案例里已经给出了很多答案：
百度在什么场景用MongoDB？信息，图片分享，百度云，百度地图，社交论坛，用户行为日志。
奇虎呢？基于地理位置信息的移动搜索与结果分发，单点登录信息的缓存（The user’s SSO session is cached in MongoDB for ultra-fast access. MongoDB supports millions of concurrent users, handling 30,000 operations per second and 1.8 billion queries daily. 关于性能在本篇第3部分中阐述），日志分析平台。
还有很多其他公司的应用实例，大家可以访问下面这个链接获取信息。
https://www.mongodb.com/mongodb-scale
最常用的几个场景还是：文档，LBS相关的地理位置信息，日志。这几个场景的共同特点：数据量大，需要经常查询。
2.存储引擎
MongoDB 4.x版本有两个常用的存储引擎（关于存储引擎的概念，请参看上一篇文章 CTO之瞳-数据库-MySql）
1. WiredTiger：默认引擎，也是社区版（免费版）唯一支持的引擎。
从下图（图片来自MongoDB官网）可以看出，WT引擎在内存中分了两个缓存区域，一个是没做数据压缩的WT Cache，另一个是做了数据压缩的FS Cache，查询的顺序是先去WT Cache，没有命中再去FS Cache，最后再去磁盘；而存进磁盘的数据都是压缩过的（默认压缩）。
2. In-Memory：企业版才支持的引擎
看名字就想象的出，所有的数据是存在内存中的，目的是为了避免硬盘I/O操作，提升性能。缺点也很明显，一旦关机或重启，所有数据都会丢失。看到这里，始终想不明白In-Memory引擎的用途，直到看见了MongoDB的又一特性Replication（复制）才秒懂。
Replication类似于MySql Router机制。试想一下，如果把Master设为In-Memory模式，而数据持久化到Slave上，读写不经过硬盘，性能是何其的强劲；或者把一台slave设为高频数据的专用读取源，比如用户token，这个访问性能也一定是杠杠的。猜想第1节里奇虎案例提到的性能参数 (MongoDB supports millions of concurrent users, handling 30,000 operations per second and 1.8 billion queries daily)，就是通过使用In-Memory引擎实现的。
对于In-Memory引擎的使用场景，在第5节-分片与复制里再详述。
3.性能测试
测试环境：
MongoDB 4.2, Windwos社区版, WT engine
IDEA 2019
Windows10
i7-9700F, 8G内存, 东芝固态硬盘
代码访问路径：
https://gitlab.com/ctoeyes/mongodb
Database：test
Collection：WiredTiger
为了和上一篇MySql的测试结果比对，MongoDB的数据表设计如下
实验一：单线程连续插入5w条数据，数据和MySql测试案例保持一致。
实验二：单线程连续查询1w次，每次以_id列作为查询条件（索引查询）。
实验三：单线程连续查询1w次，每次以D列作为查询条件（非索引查询）。
实验四：查看数据占用空间大小。
实验结果如下：
和上一篇MySql的结果比对如下：
插入速度：MongoDB 4.2支持事务，与同样支持事务处理的MySql-InnoDB比较，性能是较优的。
索引列查询速度：MongoDB劣于MySql的两个引擎，这可能与MongoDB的索引采用B树的数据结构，而MySql索引采用B+树数据结构有关，详细的在下一节“索引-B树”里讨论。
非索引列查询速度，MongoDB也明显慢于MySql，原因是否和MongoDB的数据默认压缩后再存进磁盘有关？查询前要解压缩，有一定耗时。
占用空间：MongoDB占优。
4.索引-B树
MongoDB索引采用的数据结构是B树，以上一篇MySql里相同的数据表为例，画一下在MongoDB里的数据结构。
这些数据长成这样：
回顾上一篇MySql InnoDB引擎的B+树
可以发现两者有两个很明显的区别
1. B+树只有最下层的叶子节点保存数据，其他节点只保存关键字；而B树每一层节点均保存数据。因此单一数据查询，B+树必须查到最下一层，而B树只有在最坏情况下需要查询到最下层。但第3节的实验结果明明索引查询是MySql的B+树胜出，为什么？个人猜测（未必正确），因为B+树的非叶节点不保存数据，空间占用小而被缓存在内存中，这样访问速度快；B树的非叶节点因为保存数据，空间占用大，有些存在磁盘里，因而访问速度慢。
2. B+树每个相邻的叶子节点有指针连接，而B树没有。因此范围查询，B+树更有优势。
思考：如果把Seat No也设为索引，数据应该长什么样（此时B+树只有叶子节点保存数据的优势就体现出来了）？
5.分片与复制
分片（Sharding）与复制（Replication）是MonoDB的两种扩展方式，前文也提到过。
分片：实质是一种水平方向上的分库分表，主要目的是为了增大容量、提升性能。第1节里的示意图一目了然，不再重复。
复制：类似于MySql Router，主要目的是数据备份、故障热切换、读写分离。而第2节里提到的In-Memory引擎用在复制模式里，也可以帮助提升性能，看下图（图片来自MongoDB官网）。
如果把右边的secondary DB设为读操作的默认DB，同时设定它使用In-Memory引擎，那么一些常用的数据读取会极大的提速。当然，这种情况下，需要保证最少两台secondary。为什么呢？试想如果只有一台secondary且是In-Memory模式，此时primary挂了，secondary自动接替为primary，然后它也宕机了，那么primary切换后写入的数据就会全部丢失。这时咋办？赶紧回家卷铺盖跑路吧 ^^
如果把primary设为In-Memory模式，读写都通过primary，而数据持久化到secondary中，那么读写性能都可以得到极大的提升。
了解了分片与复制机制后，想到一个问题，这两种方式能不能放到一起用？也就是既要分表扩容，又要数据备份与故障热切换。仔细看了下MondoDB的官网，其实已经给出了答案，看下图（图片来自MongoDB官网）。
在介绍Sharding架构的图中，已经明确标明了（红色圈圈），每一台Shard DB和Config Server都可以是一组Replica集群。
所以
- 对于小型业务，一台Primary+一台Secondary的Replication方式即可满足业务需求。
- 对于中大型业务，采用Sharding + Replication的矩阵组合基本也可满足业务需求。
MongoDB就聊到这里，依然是九牛一毛，关键是思考；另外，官方文档仔细看，有很多有价值的信息可以挖掘。
下一篇开始说说后端体系，坑中坑，头大，现在觉得B坑的一年之约太乐观了。
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