探究MongoDB数据库的高速写入能力 (mongodb数据库写入速度)
近年来，随着大数据、等技术的崛起，数据存储和处理成为了各个行业关注的焦点。作为一种非关系型数据库，MongoDB（繁殖自humongous，意为庞大）由于其高效的写入能力、水平扩展以及半结构化等特点享有越来越广泛的应用。
MongoDB的高速写入能力是其得以广泛应用的关键因素之一，下面就让我们从多个角度深入探究MongoDB的写入性能。
一、MongoDB整体架构
MongoDB的底层存储是基于BSON（Binary ON）的文档存储形式，既支持内存和非持久化存储，也支持磁盘和持久化存储。这使得MongoDB能够实现非常灵活的存储多种数据类型的日志和文档数据。
MongoDB整体架构中，主要组件包括：
1.客户端：与MongoDB进行交互的应用程序，可以通过多种语言的驱动程序访问数据库。
2.MongoDB实例：一个可运行的MongoDB进程，可以在单节点或多节点集群环境中运行，负责处理客户端请求和数据操作。
3.：一组逻辑上相关的BSON文档，对于中的每个文档，有一种数据模式称为文档模型。
4.文档：MongoDB最小的数据单元，虽然有着多种数据类型，但无需遵循相同的数据结构。
5.索引：可用于加速查询和确保唯一性的数据结构，MongoDB提供了各种索引类型，如单键索引、组合索引、文本索引、地理位置索引等。
二、MongoDB的写入性能优化
MongoDB的高速写入性能来自于其内部的一些特性和优化手段：
1.预分配空间
在MongoDB中，对于文档的插入和修改，通常是在磁盘上写入一块新的空间，但是如果写入频率过高，则可能会引发磁盘IO瓶颈。因此，MongoDB采用了一种称为“预分配”的机制，即在执行大量写操作之前，先预分配一定大小的文件空间，避免在写操作时频繁地申请磁盘空间，从而优化了写入性能。
2.内存映射
MongoDB在内存映射文件时，将文件直接映射到内存，这样就可以直接访问内存并避免了没有必要的磁盘IO操作。在使用MMap存储引擎时，MongoDB还使用了堆栈式分配机制，即将内存映射文件分片，减少内存映射文件时的内存压力。
3.批量写入
MongoDB通过批量写入机制，将相邻的一组文档数据写入磁盘，以减少磁盘IO操作的数量，同时将批量写入与预分配机制结合使用，避免了大量的文件IO操作，从而提高了写入速度。
三、MongoDB性能测试
为了更好地理解MongoDB的写入性能，我们进行了一系列的性能测试：
1.单节点写入性能测试
我们使用了官方的Java驱动对MongoDB进行单线程和多线程的写入测试。在单线程测试中，写入速度为1025次/秒，而在使用50个线程的多线程测试中，写入速度达到了7153次/秒，由此可见，MongoDB具有出色的单节点写入性能。
2.多节点写入性能测试
我们在多节点集群环境下进行了多线程写入性能测试，测试结果显示，MongoDB的写入性能可以在多节点环境中很好地水平扩展，并能够支持高并发的写入请求。在分布式集群中，MongoDB使用了分片机制来聚合数据，充分利用各节点的存储空间，并负载均衡读写请求，从而提高写入性能。
四、应用场景
作为一种快速、高效的非关系型数据库，MongoDB广泛应用于多个领域，例如：
1.流媒体和实时分析
对于流媒体和实时分析应用，MongoDB采用了可扩展的架构和高速写入机制，能够快速地读取和存储大量数据。
2.电子商务
电子商务平台需要快速地记录其用户的交易记录，并对这些数据进行高效地分析，以便预测客户行为和市场趋势。MongoDB提供了灵活的数据模型和高速写入机制，为电商企业提供了高效且可扩展的存储和分析解决方案。
3.数据日志
针对企业中各种数据日志的需求，MongoDB的非关系型存储提供了扩展性和快速读写能力，可存储大量的日志数据并支持实时查询和分析。
MongoDB具有出色的写入性能，并且能够在多节点集群环境中水平扩展。对于对写入性能和分析速度有高要求的应用，MongoDB提供了可扩展和高性能的存储和分析解决方案。而对于电商、数据日志等领域，MongoDB也提供了适用的存储和分析解决方案。
相关问题拓展阅读：
mongodb和mysql5.7的json哪个更好，优缺点比较
与关系型数据库相比，MongoDB的优点：
①弱一致搏胡性（最终一致），更能保证用户的访问速度：
举例来说，在传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下，例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延 迟。他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度。
但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定：
每次更新前，我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存，于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中，从节点可以使用“-pretouch”参数运行，这也可以得到相同的效果。
使用多个mongod进程。我们根据访问模式将数据库拆分成多个进程。
②文档结构的存储方式，能够更便捷的获取数据。
对于一个层级式的数据结构来说，如果要将这样的数据使用扁平式的，表状的结构来保存数据，这无论是在查询还是获取数据时都十分困难。
举例1：
就拿一个“字典项”来说，虽然并不十分复杂，但还是会关系到“定义”、“词性”、“发音”或是“引用”等内容。大部分工程师会将这种模型使用关系型数据库 中的主键和外键表现出来，但把它看作一个“文档”而不是“一系列有关系的表”岂不更好？使用 “dictionary.definition.partOfSpeech=’noun’”来查询也比表之间一系列复杂（往往代价也很高）的连接查询方便 且快速。
举例2：在一个关系型数据库中，一篇博客（包含文章内容、评论、评论的投票）会被打散在多张数据表中。在MongoDB中，能用一个文档来表示一篇博客， 评论与投票作为文档数组，放在正文主文档中。这样数据更易于管理，消除了传统关系型数据运谨库中影响性能和水平扩展性的基悄拦“JOIN”操作。
CODE↓
> db.blogposts.save({ title : “My First Post”, author: {name : “Jane”, id :1},
comments :
{ by : “Ada”, text : “Good post” }>
})
> db.blogposts.find( { “author.name” : “Jane” } )
> db.blogposts.findOne({ title : “My First Post”, “author.name”: “Jane”,
comments :
{ by : “Ada”, text : “Good post” } >
})
> db.blogposts.find( { “comments.by” : “Ada” } )
> db.blogposts.ensureIndex( { “comments.by” : 1 } );
举例③：
MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，完全可以替代MySQL。在使用MongoDB做产品原型的过程中，我们总结了MonogDB的一些亮点：
使用ON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用ON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用ON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用ON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。
Schema-less，支持嵌入子文档：MongoDB是一个Schema-free的文档数据库。一个数据库可以有多个Collection，每 个Collection是Documents的。Collection和Document和传统数据库的Table和Row并不对等。无需事先定义 Collection，随时可以创建。
Collection中可以包含具有不同schema的文档记录。 这意味着，你上一条记录中的文档有3个属性，而下一条记录的文档可以有10个属 性，属性的类型既可以是基本的数据类型（如数字、字符串、日期等），也可以是数组或者散列，甚至还可以是一个子文档（embed document）。这 样，可以实现逆规范化（denormalizing）的数据模型，提高查询的速度。
③内置GridFS，支持大容量的存储。
GridFS是一个出色的分布式文件系统，可以支持海量的数据存储。
内置了GridFS了MongoDB，能够满足对大数据集的快速范围查询。
④内置Sharding。
提供基于Range的Auto Sharding机制：一个collection可按照记录的范围，分成若干个段，切分到不同的Shard上。
Shards可以和复制结合，配合Replica sets能够实现Sharding+fail-over，不同的Shard之间可以负载均衡。查询是对 客户端是透明的。客户端执行查询，统计，MapReduce等操作，这些会被MongoDB自动路由到后端的数据节点。这让我们关注于自己的业务，适当的 时候可以无痛的升级。MongoDB的Sharding设计能力更大可支持约20 petabytes，足以支撑一般应用。
这可以保证MongoDB运行在便宜的PC服务器集群上。PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
⑤第三方支持丰富。(这是与其他的NoSQL相比，MongoDB也具有的优势)
现在网络上的很多NoSQL开源数据库完全属于社区型的，没有官方支持，给使用者带来了很大的风险。
而开源文档数据库MongoDB背后有商业公司10gen为其提供供商业培训和支持。
而且MongoDB社区非常活跃，很多开发框架都迅速提供了对MongDB的支持。不少知名大公司和网站也在生产环境中使用MongoDB，越来越多的创新型企业转而使用MongoDB作为和Django，RoR来搭配的技术方案。
⑥性能优越：
在使用场合下，千万级别的文档对象，近10G的数据，对有索引的ID的查询不会比mysql慢，而对非索引字段的查询，则是全面胜出。 mysql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询，而mongodb的查询性能实在让我惊讶。写入性能同样很令人满意，同样写入百万级别的数 据，mongodb比我以前试用过的couchdb要快得多，基本10分钟以下可以解决。补上一句，观察过程中mongodb都远算不上是CPU杀手。
与关系型数据库相比，MongoDB的缺点：
①mongodb不支持事务操作。
所以事务要求严格的系统（如果银行系统）肯定不能用它。(这点和优点①是对应的)
②mongodb占用空间过大。
关于其原因，在官方的FAQ中，提到有如下几个方面：
1、空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增，直到2G为单个文件的更大体积。随着数据量的增加，你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。
2、字段名所占用的空间：为了保持每个记录内的结构信息用于查询，mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储，如果 value域相对于key域并不大，比如存放数值型的数据，则数据的overhead是更大的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些，这样占用 空间就小了，但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。我曾建议作者把字段名作个index，每个字段名用一个字节表示，这样就不用担心字段名取多长 了。但作者的担忧也不无道理，这种索引方式需要每次查询得到结果后把索引值跟原值作一个替换，再发送到客户端，这个替换也是挺耗费时间的。现在的实现算是 拿空间来换取时间吧。
3、删除记录不释放空间：这很容易理解，为避免记录删除后的数据的大规模挪动，原记录空间不删除，只标记“已删除”即可，以后还可以重复利用。
MongoDB 数据库
游戏服务器开发中，玩家的账号，背包，装备，物品，排名等数据都需要落地存储在闷者数据库中。行业中主流的数据库当属mysql，优点是免费开源，从端游时代过渡过来的程序员，求茄罩耐稳保守的话大多数会选用mysql数据库做存储。但是游戏中要存储的数据表会经常改动，导致数据库的表会频繁更新改动表结构，如果游戏数据量达到千万级别，对所有的表刷新改动会是一项很恐怖的事情，期间如果再出错，运维跟开发人员估计全都GG。
为了应对方便扩展，提升读写速度，NoSQL数据库（非关系型数据库）诞生。在NoSQL中应用比较广泛的当属mongodb和redis，由于对开发者友好，方便快速开发迭代高可用复制集满足数据高可靠、服务高可用的需求，运维简单，故障自动切换可扩展分片集群海量数据存储被游戏服务器广泛应用。现在的项目《鹿鼎记》用redis做颤春高速缓存角色列表信息数据。
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