1.wiredTiger

存储引擎主要负责管理数据如何存储在硬盘和内存上。

1) mongoDB存储引擎查看

mongoDB3.2版本之后选择了wiredTiger作为默认存储引擎，查看数据库存储引擎语句如下：

db.serverStatus()

2）原理解析

wiredTiger通过Btree管理数据，B树的数据结构如下图。

1.MongoDB本身不支持事务实现，但是wiredTiger存储引擎可以通过事务快照和并发控制技术实现事务及ACID。

2.Wiredtiger采用Copy on write的方式管理修改操作（insert、update、delete），修改操作会先缓存在cache里，持久化时，修改操作不会在原来的leaf page上进行，而是写入新分配的page，每次checkpoint都会产生一个新的root page。 Checkpoint时，wiredtiger需要将btree修改过的PAGE都进行持久化存储

3.大部分数据库采用的都是硬盘级索引，即MongoDB中每个Btree节点为一个page单位，其中在数据查找的过程中，Btree结点上的数据需要以page为单位从硬盘中加载到内存中，或者从内存中写入硬盘； 4.mongoDB是文档级数据存储，数据存储结构简单，一般使用的需求都是IO次数少

对于mysql来说，B+树的根节点和支结点不用存储数据区域

1.B+树的存储结构是这样的，每个节点保存的是关键字和指向下一个节点的指针； 2.和b tree 两个明显的区别就是，第一个是非叶子节点不保存数据区域，第二点是有左闭合区间，讲一下数据规则；

聊一下MongoDB和mysql的对比 1.Mysql关系型数据库—需要范围查询 MongoDB 文档级别 不需要范围查询

2.mongoDB一般在设计的时候都是尽可能的减少磁盘与硬盘之间的IO来提高性能；而Btree刚好是数据与关键字存放在同一个结点，所以mongoDB使用btree

3）为什么mysql使用B+ tree 而MongoDB用b tree；

1.首先是这样每个结点保存的关键字个数更多

2.每个结点加载到内存中，如果不是叶子节点，就不用进行扫库操作，如果是b树，每次读写到内存的时候都需要扫库；

3.B+ tree的叶子节点是以链表的时候把每个点连在一起，他们存储是有序的，可以使用范围查询

4.mongoDB一般在设计的时候都是尽可能的减少磁盘与硬盘之间的IO来提高性能；而Btree刚好是数据与关键字存放在同一个结点，所以mongoDB使用btree

2.wiredTiger事务实现

MongoDB不仅能将数据持久化存储到硬盘文件中，而且还能将数据只保存到内存中；

然后不同的存储引擎的区别就是使用了不同的存储机制，锁定技术，或者是索引技术等等；然后他们的性能也不一样， WT实现事务需要用到这三个关键的技术：

Snapshot，MVCC Redo log；

定义了一个事务的整体全局对象wt_transaction，里面包括id MVCC 多版本并发控制，基于keyvalue的value值的链表，主要是在链表里存储事务id 和本次事务下操作所修改的值。

下面分别介绍这几个技术看看他们是如何实现事务的：

1）Snapshot

WT 引擎中的 snapshot_oject 是有一个最小执行事务 snap_min、一个最大事务 snap max 和一个处于 [snap_min, snap_max] 区间之中所有正在执行的写事务序列组成。如果上图在 T6 时刻对系统中的事务做一次 snapshot，那么产生的T6 能访问的事务修改有两个区间：所有小于 T1 事务的修改 [0, T1) 和 [snap_min, snap_max]  区间已经提交的事务 T2 的修改。换句话说，凡是出现在 snap_array 中或者事务 ID 大于 snap_max 的事务的修改对事务 T6 是不可见的。如果 T1 在建立 snapshot 之后提交了，T6 也是不能访问到 T1 的修改。这个就是 snapshot 方式隔离的基本原理。

2）MVCC

问题 什么是并发控制方法？

如果有人从数据库中读数据，有另外的人写入数据，有可能读数据的人看到的数据是不完整的，不同数据库提出了很多方法来解决这个问题，解决这个问题的方法叫并发控制方法；

解决：mysql数据库中对这个问题的解决方案是加锁，通过加锁，让所有读的用户都等写用户工作完成，这个效率会比较差； 而mongoDB中使用的MVCC：使用的是不同的并发控制方法

每次有写操作之后，把修改后的内容以wt_mvcc的数据格式添加到红色箭头这个头部；然后读操作每次都是从链表头根据对应的修改事务ID和本次读操作的snapshot结合判断是否可以读，如果不可读，则往MVCC list尾方向移动，直到找到能读的数据版本；

WT 中的数据修改都是在这个链表中进行 append 操作，每次对值做修改都是 append 到链表头上，每次读取值的时候读是从链表头根据值对应的修改事务 transaction_id 和本次读事务的 snapshot 来判断是否可读，如果不可读，向链表尾方向移动，直到找到读事务能都的数据版本。样例如下：上图中，事务 T0 发生的时刻最早，T5 发生的时刻最晚。T1/T2/T4 是对记录做了修改。那么在 MVCC list 当中就会增加 3 个版本的数据，分别是 11/12/14。如果事务都是基于 snapshot 级别的隔离，T0 只能看到 T0 之前提交的值 10，读事务 T3 访问记录时它能看到的值是 11，T5 读事务在访问记录时，由于 T4 未提交，它也只能看到 11 这个版本的值。这就是 WT 的 MVCC 基本原理。

3）Redo log

每60s或log文件达到2GB时会做一次Checkpoint，将当前的数据持久化，产生一个新的快照。

4）事务实现

一般：

1.创建事务对象；开启对象

2.执行，执行如果遇到冲突或执行失败，需要回滚事务

3.如果执行都正常完成，只需要提交即可；

而Wiredtiger存储引擎在事务开启的过程中，在创建事务对象的同时回把这个对象加入到全局事务管理器中； 事务在执行的时候，如果是读操作，就不做任何操作，因为读操作不需要rollback和commit；具体过程如下图

参考：

mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA…

www.mongoing.com/archives/25…