常用NoSQL的分析与比较

摘 要：

非关系型数据库，也叫NoSQL数据库，通常采用非关系型、分布式的数据存储系统，支持高性能、高并发，并有良好的扩展性，但大都以牺牲一致性为代价。NoSQL数据库用于存储非结构化数据，适用于联机分析（OLAP）的应用场景。此外，NoSQL数据库不支持SQL语言，尤其不支持连接（JOIN）操作。

根据数据模型，NoSQL数据库一般有以下几种类型：基于键值对的，如：levelDB、Berkeley DB、Rocks DB、redis、Dynamo等；基于列存储的，如：Bigtable、HBASE等，基于文档的，如：MangoDB，其他如基于图的Neo4j，基于时间序列数据的InfluxDB等。

本文拟介绍几种典型NoSQL数据库的实现原理，以帮助读者对各类NoSQL数据库有一个初步的了解，并在实际工作中，能够根据应用场景，选择合适的数据库。

关键词：

NoSQL、存储引擎、分布式存储、LevelDB、BerkeleyDB、RocksDB、redis、Dynamo、Bigtable、Hbase、MongoDB

在实际使用中，基于应用场景，NoSQL数据库可分为两大类：一类只支持单机部署方式，通常作为其他大型分布式NoSQL数据库的存储引擎，如LevelDB、BerkeleyDB、RocksDB。另一类采用集群部署方式，支持分布式存储，如Dynamo、redis、Hbase、MongoDB等，常用于实际应用场景。

一、 常被用于存储引擎的NoSQL数据库

(一) Level DB

LevelDB是基于键值对的NoSQL数据库，其本质上维护的是一个大型的单机版哈希表，是谷歌开源的key/value数据库，支持C/C++，数据的存储结构采用LSM树，并以文件的形式存储在磁盘上，通常作为其他大型数据库的存储引擎。

LevelDB 的数据存储分为两个部分：内存中的可变部分和磁盘上的不变部分。磁盘部分又分为多个层级，不同层级的数据会定期从上往下移动。当磁盘底层的冷数据被修改后，它又会再次进入内存，一段时间后又会被持久化回到磁盘文件，并慢慢下移动到底层。

1. Level DB的整体架构

• Memtable：可读写的内存数据结构表，用于新数据的写入；
• Immutable Memtable：只读的内存结构表。达到Memtable设置的容量上限后，Memtable会变为Immutable，同时会有新的Memtable生成。Immutable Mumtable不再接受用户写入，
• Log文件：写Memtable前会先写Log文件，Log通过append的方式顺序写入。Log用于数据库宕机后未写入磁盘的内存数据的恢复；
• SST文件：磁盘数据存储文件。分为Level 0到Level N多层，每一层包含多个SST文件；单层SST文件总量随层次增加成倍增长；

SST文件内数据有序（Level0除外），Level0的SST文件由Immutable直接Dump产生，其他Level的SST文件由其上一层的文件和本层文件归并产生；SST文件在归并过程中顺序写生成，生成后仅可能在之后的归并中被删除，而不会有任何的修改操作。

• Manifest文件： 用于记录SST文件的元数据信息，包括SST文件所属Level，该文件的大、小key，以及其他一些LevelDB需要的元信息。

Manifest文件有多个，SST文件每次进行Compaction时，都会生成新的Manifest。

• Current文件：用于记录当前Manifest的文件名。

2、 LevelDB数据读写流程：

对于写数据，接口会先进行日志写入，待日志写入后，才将数据写入内存表（MemTable）

当内存表达到阈值时，内存表冻结，变为Immutable MemTable，同时生成一个新的 Memtable 继续接受写操作。Immutable MemTable 将会被异步线程写入SST表中。

读数据时，Get 操作会优先查询 MemTable，如果找不到就去 Immutable MemTable 中去找，Immutable MemTable 如果还找不到，再去磁盘文件里去找。

3、磁盘结构

每个文件都会对应一个层级，每个层级都会有多个文件。底层的文件内容来源于上一层，终它们都会来源于 0 层文件，而 0 层的文件又来源于内存里的 Immutable 序列化。

一个Immutable 会被序列化为一个完整的 0 层文件。

文件的Compaction有两种方式：minor Compaction和Major Compaction。把memtable中的数据导出到0 层 SST文件，称之为“Minor Compaction”；从N层SST文件下沉到N+1层SST文件称之为“Major Compaction”。

(二) Berkeley DB

Berkeley DB是嵌入式数据库，支持C、C++、Java、Perl、Python、PHP、Tcl等，提供一系列可直接访问数据库的函数，可被加载到进程，通过进程内调用访问。BerkeleyDB不是关系/对象型数据库，不提供数据库常见的功能（如存储过程，触发器等），不支持网络访问，程序通过进程内的API访问数据库。

BerkeleyDB支持四种数据存储结构及相应算法：哈希表（Hash Table）、B树（BTree）、队列（Queue）、记录号（Recno）。

Berkeley DB是Oracle公司的一个产品，也常被用作其他NoSQL数据库的存储引擎。

(三) Rocks DB

Rocks DB 是Facebook开源的单机版数据库，数据库内容以磁盘文件形式存储。与Level DB类似，RocksDB的存储也是基于LSM的数据结构，但对闪存、固态硬盘、HDFS做了优化。

RocksDB与LevelDB的比较：

• RocksDB的底层存储支持分布式存储HDFS。而LevelDB则只支持本地文件存储；
• RocksDB支持一次获取多个K-V，且支持Key的范围查找。而LevelDB每次只能获取单个Key；
• RocksDB除了支持的Put、Delete外，还支持Merge，可对多个Put进行合并；
• RocksDB提供一些方便的工具，可解析sst文件中的K-V记录、MANIFEST文件的内容等。而LevelDB则没有相应的工具，只能通过程序读取sst文件中的K-V信息；
• RocksDB合并时支持多线程，而LevelDB只支持单线程；
• RocksDB合并时有过滤器功能，可对不符合条件的K-V进行丢弃；
• 压缩时RocksDB可支持多种压缩算法，而LevelDB只支持snappy。
• RocksDB支持增量备份和全量备份，允许将已删除的数据备份到指定目录，供后续恢复。
• RocksDB单个进程可启用多个实例，而LevelDB只允许启用单个实例。
• RocksDB允许根据需要开辟多个Memtable，以解决Put与Compact速度差异带来的性能瓶颈。而LevelDB只有一个Memtable。

二、 其他常用NoSQL数据库

(一) Redis

Redis是一种基于内存的键值对数据库，主要是通过查找键的方式来读写对应的值，且提供一定的数据持久化能力。限于成本的原因，Redis 一般用于存储一些常用和主要的数据，比如用户登录的信息等。

**要了解redis数据库，我们必须先了解Redis的数据读写流程：

1、 redis的读操作流程**

• 当次读取数据时，读取 Redis失败，此时就会触发程序读取数据库，并把读出的数据写入 Redis；
• 后续需要读取该数据时，可直接读取 Redis，这样可大大提高数据的读取速度。

2、 Redis的写操作流程：

• 当进行数据更新/写入时，先更新/写入数据库，再写入redis。
• 从流程可以看出，更新或者写入数据时，需要多一次 Redis 的操作，会增加数据的写入时间，故redis不适合数据写入频繁的场景。

3、Redis在高速写场合下的操作流程

redis为了支持高速写数据场景，对写流程进行了优化：

• 当写请求到达服务器时，只在 Redis 上进行操作，从而大大提高了数据库的写速度；
• 本次写完成后，redis会判断该高速写业务是否已结束，如未结束，则不会操作数据库；如结束，则会触发事件，将 Redis 的缓存的数据以批量的形式一次性写入数据库，完成持久化的工作

4、Redis高可用性架构

Redis的持久化功能，使Redis具备了在服务器重启的情况下不会损失（或少量损失）数据的能力，但仍然存在单点故障。为了避免单点故障，我们通常为redis设计了不同的高可用架构。Redis支持的高可用性架构有三种：主从备份、哨兵模式、redis-cluster群集：
1) 主从模式

在主从架构中，数据库分为两类：主数据库（master）和从数据库（slave）。主数据库只有一台，可以进行读写操作，从数据库可以有多台（至少一台），一般只提供只读服务，利用redis的复制（replication）功能，实现主从数据库的数据同步

正常情况下，由主数据库提供服务，当主数据库故障时，手工方式将其中一台从数据库升级为主数据库，继续提供服务。

一个主数据库可以拥有多个从数据库，而一个从数据库只能拥有一个主数据库。

2) 哨兵模式

主从模式的数据库切换需要手工干预，而哨兵模式下，可以实现主从模式的自动化切换。哨兵工具可实现自动化的系统监控和故障恢复功能。

主从数据库的切换过程：

• slave leader升级为master
• 其他slave修改为新master的slave
• 客户端修改连接
• 老的master如果重启成功，变为新master的slave

3) redis-cluster群集模式

即使使用哨兵模式，每个redis存储的内容也是完整的数据，浪费内存且有木桶效应。为了大化利用内存，可以采用cluster群集模式。具体做法如下：

在redis-cluster中，共分为16384个hash slot，（分配到集群的master中），每个master分得一部分slot。当服务器收到数据时，采用hash slot的算法，将数据分布到Master上。

redis-cluster群集至少需要3主3从，且每个实例使用不同的配置文件。

在redis-cluster架构中，redis-master节点可用于读写操作，而redis-slave节点则一般只用于备份，其与对应的master拥有相同的slot集合，若某个redis-master意外失效，则再将其对应的slave进行升级为临时redis-master。

5、Redis数据库支持的数据类型

Redis可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串，值支持五种数据类型：字符串、列表、集合、散列表、有序集合。

6、 Redis数据库的适用场景

决定是否采用redis作为缓存数据库时，我们需要考虑以下问题：

• 业务数据是否常用？命中率如何？如果命中率很低，就没有必要写入缓存；
• 该业务数据是读操作多，还是写操作多？如果写操作多，频繁需要写入数据库，也没有必要使用缓存；
• 业务数据大小如何？如果数据量大（比如几百兆），会给缓存带来很大的压力，也没有必要使用缓存；

(二) Dynamo

Dynamo是亚马逊开发的基于键值对的高可用、分布式NoSQL数据库，其底层采用GFS进行数据存储，闭源。

虽然Dynamo是闭源数据库，但其设计理念颇为经典，有不少开源数据库（如Voldemort、Riak）借鉴了它的设计思想，故这里对Dynamo使用的几个关键技术进行介绍。

1、数据分区

Dynamo采用一致性哈希算法对数据进行分区，并引入虚拟节点概念，将虚拟节点映射到物理节点上。数据存取时，根据哈希值，将数据分布到虚拟节点上。

DynamoDB虚拟节点是固定的，当增、删服务器节点时，虚拟节点的数量不变，只需改变虚拟节点和物理节点的对应关系。

虚拟节点的引入，解决了数据在节点上分布不均匀的问题，并大限度地减少了服务器增减时的缓存重新分布。

2、高可用性

Dynamo采用多副本方式保证数据的高可用，并采用Quorum机制保证数据的一致性

3、数据一致性检测

Dynamo采用Merkle树算法，来检测多副本之间的一致性。

(三) Bigtable

Bigtable是基于列存储的NoSQL数据库。

BigTable是Google设计的分布式数据存储系统，是基于列存储的NoSQL数据库鼻祖。

传统的关系型数据库都是基于行存储的，一条记录所有列的数据都存储在一起，而基于列存储的NoSQL数据库则不同，它将同一列（不同行）数据集中在一起存储。这样，如果只需查询某些列的数据时，就不需要查询整行的数据，从而提高查询效率。

1. BigTable数据模型

BigTable是一个稀疏、分布式、持久化的多维排序映射。本质上说，BigTable是一个键值（key-value）映射。BigTable的键有三维，分别是行键（row key）、列键（column key）和时间戳（timestamp），行键和列键都是字节串，时间戳是64位整型；而值是一个字节串。可以用 (row:string, column:string, time:int64)→string 来表示一条键值对记录。

行键可以是任意字节串，通常有10-100字节，行的读写都是原子性的。BigTable根据行键自动划分为片（tablet）。片的大小控制在100-200MB（通常为128M）。行是表的级索引，我们可以把该行的列、时间和值看成一个整体，简化为一维键值映射，

列是第二级索引，每行拥有的列是不受限制的，可随时增减。列被分为多个列族，同个列族里的列一般存储相同类型的数据。一行的列族很少变化，但是列族里的列可以随意添加删除。

时间戳是第三级索引。BigTable允许保存数据的多个版本，版本区分的依据就是时间戳。时间戳可以由BigTable赋值，代表数据进入BigTable的准确时间，也可以由客户端赋值。

查询时，如果只给出行列，那么返回的是新版本的数据；如果给出了行列时间戳，那么返回的是时间小于或等于时间戳的数据。

BigTable的数据终会以文件的形式放到GFS。

BigTable数据模型的特点：

• 同一张BigTable表内容可以分布在不同的节点上，行键可以是任意的字符串，BigTable根据行键的字典将表内容分区存储
• 同一列族的列数据类型一般是一样的。
• BigTable仅保证单行数据修改的原子性，不保证多行数据修改的原子性
• 本质上，BigTable的数据模型是一个分布式的、稀疏的、巨型的哈希表，其键是三元组，行键、列和时间戳，其值是行的内容

2. BigTable系统架构

BigTable数据库系统由主服务器和tablet服务器构成。主服务器负责将Tablet（数据分片）分配到Tablet服务器、负责Tablet服务器的健康检查、负载均衡、资源回收、数据模式的改变（例如创建表）等。Tablet服务器负责处理数据的读写，以及Tablet的拆分。

BigTable利用Chubby集群管理系统来调度任务、管理资源、监测服务器状态并处理服务器故障、保证集群中主服务器的性。利用GFS存储数据文件和日志，数据文件采用SSTable格式。

Chubby服务器用于保存根Tablet的位置信息、保存用户的权限信息、确保同一时刻只有一台主服务器、并用于了解集群中其他Tablet服务器信息

BigTable架构中的几个概念：

• Tablet：是BigTable数据库中的小存储单元，每个Tablet 128M。BigTable根据行键的字典顺序将大表的内容进行分区存储，每个存储分区称为一个Tablet。当tablet分区中存储的行超过Tablet容量时，就会进行分裂。

根据Tablet中存储的信息不同，可分为元数据tablet、根tablet。

• 元数据tablet。用于记录tablet存储位置信息的数据称为元数据，存放元数据信息的tablet叫元数据Tablet。
• 根tablet。元数据Tablet后一行数据、以及该元数据的Tablet ID作为元数据索引。用于存放其他元数据索引的Tablet，叫根Tablet。根Tablet只有一个，不可分裂

3、Tablet服务器的查找

BigTable在Chubby上保存了一个固定文件名的文件，该文件的内容是根Tablet的位置，

查找Tablet A所在服务器的步骤如下：

• 从Chubby中得到根Tablet位置信息，即根Tablet存放在哪个Tablet服务器上；
• 联系相应Tablet服务器，读取根Tablet内容，然后在根Tablet中查找A所在的元数据Tablet；
• 读取相应元数据tablet，获取A的位置信息，即A存储在哪个Tablet服务器上；
• 查到A所在的Tablet服务器后，开始进行数据的读写。

BigTable底层数据采用LSM树存储，故其数据读写、归并方式与LevelDB相似，本文不再描述。

(四) Apache Hbase

HBase是BigTable的开源实现，是基于列存储的分布式NoSQL数据库，采用HDFS作为其文件存储系统。

1、 HBase数据模型

HBASE的数据模式与BigTable一样，也采用行键（row key）、列族（Columns Family）/列键（column key）、时间戳（timestamp）来描述数据。数据模型如下（下图为一条记录）：

行键（row key），行记录的标识，行键按照字典顺序来排序，可以是任意字符串，多只能存储64k的字节数据；

列族（Columns Family）/列键（column key），存储相同类型数据的列可以归集为一个列族，列族可以有多个列键成员，每个列键必须归属于某个列族。列族在使用表之前定义。

Cell，通过行键和列族确定的存储单元称为cell。每个cell可以保存同一份数据的多个版本。

时间戳（timestamp），cell中保存的多个版本的数据通过时间戳来进行索引。

2、HBase体系架构

• Client
  Ø Hbase客户端。包含访问HBase的接口，如linux Shell、Java api；
  Ø 维护缓存， 加快HBase的访问速度。
  Ø Client与HMaster之间进行管理类操作；与HRegionServer之间进行数据读写类操作
• Zookeeper
  Ø 监控Master状态，保证任何时候，集群中只有一个master
  Ø 存贮所有Region的寻址入口。
  Ø 实时监控Region server状态，感知Regionserver的上线和下线信息。并实时通知Master
  Ø 存储HBase的部分元数据
• Master
  Ø 为Region server分配region（新建表）
  Ø 负责Region server的负载均衡
  Ø 负责region的重新分配（region失效后的重新分配、region过大之后拆分region的分配）
  Ø HDFS上的垃圾回收
  Ø 管理用户对table的增删改操作
• RegionServer
  Ø 管理本机region，
  Ø 处理client对这些region的读写请求，并与HDFS进行交互；
  Ø Region server负责切分在运行过程中变得过大的region　
  Ø 一台RegionServer有一个Hlog和多个Region
• HLog(WAL log)：
  Ø 每次用户操作写入MemStore前，都会先写操作日志到HLog文件。HLog文件定期会滚动出新，并删除旧的文件(已持久化到StoreFile中的数据)
• HRegion
  Ø HBASE中分布式存储和负载均衡的小单元，它是表或者表的一部分。不同的HRegion可以分布在不同的HRegion server上
  Ø HBase自动把表水平划分成多个区域(region)，每个region会保存一个表里面某段连续的数据；随着region不断增大，当增大到阀值候，region就会进行裂变；当table中的行不断增多，就会有越来越多的region。这样一张完整的表被保存在多个Regionserver上。
  Ø 一个HRegion包多个Store
• Store
  Ø Store是HBase存储的核心。一个store对应于一个列族，故一个表由多少个列族就有多少个Store
  Ø 一个Store由一个位于内存中的MemStore和多个位于磁盘中的StoreFile组成。　
  Ø Store的存储采用LSM树
• Memstore
  Ø 内存缓冲区默认128M。数据写入时，先写入Memstore
• Storefile
  Ø Storefile位于磁盘,一个Storefile对应一个Hfile。Storefile是逻辑概念，以Hfile方式存储在HDFS上。

一个RegionServer包含一个Hlog和多个Region，一张表由多个region组成，（不同的region可以存储在不同的Region Server上）， 一个region有一个或多个store组成，一个store对应一个CF（列族），每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成。StoreFile 以HFile格式保存在HDFS上。

3、数据写入流程：

当客户端向HBASE写数据时，会先记Log，再将数据写入 memstore。当memstore中的数据达到阈值时（默认128M），hregionserver会启动 flashcache进程，将Memstore中的数据写入storefile，每次写入形成单独的一个storefile。

当storefile文件的数量增长到一定阈值后，系统会进行合并，形成新的storefile。

当region所有storefile的大小总和超过阈值，会把当前的region 分割为两个，并由hmaster分配到相应的regionserver服务器，实现负载均衡。

4、数据查询流程

当客户端检索数据时，先在memstore查找，如找不到，再到storefile中查找。

(五) MangoDB

MangoDB是基于文档的NoSQL数据库，该类数据库将一个文档作为一条记录存储起来，一条记录就是一个文档。文档NoSQL数据库对同个文档的CRUD（Create、Read、Update、Delete）满足ACID属性，但对跨多个文档的操作不满足ACID属性

1、MongoDB的基本概念/术语

MongoDB 的主要概念有：文档(document)、集合(collection)、数据库(database)，三者层层包含，层次结构如下:

MongoDB中，数据库、集合、文档与关系型数据库中数据库、表、行的概念相类似，可作如下对照：

• 一个mongod实例中允许创建多个数据库。
• 一个数据库中允许创建多个集合（集合相当于关系型数据库的表）。
• 一个集合则是由若干个文档构成（文档相当于关系型数据库的行）
• 文档是MongoDB中数据的基本单元。

2、数据库文件类型

MongoDB的数据库文件主要有3种：journal 日志文件、namespace 表名文件、data 数据及索引文件：

• 日志文件：用于存放日志，当系统宕机时，用于恢复尚未来得及同步到硬盘的内存数据。
• 命名文件dbname.ns：用来存储整个数据库的集合以及索引的名字。默认16M。可调整到2G。
• 数据文件dbname.0, dbname.1,… 用于存放数据或索引。个数据文件会以“数据库名.0”命名，如 my-db.0。默认大小是64M，当个文件空间将用完时，生成第二个数据文件，如my-db.1。文件大小为128M，第三个为256M。大2G。

每个Database(DB)由一个.ns文件及若干个数据文件组成。

3、数据文件结构

Namespace：每个数据库包含多个namespace（对应collection名），通过命名文件dbname.ns快速定位某个namespace的起始位置。

数据文件：每个数据文件被划分成多个extent，每个extent只包含一个namespace的数据，同一个namespace的所有extent之间以双向链表形式组织。

Extent：是MongoDB存储数据（BSON文档）和索引的逻辑容器，每个extent包含多个Record（对应document）,同一个extent下的所有record以双向链表形式组织。

Record记录，用于存放数据（MongoDB的BSON文档），每一个记录包含记录头、BSON文档和额外的padding空间。每个Record对应mongodb里的一个文档

如下图所示（my-db.1和my-db.2 是数据库的两个数据文件）：

• 一个数据文件可以划分为多个Extent，
• 每一个Extent只包含一个namespace（集合）的数据或者索引
• 同一个Extent只能有数据或索引，不能两者共存
• 每个Extent可以有多个Record记录

4、MongoDB的存储引擎

MongoDB 3.0引入插件式存储引擎API，为第三方存储引擎的接入提供便利。MongoDB支持多种存储引擎，常用的如MMAPv1、WiredTiger、In-Memory等。MMAPv1是mongodb原生的存储引擎，3.2版本以后，默认引擎改为WiredTiger。以下介绍WiredTiger存储引擎的实现原理。

WiredTiger的数据读写过程：当WiredTiger进行数据写操作时，会先写入Cache，并持久化到WAL(Write ahead 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。当Wiredtiger连接初始化时，首先将数据恢复至新的快照状态，然后根据WAL恢复数据，以保证存储可靠性。

Wiredtiger的Cache采用B树方式组织，每个B树节点为一个page，root page是B树的根节点，internalpage是B树的中间索引节点，leaf page真正用于存储数据；B树的数据以page为单位按需从磁盘加载或写入磁盘。

WriedTiger特性

• DocumentLevel Concurrency（文档级别的锁）：多个写操作可以同时修改同一集合中的不同文档，修改同一文档时必须串行执行。
• wiredTiger基于“文档级别”lock机制，允许多个客户端同时更新一个colleciton中的不同文档，因此具有更高的读写负载和并发量。
• Snapshotsand Checkpoints（快照和检查点）：mongoDB每60秒或日志文件达到2G会创建一个检查点（产生一个snapshot，该Snapshot呈现的是和内存中数据一致的视图），当向Disk写入数据时，WiredTiger将Snapshot中的所有数据以一致性方式写入到数据文件（Disk Files）中
• Journal（日志）：开启 journal 后，每次写入会记录一条操作日志（通过journal可以重新构造出写入的数据）
• Compression（压缩）：WiredTiger对存储集合（Collection）和索引（Index）进行压缩。

在一个MongoDB复制集中，多种存储引擎可以并存，以满足更复杂的应用需求。例如，可以使用In-memory存储引擎进行低延时的操作，同时使用基于磁盘的存储引擎完成持久化。

5、 MongoDB分布式集群架构

MongoDB 有三种集群部署模式，分别为主从复制（Master-Slaver）、副本集（Replica Set）和分片（Sharding）模式。

1) 主从复制（Master-Slaver）

主从复制是 MongoDB 中简单的数据库同步备份的集群技术，其基本的设置方式是建立一个主节点（Primary）和一个或多个从节点（Secondary），主从节点均运行 MongoDB 实例，完成数据的存储、查询与修改操作，如下图所示。

该模式集群中只能有一个主节点，主节点提供所有的增、删、查、改服务。从节点不提供任何服务，（但是可以通过设置使从节点提供查询服务，以减少主节点的压力）。

主节点记录所有操作，从节点定期轮询主节点，以获取这些操作，然后更新从节点数据，以保证数据与主节点一致。

当主节点故障时，需人工将从节点升级为主节点。

2) 副本集（Replica Set）

集群架构如下所示：

集群拥有一个主节点和多个从节点，主节点提供所有服务，从节点不提供任何服务，（或提供只读服务）。区别在于：当集群中主节点故障时，从节点自动投票，选举出新的主节点，该过程对应用透明的。

3) 分片（Sharding）

分片是指将数据拆分并分散存放在不同机器上的过程。MongoDB 支持自动分片。其分片集群模式如下图所示：

分片集群的三个重要的组件：

• 分片服务器Shard Server。用于存储实际的数据块。

每个Shard Server 都是一个 MongoDB数据库实例。一个数据库集合可分成多个块存储在不同的Shard Server 中。在实际生产中，一个 Shard Server 可由几台机器组成一个副本集来承担，以防止单点故障。

• 配置服务器Config Server。是一个独立的MongoDB进程，保存集群的配置信息和分片的元数据信息，集群启动之初建立。
• 路由服务器Route Server。也是一个独立的MongoDB进程，在集群中可作为路由使用，提供客户端应用程序和分片集群之间的接口。客户端由此接入，让整个集群看起来像是一个单一的数据库。

Route Server本身不保存数据，启动时从 Config Server中加载集群信息到缓存中，并将客户端的请求路由给每个Shard Server，当Shard Server 返回结果后进行聚合并返回客户端。Sharding 模式适合处理大量数据，它将数据分开存储，不同服务器保存不同的数据，所有服务器数据的总和即为整个数据集。

在实际生产环境中，Master-Slaver模式目前已经不推荐使用，副本集和分片结合使用，以满足高可用性和高可扩展性的需求。

三、 常用NoSQL数据库的比较与适用应用场景

关于应用场景的归类和数据库的选择问题，仁者见仁，智者见智，选择不是非此即彼。需要大家根据自己的业务特色，结合数据库的技术特点，做出恰当的选择，本文不再做进一步描述。

来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/269227465