MongoDB : 기본 구조

DB internal structure

• MongoDB의 데이터 저장소는 메모리 맵 파일(Memory Mapped File)을 사용한 가상 메모리를 사용한다

• MongoDB의 데이터 구조 : 데이터를 저장 : Record // 인덱스를 저장 : Bucket
  • Record : BSON 객체를 저장하는 노드를 레코드로 정의, Record는 BSON 객체의 이중연결리스트 (double linked list)구조로 구성
  • Bucket : 인덱스는 레코드에 저장된 데이터를 빠르게 찾기 위해 b-tree 형태로 저장된 노드 구조를 가짐
  • b-tree 노드를 버켓(Bucket)이라고 정의
• Extent : MongoDB는 대용량 데이터를 HDD에 쉽게 저장할 수 있는 단위로 레코드들을 grouping한다.
  • 이를 Extent라고 한다. Hadoop에서 chunk라고 하는 느낌이라고 생각하면 된다.
  • Extent 들을 이용하여 MongoDB는 HDD에 저장될 파일과 삭제된 레코드를 관리한다.
  • 자료 구조 관점에서 보면 연결되어 있는 Record들의 Header 역할을 수행하는 것
• 사용자가 하나의 데이터베이스를 만들었다면, MongoDB는 데이터베이스와 관련된 한 개의 네임스페이스(DB Namespace)를 만든다.
• DB Namespace == 컬렉션 (collection Namespace) + Free Extent 리스트(DB에서 삭제된 레코드 리스트를 가지고 있는 Extent 리스트)
• Collection Namespace는 primary index Namespace(B Tree)와 Record Extent list를 가진다. 그래서 MongoDB가 search가 빠른이유이다. primary index namespace에서 이진트리로 찾아내기 때문이다.

• 만약 Primary index 이외에 추가로 필드를 가지고 인덱스를 더 생성하면 B Tree 형태의 Index Namespace를 하나 더 가진다.

  

  

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• Write(insert/update)를 수행할 때, MongoDB는 해당 레코드가 가리키는 가상 메모리 주소 공간에 데이터를 적재한다.
• Read를 수행할 때, MongoDB는 해당 메모리 주소 공간에 할당된 데이터가 가상 메모리에 로딩되어 있는지 확인하고, 없다면 파일에서 내용을 읽어 가상 메모리에 적재한다.
• MongoDB는 백그라운드로 (주기적으로)가상 메모리에 적재된 데이터를 HDD에 최대 2GB 단위로 파일을 구성한 볼륨(volume)으로 HDD에 데이터를 flush한다.

정리

1. 처음 DB를 생성하면 DB Namespace가 형성이 되고, Collection Namespace와 Free Extent List가 형성이 된다. Collection Namespace는 primary index namespace 와 Record Extent list로 구성이 되어있다. Primary index namespace는 이진트리로 구성되어있어 굉장히 탐색이 빠르다. 따라서 다른 index로 search 하고 싶을 때는 index namespace를 하나 더 추가하면 된다.
2. function, read을 작동하면 primary index namespace를 통해 search를 한다. 그리고 해당 record 주소 공간에 할당된 데이터가 있다면 불러오고, 아니면 file에서 content를 읽어와 가상 메모리에 적재를 한다.
3. function, write를 작동하면 해당 record가 가리키는 가상메모리 주소 공간에 데이터를 적재한다.

출처 : https://nicewoong.github.io/development/2018/02/10/mongodb-internal/

출처: https://mambo-coding-note.tistory.com/339 [화학쟁이의 ㎚코딩도장]