1. 介绍
MongoDB 是一个基于 分布式文件存储 的开源 NoSQL 数据库系统，由 C++ 编写的。MongoDB 支持分片集群，可以很方便地添加更多的节点（实例），让集群存储更多的数据，具备更强的性能。
1.1 存储结构
MongoDB 的存储结构区别于传统的关系型数据库，主要由如下三个单元组成：
- 文档（Document）：MongoDB 中最基本的单元，由 BSON 键值对（key-value）组成，类似于关系型数据库中的行（Row）。
- 集合（Collection）：一个集合可以包含多个文档，类似于关系型数据库中的表（Table）。
- 数据库（Database）：一个数据库中可以包含多个集合，可以在 MongoDB 中创建多个数据库，类似于关系型数据库中的数据库（Database）。
1.2 特点
数据记录被存储为文档：MongoDB 中的记录就是一个 BSON 文档，它是由键值对组成的数据结构，类似于 JSON 对象，是 MongoDB 中的基本数据单元。
模式自由：集合的概念类似 MySQL 里的表，但它不需要定义任何模式，能够用更少的数据对象表现复杂的领域模型对象。
支持多种查询方式：MongoDB 查询 API 支持读写操作 (CRUD)以及数据聚合、文本搜索和地理空间查询。
支持 ACID 事务：与关系型数据库一样，MongoDB 事务同样具有 ACID 特性。MongoDB 单文档原生支持原子性，也具备事务的特性。MongoDB 4.0 加入了对多文档事务的支持，但只支持复制集部署模式下的事务，也就是说事务的作用域限制为一个副本集内。MongoDB 4.2 引入了分布式事务，增加了对分片集群上多文档事务的支持，并合并了对副本集上多文档事务的现有支持。
高效的二进制存储：存储在集合中的文档，是以键值对的形式存在的。键用于唯一标识一个文档，一般是 ObjectId 类型，值是以 BSON 形式存在的。BSON = Binary JSON， 是在 JSON 基础上加了一些类型及元数据描述的格式。
自带数据压缩功能：存储同样的数据所需的资源更少。
支持 mapreduce：通过分治的方式完成复杂的聚合任务。不过，从 MongoDB 5.0 开始，map-reduce 已经不被官方推荐使用了，替代方案是 聚合管道。聚合管道提供比 map-reduce 更好的性能和可用性。
支持多种类型的索引：MongoDB 支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、多键索引、哈希索引、文本索引、 地理位置索引等，每种类型的索引有不同的使用场合。
支持 failover：提供自动故障恢复的功能，主节点发生故障时，自动从从节点中选举出一个新的主节点，确保集群的正常使用，这对于客户端来说是无感知的。
支持分片集群：MongoDB 支持集群自动切分数据，让集群存储更多的数据，具备更强的性能。在数据插入和更新时，能够自动路由和存储。
支持存储大文件：MongoDB 的单文档存储空间要求不超过 16MB。对于超过 16MB 的大文件，MongoDB 提供了 GridFS 来进行存储，通过 GridFS，可以将大型数据进行分块处理，然后将这些切分后的小文档保存在数据库中。
2. 高可用
2.1 副本集群（复制）
MongoDB 的副本集群是一组维护相同数据集合的 mongod 进程。
客户端连接到整个 Mongodb 复制集群，主节点机负责整个复制集群的写，从节点可以进行读操作，但默认还是主节点负责整个复制集群的读。主节点发生故障时，自动从从节点中选举出一个新的主节点，确保集群的正常使用，这对于客户端来说是无感知的。
通常来说，一个复制集群包含 1 个主节点（Primary），多个从节点（Secondary）以及零个或 1 个仲裁节点（Arbiter）。
- 主节点：整个集群的写操作入口，接收所有的写操作，并将集合所有的变化记录到操作日志中，即 oplog。主节点挂掉之后会自动选出新的主节点。
- 从节点：从主节点同步数据，在主节点挂掉之后选举新节点。不过，从节点可以配置成 0 优先级，阻止它在选举中成为主节点。
- 仲裁节点：这个是为了节约资源或者多机房容灾用，只负责主节点选举时投票不存数据，保证能有节点获得多数赞成票。
2.2 分片集群（分区）
分片集群是 MongoDB 的分布式版本，相较副本集，分片集群数据被均衡的分布在不同分片中， 不仅大幅提升了整个集群的数据容量上限，也将读写的压力分散到不同分片，以解决副本集性能瓶颈的难题。
类似于 Redis Cluster，MongoDB 也可以通过分片实现 水平扩展 。水平扩展这种方式更灵活，可以满足更大数据量的存储需求，支持更高吞吐量。并且，水平扩展所需的整体成本更低，仅仅需要相对较低配置的单机服务器即可，代价是增加了部署的基础设施和维护的复杂性。
1. 分片策略
基于范围的分片
MongoDB 按照分片键（Shard Key）的值的范围将数据拆分为不同的块（Chunk），每个块包含了一段范围内的数据。当分片键的基数大、频率低且值非单调变更时，范围分片更高效。
基于 Hash 值的分片
MongoDB 计算单个字段的哈希值作为索引值，并以哈希值的范围将数据拆分为不同的块（Chunk）。
2. 分片数据如何存储？
默认情况下，一个 Chunk 的最大值默认为 64MB（可调整，取值范围为 1~1024 MB。如无特殊需求，建议保持默认值），进行数据插入、更新、删除时，如果此时 Mongos 感知到了目标 Chunk 的大小或者其中的数据量超过上限，则会触发 Chunk 分裂。
随着数据插入，导致 Chunk 分裂，让 AB 两个分片有 3 个 Chunk，C 分片只有一个，这个时候就会把 B 分配的迁移一个到 C 分片实现集群数据均衡。
3. 头脑风暴
3.1 mongodb用的是b树还是b+树？
MongoDB indexes use a B-tree data structure.
有人看到官方文档中的这么一句，就以为 MongoDB 底层使用的是狭义上的 B 树。但实际上 MongoDB 底层用的是 B+ 树，文档中 B-tree 应该理解为广义上的 B 树。
MongoDB 从 3.2 开始就默认使用 WiredTiger 作为存储引擎，所以 MongoDB 内部存储的数据结构由 WiredTiger 决定。而 WiredTiger 官方文档明确说了底层用的 B+ 树。
