MongoDB底层数据结构常用命令

Posted 2022-09-27 _less is more

1、数据结构

下图来自于StackOverflow

如上图，左边是B树（中间那是一杠，不是减号），右边是B+树

• B树【MongoDB】

每个节点都有key和value，因此没有重复的key和value。但查找时会有更多【缓存未命中】的情况，因为当前遍历到的key即便不是我们要的，他对应的数据指针也会一起进入内存，导致内存中的key数量会比B+树少。

最快访问到一个想要节点的可以是O(1)，因此对于频繁访问的数据放到离根节点越近的地方，访问会越快，而B+树没有这个优势，因为B+中的内部节点只有key没有对应的data指针。

由于所有数据分布于整颗树上的每一个节点，因此如果要遍历一遍，需要遍历树中所有层，这样的遍历需要回溯，消耗更多栈空间。

• B+树【mysql】

内部节点（非叶节点）只有key没有value，因此在内存中，一个内存页可以存储更多的key，因此在查找时比较key大小的时候，【缓存未命中】的情况会更少，因为cache中会有更多的key。

叶节点包含所有的完整的key和相对应的value，因此内部节点的key算是重复，但这样的重复有利于快速查找。

叶节点指针互相连接，因此遍历一遍只需要线性地依次查找所有的叶节点即可。对于MySQL需要访问一个区间数据的情况能提供更高效的查找。

本质区别

• B树每个节点都有key和对应数据的指针；B+树只有叶节点才有key和对应数据的指针，内部节点只有用于查找的key
• B树的叶节点之间没有指针；B+树叶节点之间有指针

2、BSON和JSON

JSON格式很常见

  "_id": 1,
  "name":  "first" : "John", "last" : "Backus" ,
  "contribs": [ "Fortran", "ALGOL", "Backus-Naur Form", "FP" ]

而BSON仅仅只是二进制版本的JSON，因此不具有可读性，像这样

\\x31\\x00\\x00\\x00
\\x04BSON\\x00
\\x26\\x00\\x00\\x00
\\x02\\x30\\x00\\x08\\x00\\x00\\x00awesome\\x00
\\x01\\x31\\x00\\x33\\x33\\x33\\x33\\x33\\x33\\x14\\x40
\\x10\\x32\\x00\\xc2\\x07\\x00\\x00
\\x00
\\x00