mongodb数据文件格式(一)

有人在Quora上提问:MongoDB数据文件内部的组织结构是什么样的。随后10gen的工程师Jared Rosoff出来做了简短的回答。

每一个数据库都有自己独立的文件。如果你开启了directoryperdb选项,那你每个库的文件会单独放在一个文件夹里。

数据库文件在内部会被切分成单个的块,每个块只保存一个名字空间的数据。在MongoDB中,名字空间用于区分不同的存储类别。比如每个collection有一个独立的名字空间,每个索引也有自己的名字空间。

在一个块中,会保存多条记录,每条记录是BSON格式的,记录与记录之间通过双向链表进行连接。

索引数据也存在数据文件中,不过索引是被组织成B-Tree结构,而不是双向链表。

对每个数据库,有一个命名空间文件,用于保存每个名字空间对应的元数据。我们通过查询这些元数据来找到对应的名字空间的存储块位置。

如果你开启了jorunaling日志,那么还会有一些文件存储着你所有的操作记录。

下面图片摘自10gen工程师Mathias Stearn在MongoSV2011大会上的发言稿,手绘的数据文件结构。

1.每个数据库有相应的数据文件和命名空间文件

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2.数据文件从16MB开始,新的数据文件比上一个文件大一倍,最大为2GB

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3.文件使用MMAP进行内存映射,会将所有数据文件映射到内存中,但是只是虚拟内存,只有访问到这块数据时才会交换到物理内存。

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4.MongoDB的数据文件映射到内存表中的位置

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5.使用32位机器的话,内存地址最大可以标识4GB内存

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6.但是在32位机器上,4GB内存会有1GB被内核战胜,大约0.5GB会用于mongod进程的stack空间,只剩下大约2.5GB可用于映射数据文件。

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7.在64位机器上则最多可以表示128TB的空间

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8.每个数据文件会被分成一个一个的数据块,块与块之间用双向链表连接

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9.在名字空间文件中,保存了每个名字空间的存储信息元数据,包括其大小,块数,第一块位置,最后一块位置,被删除的块的链表以及索引信息

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10.这些位置通过DiskLoc数据结构进行存储,存储了数据文件编号和块在文件中的位置

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11.对每一个块来说,其头部包含了一些块的元数据,比如自己的位置,上一个和下一个块的位置以及块中第一条和最后一条记录的位置指针。剩下的部分用于存储具体的数据,具体数据之间也是通过双向链接来进行连接。

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12.下面是B-Tree的存储结构和工作原理

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### 解决 PP-OCRv4 出现的错误 当遇到 `WARNING: The pretrained params backbone.blocks2.0.dw_conv.lab.scale not in model` 这样的警告时,这通常意味着预训练模型中的某些参数未能匹配到当前配置下的模型结构中[^2]。 对于此问题的一个有效解决方案是采用特定配置文件来适配预训练权重。具体操作方法如下: 通过指定配置文件 `ch_PP-OCRv4_det_student.yml` 并利用已有的最佳精度预训练模型 (`best_accuracy`) 来启动训练过程可以绕过上述不兼容的问题。执行命令如下所示: ```bash python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_student.yml ``` 该方案不仅解决了参数缺失带来的警告,还能够继续基于高质量的预训练成果进行微调,从而提升最终检测效果。 关于蒸馏的概念,在机器学习领域内指的是将大型复杂网络(teacher 模型)的知识迁移到小型简单网络(student 模型)。这里 student 和 teacher 的关系是指两个不同规模或架构的神经网络之间的指导与被指导的关系;其中 teacher 已经经过充分训练并具有良好的性能,而 student 则试图模仿前者的行为模式以达到相似的效果但保持更高效的计算特性。 至于提到的 `Traceback` 错误信息部分,由于未提供具体的跟踪堆栈详情,难以给出针对性建议。不过一般而言,这报错往往涉及代码逻辑错误或是环境配置不当等问题。为了更好地帮助定位和解决问题,推荐记录完整的异常日志,并仔细检查最近修改过的代码片段以及确认依赖库版本的一致性。
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