MongoDB 与 VictoriaMetrics

MongoDB 概述

MongoDB 是一个流行的开源 NoSQL 数据库，于 2009 年推出。MongoDB 旨在处理大量非结构化和半结构化数据，提供灵活的、无模式的数据模型、水平可扩展性和高性能。其易用性、基于 JSON 的文档存储以及对各种编程语言的支持，使其在各个行业和应用中得到广泛采用。

VictoriaMetrics 概述

VictoriaMetrics 是由 VictoriaMetrics 公司开发的开源时间序列数据库。该数据库旨在通过提供最先进的监控和可观测性解决方案，帮助个人和组织应对他们的大数据挑战。VictoriaMetrics 被设计为快速、经济高效且可扩展的监控解决方案和时间序列数据库。

用于时间序列数据的 MongoDB

虽然 MongoDB 是通用 NoSQL 数据库，但它可用于存储和处理时间序列数据。MongoDB 的灵活数据模型允许轻松适应时间序列数据不断演变的结构，例如添加新指标或修改现有指标。MongoDB 提供对生存时间 (TTL) 索引的内置支持，该索引在指定时间段后自动使旧数据过期，使其适用于管理具有有限存储容量的大量时间序列数据。MongoDB 最近还为时间序列用例添加了自定义列式存储引擎和时间序列集合，旨在提高默认 MongoDB 存储引擎在数据压缩和查询性能方面的性能。

用于时间序列数据的 VictoriaMetrics

VictoriaMetrics 专为时间序列数据而设计，使其成为涉及时间戳数据存储和分析的应用程序的可靠选择。它提供高性能的存储和检索功能，能够高效处理大量时间序列数据。

MongoDB 关键概念

MongoDB 特有的一些关键术语和概念包括

• 数据库：MongoDB 数据库是集合的容器，集合是相关文档的组。
• 集合：MongoDB 中的集合类似于关系数据库中的表，用于保存一组文档。
• 文档：MongoDB 中的文档是单个记录，以称为 BSON（二进制 JSON）的类似 JSON 的格式存储。集合中的文档可以具有不同的结构。
• 字段：字段是文档中的键值对，类似于关系数据库中的属性或列。
• 索引：MongoDB 中的索引是一种数据结构，可提高集合中特定字段的查询性能。

VictoriaMetrics 关键概念

• 时间序列：VictoriaMetrics 以时间序列的形式存储数据，时间序列是由时间索引的数据点序列。
• 指标：指标表示随时间跟踪的特定度量或观察结果。
• 标签：标签是与时间序列关联的键值对，用于过滤和分组数据。
• 字段：字段包含与时间序列关联的实际数据值。
• 查询语言：VictoriaMetrics 支持其自己的查询语言，允许用户根据特定条件检索和分析时间序列数据。

MongoDB 架构

MongoDB 的架构以其灵活的、基于文档的数据模型为中心。作为 NoSQL 数据库，MongoDB 支持无模式结构，该结构允许存储和查询各种数据类型，例如嵌套数组和文档。MongoDB 可以部署为独立服务器、副本集或分片集群。副本集通过自动故障转移和数据冗余提供高可用性，而分片集群通过根据分片键在多台服务器之间分发数据来实现水平扩展和负载均衡。

VictoriaMetrics 架构

VictoriaMetrics 有两种形式：单服务器 VictoriaMetrics 和 VictoriaMetrics 集群。单服务器 VictoriaMetrics 是一个易于使用和维护的一体化二进制文件。它可以很好地垂直扩展，并且可以处理每秒数百万个指标。另一方面，VictoriaMetrics 集群由允许构建水平可扩展集群的组件组成，从而在要求苛刻的环境中实现高可用性和可扩展性。VictoriaMetrics 的架构使用户能够选择最适合其需求的部署选项，并根据需要扩展其数据库基础设施。