MongoDB的一大特色就在於其原生的橫向擴充套件能力，具體體現就是分片集。本篇，我們來了解一下MongoDB分片集的機制及其原理。

1 為什麼要分片？

我們都知道，在關係型資料庫如MySQL中，當資料量過大造成事務執行緩慢的時候，減少每次查詢資料總量是解決之道。因為，資料量一旦過大，索引也會相應增大，這時對索引的維護成本也會增加，進而降低事務執行效能。這時，我們的總體解決思路一般都是 分表。

在MongoDB中，當資料容量日益增大訪問效能日漸降低時，單庫已有巨大資料量如10TB時，我們的解決思路其實也是 分表，只不過在MongoDB中，這叫 分片集。

分片集是MongoDB提供的一個原生的橫向擴充套件能力，無需引入其他的中介軟體就可以輕鬆實現。

未分片：

兩個分片集：

當使用分片之後，單個分片集的資料量就有了限制，從而保證了查詢的效能。更為重要的是，增加一個分片，使用的時間可控，這就為橫向擴充套件提供了良好的基礎。

2 引入分片集的部署架構

首先，我們來看看MongoDB常見部署的架構，如下圖所示：

可以看到，MongoDB可以單機執行、可以複製集執行 也可以 分片叢集執行。複製集可以保證資料的高可用，而分片叢集則可以保證橫向擴充套件性。

其次，我們來看看一個完整分片叢集到底長什麼樣，它如下圖所示：

從上圖所知，整個分片叢集會包括如下幾個組成部分：

（1）mongos

mongos是路由節點，它承上啟下，作為mongodb叢集的單一入口，它主要轉發應用程式端的請求 並 選擇合適的資料節點進行讀寫，最後合併多個數據節點的返回。mongos是無狀態的，一般建議至少部署兩個節點，推薦三個。

（2）config

config是配置（目錄）節點，你可以理解為它儲存瞭如何分片的規則，這些規則就是元資料，類似於下表所示的資料：

（3）replica set 複製集

複製集節點就是最終的資料儲存節點了，以複製集為單位，橫向擴充套件。MongoDB允許最大有1024個分片，每個分片的資料不重複，所有分片在一起才可以完整工作。在實際應用場景中，最佳實踐是每個分片的資料量儘量不超過3TB，儘可能保持在2TB內一個分片，可以提供最佳的讀寫效能。

這裡再介紹一下，一個分片叢集內部到底包含哪些東西？

一個叢集（Cluster）包括多個分片（Shard），每個分片包含多個塊（Chunk），每個塊包含多個文件（Document），每個文件包含了一行含有片鍵（Shard Key）的資料，而這個片鍵就是文件中的一個用來進行分片的欄位。

最後，MongoDB分片叢集到底有什麼特點？

（1）對於應用程式端，它完全透明，不需要額外的特殊處理，只需要對接mongos節點就行。

（2）mongos對資料自動均衡，應用程式端不需要像Memcached一樣做客戶端負載均衡。

（3）分片集可以做到動態擴容，無須對已有MongoDB服務下線。

因此，基於分片集的這些機制和特點，建議生產環境儘量使用分片叢集，當然前提是你有足夠的硬體資源如CPU、記憶體 和 磁碟。

3 分片集的資料分佈策略

MongoDB分片集提供了三種資料分佈的策略：

（1）基於範圍（Range）

（2）基於雜湊（Hash）

（3）基於zone/tag

基於範圍分片

首先，基於範圍的資料分片很好理解，通常會按照某個欄位如建立日期來區分不同範圍的資料儲存。

其優點是分片範圍的查詢效能足夠好，缺點是存在熱點資料問題，資料的分佈可能會不夠均勻。

基於雜湊分片

其次，基於Hash的分片策略也比較好理解，通常會按照某個欄位的雜湊值來確定資料儲存的位置。

其優點是資料的分佈會比較均勻，缺點則是範圍查詢的效率會較低，因為可能會涉及在多個節點讀取資料並聚合。

基於Zone/Tag分片

最後，基於zone/tag的資料分片則有點不太好理解，它不是一般我們所熟知的分片方式。所謂基於zone/tag的資料分片，一般是指在兩地三中心或異地多活的應用場景中，如果資料存在地域性的訪問需求，那麼就可以自定義Zone來進行分片。

通過打tag的方式，可以實現將為某個地域服務的資料儲存到指定地域的資料分片上（比如CountryCode=NewYork），最終實現本地讀和本地寫的目的。

4 分片叢集的搭建

由於MongoDB分片叢集的搭建偏運維，我這裡就不做實踐了。

網上有很多相關的操作指南，有興趣的童鞋也可以看看這篇：MongoDB 4.4.1 分片集搭建

5 總結

本文簡單介紹了MongoDB分片集的機制及原理，最後介紹了MongoDB資料分片的三種基本策略。

下一篇，我們會總結MongoDB應用開發的最佳實踐，它也會是本系列的最後一篇文章。

參考資料

唐建法，《MongoDB高手課》（極客時間）

郭遠威，《MongoDB實戰指南》（圖書）

△推薦訂閱學習

作者：周旭龍

出處：https://edisonchou.cnblogs.com

本文版權歸作者和部落格園共有，歡迎轉載，但未經作者同意必須保留此段宣告，且在文章頁面明顯位置給出原文連結。