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前言 隨著業務的擴展，數據集不斷的增加，對系統的高吞吐量的要求也在不斷地增加。這時需要對MongoDB的資料庫進行擴展。一般方法分為垂直擴展和水平擴展。 垂直擴展：增加單個伺服器的容量，例如使用功能更強大的CPU，添加更多RAM或增加存儲空間量。但是可用硬體配置有嚴格上限，所以垂直擴展有一個實際的最大值。 水平擴展：劃分系統數據集並在多臺伺服器上加載，並添加其他伺服器以根據需要增加容量。雖然單臺計算機的整體速度或容量可能不高，但是每臺計算機只能處理全部工作量的一部分，因此與單臺高速大容量伺服器相比，可以提供更高的效率。擴展部署的容量僅需要根據需要添加其他伺服器，這可以比單臺機器的高端硬體降低總體成本。缺點是帶來一定部署與維護成本。 MongoDB採用分片來提高系統的可擴展性和性能，分片是把大型數據集進行分區成更小的可管理的片,這些數據片分散到不同的mongoDB節點,這些節點組成了分片集群。 分片 分片組成 分片：在集群中唯一存儲數據的位置,可以是單個mongo伺服器,也可以是可複製集,每個分區上存儲部分數據；生產環境推薦使用可複製集。 mongos：由於分片只存儲部分數據,需要mongos路由將讀寫操作路由到對應的分區上；mongos提供了單點連接集群的方式,輕量級、非持久化所以通常mongos和應用部署在同一臺伺服器上。 配置伺服器：存儲集群的元數據,元數據包括:資料庫、集合、分片的範圍位置以及跨片數據分割和遷移的日誌信息；mongos啟動時會從配置伺服器讀取元數據信息在內存中；配置伺服器最低3臺。 ... 分片鍵 MongoDB使用分片鍵在各個分片之間分發集合的文檔。 分片鍵由目標集合中每個文檔中存在的一個或多個欄位組成。 在分片集合時選擇分片鍵。 分片後不能更改分片鍵的選擇。 分片集合只能有一個分片鍵。 要分片非空集合，該集合必須具有以分片鍵開頭的索引。 對於空集合，如果集合尚不具有指定分片鍵的適當索引，則MongoDB將創建索引。 Chunks MongoDB用分片鍵將數據劃分為Chunks(分塊)。 分塊由分片數據的子集組成。 每個Chunks都有一個基於分片鍵的上下限和上下限。 ... mongos路由基於分片鍵值寫入適當的塊。 當MongoD超聲波出配置的chunk size時，MongoDB會對其進行拆分。 插入和更新都可以觸發塊拆分。 ... chunk size：MongoDB中的默認chunk size為64 MB，可以自己設置增加或減少塊大小。拆分可能會導致整個碎片中的集合塊分布不均勻。在這種情況下，balancer會在各個分片之間重新分配塊。 balancer：balancer是一個後臺進程，負責chunk的遷移，從而均衡各個shard server的負載。 系統剛開始初始化1個chunk，當數據塊增長到超過指定的數據塊大小時，或者如果該數據塊中的文檔數超過了每塊要遷移的最大文檔數，則MongoDB會根據該數據塊代表的分片鍵值，自動拆分和遷移chunks。 ... 分片策略 mongoDB支持兩種分片策略，用於在分片群集之間分布數據。 Hashed Sharding 基於鍵值哈希的分片：計算分片鍵欄位值的哈希值。 然後，根據散列的分片鍵值為每個塊分配一個範圍。 ... 儘管一系列分片鍵可能是「接近」的，但它們的哈希值不太可能在同一塊上。基於散列值的數據分發有助於更均勻的數據分發，尤其是在分片鍵單調更改的數據集中。 Ranged Sharding 基於鍵值範圍的分片：根據分片鍵值將數據劃分為多個範圍。 然後，根據分片鍵值為每個塊分配一個範圍。 ... Ranged Sharding的效率取決於選擇的shard key。 shard key考慮不周全會導致數據分布不均，這可能會削弱分片的某些優勢或導致性能瓶頸。 分片注意點與建議 分片注意點: 熱點 :某些分片鍵會導致所有的讀或者寫請求都操作在單個數據塊或者分片上,導致單個分片伺服器嚴重不堪重負。自增長的分片鍵容易導致寫熱點問題； 不可分割數據塊:過於粗粒度的分片鍵可能導致許多文檔使用相同的分片鍵,這意味著這些文檔不能被分割為多個數據塊,限制了mongoDB均勻分布數據的能力； 查詢障礙:分片鍵與查詢沒有關聯,造成糟糕的查詢性能。 建議: 不要使用自增長的欄位作為分片鍵,避免熱點問題； 不能使用粗粒度的分片鍵,避免數據塊無法分割； 不能使用完全隨機的分片鍵值,造成查詢性能低下； 使用與常用查詢相關的欄位作為分片鍵,而且包含唯一欄位（如業務主鍵,id等）； 索引對於分區同樣重要,每個分片集合上要有同樣的索引,分片鍵默認成為索引；分片集合只允許在id和分片鍵上創建唯一索引；
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