mongodb的sharding(分片)横向扩容的方法

sharding是mongodb进行横向扩容的方法，sharding把一个集合的不同部分存储到不同的机器上，当一个数据库集合变得很大时，你只需要加入新的机器即可。sharding自动把集合的数据分布到新的服务器上，sharding自动实现数据和读写负载均衡。

为了使集群具有sharding功能，首先需要建立一个sharding集群。然后就可以在集群内指定某个数据库是否启用sharding，在启用sharding的数据库内，可以选择哪个集合(collection)可以sharding，每个sharding的集合要有一个shard key。shard key用于决定该集合内的所有文档如何在集群内的机器上分布。shard key是一个字段，存在于每一个文档中。一个给定的分片保存了所有key值在其范围内的文档。shard key如同indexes一样，可以使单字段或多字段的。

在一个shard内，mongodb还把文档分为chunks，每个chunk代表本shard内的一个小的范围。当一个chunk的大小超过chunk size时，mongodb把chunk切分为更小的chunk，但依然属于这个shard。

shard key的选择

shard key的好坏直接影响到集群的性能，容量和能力。选择shard key要考虑数据的模式和你的应用程序读写数据库的方式。

理想的shard key具有以下特点：

    1. 易于切分，最好是无限的。

    2. 具有高度的随机性。

    3. 应该是你的请求的主要字段。

mongodb使用balancing进行分布式数据均衡。当一个shard与其它shard相比具有太多的chunk时，mongodb自动在shard间均衡数据，但应用层对此无感知。

sharding会给集群带来一些负载，在以下情况发生时，可以考虑使用sharding：

1. 数据接近或超过单个节点的存储容量。

2.系统中活动working set的大小很快将要超过系统RAM的最大容量。

3.系统有大量的写请求，单个mongodb实例不足以支持。

设计系统时，如果预见到最终需要扩容时，考虑哪个集合需要sharding，并为其设计shard key。

一个sharded集群需要以下配置：

• 三台配置服务器.

  
  

• 2台以上的shards服务器，每个服务器运行一个或多个mongod实例。

  
  

• 一个或多个mongos实例