MongoDB的一大特色就在于其原生的横向扩展能力，具体体现就是分片集。本篇，我们来了解一下MongoDB分片集的机制及其原理。
1 为什么要分片？
我们都知道，在关系型数据库如MySQL中，当数据量过大造成事务执行缓慢的时候，减少每次查询数据总量是解决之道。因为，数据量一旦过大，索引也会相应增大，这时对索引的维护成本也会增加，进而降低事务执行性能。这时，我们的总体解决思路一般都是 分表。
在MongoDB中，当数据容量日益增大访问性能日渐降低时，单库已有巨大数据量如10TB时，我们的解决思路其实也是 分表，只不过在MongoDB中，这叫 分片集。
分片集是MongoDB提供的一个原生的横向扩展能力，无需引入其他的中间件就可以轻松实现。
未分片：
两个分片集：
当使用分片之后，单个分片集的数据量就有了限制，从而保证了查询的性能。更为重要的是，增加一个分片，使用的时间可控，这就为横向扩展提供了良好的基础。
2 引入分片集的部署架构
首先，我们来看看MongoDB常见部署的架构，如下图所示：
可以看到，MongoDB可以单机运行、可以复制集运行 也可以 分片集群运行。复制集可以保证数据的高可用，而分片集群则可以保证横向扩展性。
其次，我们来看看一个完整分片集群到底长什么样，它如下图所示：
从上图所知，整个分片集群会包括如下几个组成部分：
（1）mongos
mongos是路由节点，它承上启下，作为mongodb集群的单一入口，它主要转发应用程序端的请求 并 选择合适的数据节点进行读写，最后合并多个数据节点的返回。mongos是无状态的，一般建议至少部署两个节点，推荐三个。
（2）config
config是配置（目录）节点，你可以理解为它存储了如何分片的规则，这些规则就是元数据，类似于下表所示的数据：
（3）replica set 复制集
复制集节点就是最终的数据存储节点了，以复制集为单位，横向扩展。MongoDB允许最大有1024个分片，每个分片的数据不重复，所有分片在一起才可以完整工作。在实际应用场景中，最佳实践是每个分片的数据量尽量不超过3TB，尽可能保持在2TB内一个分片，可以提供最佳的读写性能。
这里再介绍一下，一个分片集群内部到底包含哪些东西？
一个集群（Cluster）包括多个分片（Shard），每个分片包含多个块（Chunk），每个块包含多个文档（Document），每个文档包含了一行含有片键（Shard Key）的数据，而这个片键就是文档中的一个用来进行分片的字段。
最后，MongoDB分片集群到底有什么特点？
（1）对于应用程序端，它完全透明，不需要额外的特殊处理，只需要对接mongos节点就行。
（2）mongos对数据自动均衡，应用程序端不需要像Memcached一样做客户端负载均衡。
（3）分片集可以做到动态扩容，无须对已有MongoDB服务下线。
因此，基于分片集的这些机制和特点，建议生产环境尽量使用分片集群，当然前提是你有足够的硬件资源如CPU、内存 和 磁盘。
3 分片集的数据分布策略
MongoDB分片集提供了三种数据分布的策略：
（1）基于范围（Range）
（2）基于哈希（Hash）
（3）基于zone/tag
基于范围分片
首先，基于范围的数据分片很好理解，通常会按照某个字段如创建日期来区分不同范围的数据存储。
其优点是分片范围的查询性能足够好，缺点是存在热点数据问题，数据的分布可能会不够均匀。
基于哈希分片
其次，基于Hash的分片策略也比较好理解，通常会按照某个字段的哈希值来确定数据存储的位置。
其优点是数据的分布会比较均匀，缺点则是范围查询的效率会较低，因为可能会涉及在多个节点读取数据并聚合。
基于Zone/Tag分片
最后，基于zone/tag的数据分片则有点不太好理解，它不是一般我们所熟知的分片方式。所谓基于zone/tag的数据分片，一般是指在两地三中心或异地多活的应用场景中，如果数据存在地域性的访问需求，那么就可以自定义Zone来进行分片。
通过打tag的方式，可以实现将为某个地域服务的数据存储到指定地域的数据分片上（比如CountryCode=NewYork），最终实现本地读和本地写的目的。
4 分片集群的搭建
由于MongoDB分片集群的搭建偏运维，我这里就不做实践了。
网上有很多相关的操作指南，有兴趣的童鞋也可以看看这篇：MongoDB 4.4.1 分片集搭建
5 总结
本文简单介绍了MongoDB分片集的机制及原理，最后介绍了MongoDB数据分片的三种基本策略。
下一篇，我们会总结MongoDB应用开发的最佳实践，它也会是本系列的最后一篇文章。
参考资料
唐建法，《MongoDB高手课》（极客时间）
郭远威，《MongoDB实战指南》（图书）
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