1、分片介绍
分片（sharding）是将数据拆分，将其分散存到不同机器上的过程。MongoDB 支持自动分片，可以使数据库架构对应用程序不可见。对于应用程序来说，好像始终在使用一个单机的 MongoDB 服务器一样，另一方面，MongoDB 自动处理数据在分片上的分布，也更容易添加和删除分片。
请记住：复制是让多台服务器拥有同样的数据副本，每一台服务器都是其他服务器的镜像，而每一个分片都与其他分片拥有不同的数据子集。
通常，分片可以用来：
- 增加可用的内存
- 增加可用的磁盘空间
- 减轻单台服务器的负载
- 处理单个 mongod 服务器无法承受的吞吐量
2、MongoDB 分片集群组成
MongoDB 的分片集群由以下部分组成：
shard：每个分片包含分片数据的一个子集，每个分片可以部署为一个副本集
mongos：作为一个查询路由器，提供客户端应用程序和分片集群之间的接口。
config servers：配置服务器存储群集的元数据和配置信息。MongoDB 3.4 版本开始，配置服务器必须部署一个副本集。
分片集群的配置分为 Production Configuration 和 Development Configuration，一个用于生产环境下的配置，另个用于开发或者测试环境的配置。
2.1、Production Configuration（生产环境配置）
在生产集群（production cluster）中，如果集合数据是冗余的，并且系统配置够用，生产分片集群部署，需满足一下几点：
- 部署配置服务器包含三个成员的副本集（Deploy Config Servers as a 3 member replica set）
- 部署每一个分片可以是三个成员的副本集（Deploy each Shard as a 3 member replica set）
- 部署可以有一个或多个路由（Deploy one or more mongos routers）
结构图如下：
2.2、Development Configuration（开发环境配置）
测试或者开发环境，可以使用最少的组件部署一个分片集群，这些非生产集群包含以下组件：
- 具有一个成员的副本集配置服务器（A replica set config server with one member）
- 至少一个分片作为一个成员的副本集（At least one shard as a single-member replica set）
- 一个 mongos 实例（One mongos instance）
结构图如下：
注意：使用测试集群结构，仅仅用于测试或者开发。
下面用较简单的 Development Configuration 举例说明一下。
3、范例
接下来我们就用范例具体说明一下分片的过程，这里准备三台服务器，分别为 218.245.4.11、218.245.4.12、218.245.4.13。
218.245.4.11 作为配置服务器（config server），在该服务器上创建一个成员的副本集。实际项目中，需要三个成员的副本集。
218.245.4.12 作为分片（shard）服务器，在该服务器上也创建一个成员的副本集。实际项目中，可以创建多个分片，每个分片也可以是副本集。
218.245.4.13 作为 mongos 服务器。实际项目中，可以创建多个 mongos。
3.1 创建配置服务器副本集（Create the Config Server Replica Set）
3.1.1 启动配置服务器副本集中的成员（Start a member of the config server replica set），这里定义副本集名字为“configRep”，需要指定 --configsvr 参数，实际项目中用 --bind_ip 指定具体的IP地址
mongod --port 27017 --bind_ip 218.245.4.11 --configsvr --replSet configRep --dbpath c:datadb
3.1.2 连接到其中一个配置服务器，用 rs.initiate() 初始化副本集
rs.initiate(
{
_id: "configRep",
configsvr: true,
members: [
{ _id: 0, host : "218.245.4.11:27017" }
]
}
)
3.2 创建 Shard 副本集（Create the Shard Replica Sets）
3.2.1 启动 Shard 服务器副本集中的成员（Start a member of the shard replica set），这里定义副本集名字为“shardRep”，需要指定 --shardsvr 参数。这里可以不用是一个副本集，可以是单台 mongod 服务器。
mongod --port 27017 --bind_ip 218.245.4.12 --shardsvr --replSet shardRep --dbpath c:datashard
3.2.2 连接到 Shard 服务器，用 rs.initiate() 初始化副本集
rs.initiate(
{
_id: "shardRep"
members: [
{ _id: 0, host : "218.245.4.12:27017" }
]
}
)
3.3 启动 mongos 实例
mongos --configdb configRep/218.24.5.4.11:27017 --port 27017
MongoDB 3.4 版本中，参数 --configdb 的值必须包含副本集的名称，这也是 MongoDB 3.4 版本为什么配置服务器要部署为副本集的原因。
3.4 给集群添加分片
添加分片的操作，必须在 mongos 下操作，也就是要先连上 mongos。可以用 sh.addShard() 方法添加分片
sh.addShard("shardRep/218.245.4.12:27017")
如果分片不用副本集，可以这样添加分片
sh.addShard("218.245.4.12:27017")
3.5 设置分片存储的数据库
MongoDB 中用 sh.enableSharding() 方法设置需要分片存储的数据库，连上 mongos。
sh.enableSharding("liruihuan")
3.6 设置需要分片的集合
在设置分片集合之前，我们有必要了解一下片键（shard key）的概念。MongoDB是怎么对集合分片的呢？这时候就用到了片键。片键是集合的一个键，MongoDB 根据这个键拆分数据。例如，如果选择基于“name”进行分片，MongoDB 对根据不同名字进行分片：“name1”到“name100”位于第一片，“name101”到“name200”位于第二片，以此类推。
给集合分片，需要用 sh.shardCollection() 方法指定需要分片的集合和片键，下面例子是给 user 集合分片，片键为 name，连上 mongos。
sh.shardCollection("liruihuan.user", { name : 1 } )
注意，如果这个集合包含有数据，在用 shardCollection() 之前，我们必须用 db.collection.createIndex() 方法给片键创建索引。如果这个集合为空，MongoDB 在用 shardCollection() 时会创建索引。
3.7 给 user 集合添加20万条数据
给 user 集合添加20万条数据，看看集合是这么分片的
for(var i = 0; i <200000; i++)
{
db.user.insert({"name":"lrh"+i,"age":18})
}
用 sh.status() 查看分片情况
--- Sharding Status ---
sharding version: {
"_id" : 1,
"minCompatibleVersion" : 5,
"currentVersion" : 6,
"clusterId" : ObjectId("58fcb9e3f6420984b3570e11")
}
shards:
{ "_id" : "shardRep", "host" : "shardRep/218.245.4.12:27017", "state" : 1 }
active mongoses:
"3.4.3" : 1
databases:
{ "_id" : "liruihuan", "primary" : "shardRep", "partitioned" : true }
liruihuan.user
shard key: { "name" : 1 }
unique: false
balancing: true
chunks:
shardRep 3
{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "liruihuan" } on : shardRep Timestamp(1, 1)
{ "name" : "liruihuan" } -->> { "name" : "lrh7" } on : shardRep Timestamp(1, 2)
{ "name" : "lrh7" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shardRep Timestamp(1, 3)
我们可以看出集合的数据被分到名为 shardRep 副本集的分片上了，我们这里只用了一个分片，大家可以启动多个分片，看看数据是怎么分割的。
业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。
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