前言
在 MongoDB 中，数据分片是为了能够处理单个 MongoDB 实例运行过程中，集合数据量过大导致的性能问题。MongoDB 会自动将数据按照设定好的规则分割到多个节点上进行管理，以达到提高并发访问量和数据量的存储能力。
在数据分片后，对于同一个集合的数据，每个节点都有一份，如何将它们自动合并成正确完整的数据呢？这是本文要介绍的话题。
本文将讲解 MongoDB 分片场景下数据合并的最佳实践，并提供示例代码，旨在为实际开发中的 MongoDB 分片集群应用提供技术指导参考。
数据合并实践
在 MongoDB 的数据分片场景下，当一条数据分布在不同 shard 中，我们需要把它们自动合并到一个完整的数据上。实现方式有以下 3 种：
1. 聚合查询
在分片节点上使用聚合查询方式，查询出所有分片中的同一数据，并将它们自动合并到一个数据中。
示例代码：
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---使用聚合查询方式的好处是：可以根据自己的需求，对多个 shard 中的数据进行筛选和处理。
2. 视图聚合查询
使用 MongoDB 4.2 版本新增的视图特性，将多个 shard 中的数据整合到一个视图中，再使用聚合查询方式进行数据处理。
示例代码：
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--使用视图聚合查询的好处是：可将聚合查询内容封装在视图中，方便重复使用，而且对于复杂的数据处理也有良好的封装效果。
3. 执行 JavaScript 脚本
在分片节点上使用 JavaScript 脚本，查询出所有分片中的同一数据，并将它们自动合并到一个数据中。
示例代码：
// JavaScript 脚本代码
function fn(...){ ... }
db.getMongo().setSlaveOk(); // 不阻塞主从读写复制
var result = db.getCollection('my_sharded_collection').mapReduce(fn.toString(), fn.toString(), { out: { inline: 1 } });
...使用 JavaScript 脚本的好处是：对于简单的数据合并处理，可以使用预先编写好的 JavaScript 脚本，快速地实现数据合并功能。
总结
本文简述了 MongoDB 分片场景下数据合并的最佳实践方式，包括聚合查询、视图聚合查询和 JavaScript 脚本执行方式。在实际应用中，开发人员可以结合自己的应用特点和数据处理需求，选取合适的方式进行数据合并处理，以达到更好的数据存储和查询效果。
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