前言
随着数据量的急剧增加，单机的 MongoDB 数据库已经不能满足实际业务需求。为了解决单机 MongoDB 无法承受大规模数据量并发访问的问题，MongoDB 提供了分片集群的解决方案。本文将介绍 MongoDB 集合分片的设计和实践。
分片集群架构
MongoDB 分片集群是由多台物理服务器或虚拟机组成的集群，主要包括如下几个组件：
- Mongos：作为 MongoDB 分片集群的入口，客户端访问 Mongos 端口时，Mongos 会将请求路由到相应的 Shard 上。
- Shard：Shard 又称为分片，是存放数据的物理服务器或虚拟机，在实际部署中通常采用多个物理或虚拟机进行部署，每个 Shard 存储部分数据，相互之间没有关联。
- Config Server：Config Server 是存储 MongoDB 分片集群的元数据的服务器，每个 Config Server 都包含一个独立的元数据副本集，用于存储集群中的配置信息，包括分片信息、索引信息等。
如下图所示，是 MongoDB 分片集群的一个示意图：
MongoDB 集合分片设计
为了使 MongoDB 分片集群能够高效稳定地工作，必须对集合进行合理的分片设计。MongoDB 支持按照多个字段进行分片，但是每个字段的分片键都必须满足以下条件：
- 分片键必须存在于每个文档中。
- 分片键的值必须是单一类型。
- 分片键的值分布越均匀越好。
下面是几个常见的 MongoDB 集合分片设计方法：
基于 Range 的分片
基于 Range 的分片是按照某个字段的值范围进行分片，比如可以按照日期字段进行分片。我们在创建集合时，可以指定以下语句使用日期字段对文档进行分片。
sh.shardCollection("dbname.collection", { "date": 1 });基于 Hash 的分片
基于 Hash 的分片是使用某个字段的哈希值进行分片。哈希函数是将固定输入的内容映射为较小、固定长度的输出值的函数。例如：
sh.shardCollection("dbname.collection", { "_id": "hashed" });基于哈希的分片方式，可以有效地将数据分布均匀。
基于 Tags 的分片
基于 Tags 的分片方式是根据分片键的取值分配分片，可以根据需要对分片进行标记，MongoDB 将数据分布到标记所在的分片上，例如：
sh.addShardTag("shard1", "tag1");
sh.addShardTag("shard2", "tag2");
sh.addShardTag("shard3", "tag3");
sh.addTagRange("dbname.collection", { "_id": ObjectId("min") }, { "_id": ObjectId("1000") }, "tag1");
sh.addTagRange("dbname.collection", { "_id": ObjectId("1000") }, { "_id": ObjectId("2000") }, "tag2");
sh.addTagRange("dbname.collection", { "_id": ObjectId("2000") }, { "_id": ObjectId("max") }, "tag3");MongoDB 集合分片实践
部署环境
为了测试 MongoDB 集合分片的效果，我们搭建了一个环境：
- CentOS Linux release 7.9.2009
- MongoDB 5.0.3
- 3 台虚拟机
创建集合
在 MongoDB 分片集群中创建集合，需要先选择一个 Config Server、一个 Mongos 和至少两个 Shard，然后执行如下操作：
-- -------------------- ---- ------- -- -- ------ ----- ------ ------- --- ------ ------- --- -- -- ------ ------ --------------------------- ------ - ------------ -- -- ----- -------------------------- - ------------ -- ---- ------------------------------------- - ---------------- - ---
导入数据
与普通的 MongoDB 数据库一样，可以使用命令行或工具导入数据。这里使用 MongoDB 自带的数据生成器数据插入脚本，插入 100 万条随机数据，如下所示：
-- -------------------- ---- ------- -- --- ------ ----- ------ ------- --- ------ ------- --- -- ------ --- ---- --- ----- --- ---- - - -- - - -------- ---- - ---------------- --------- ------- - ------------------------ - ------ --------- ------- - ------------------------ - ------ --------- ------- - ------------------------ - ------ --------- ------- - ------------------------ - ------ ---------------- ------------------------ - ----- --- -
测试查询效率
通过在多个 Shard 上查询同一个数据集，来测试查询效率。对于基于 Range 的分片，可以尝试查询不同日期范围内的数据；对于基于 Hash 的分片，可以尝试查询不同哈希值的数据。例如：
-- -------------------- ---- ------- -- --- ------ ----- ------ ------- --- ------ ------- --- -- -- ----- --- -------------- ------- - ----- --- ------------------------------------ ---- --- ----------------------------------- - --- -- -- ---- --- -------------- ------ ------------------------------------ ---
总结
本文从 MongoDB 分片集群的架构、集合分片的设计原则、常见的分片方式和实践方案四个方面详细地介绍了 MongoDB 集合分片的设计和实践。对于需要承载大数据量并发访问的应用系统，分片集群是 MongoDB 的一种有效解决方案。针对实际业务需求，我们需要根据数据集的实际情况来选择合适的分片键，以达到最优的分片效果。
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