在现代的大型应用程序中，数据量往往是非常大的，单个数据库可能无法处理如此多的数据。为了解决这个问题，MongoDB 提供了一种名为 Sharding 的解决方案，它可以将数据分散到多个服务器上，从而提高系统的性能和可扩展性。
Sharding 的基本原理
Sharding 的基本原理是将数据分割成更小的块，然后将这些块分散到多个服务器上。每个服务器被称为一个分片（Shard），它们共同组成了一个分片集群（Sharded Cluster）。Shard 集群中的每个分片都存储了数据的一个子集，而客户端可以通过一个 MongoDB 路由器（mongos）来访问这些分片。
上图展示了一个典型的 Shard 集群，它由三个分片和一个 mongos 组成。mongos 接收客户端的请求，并将这些请求路由到适当的分片上。分片之间的数据通常是平均分布的，这样每个分片都可以处理相同数量的数据。
Sharding 的具体实现
Sharding 的具体实现有以下几个步骤：
1. 配置分片集群
在部署分片集群之前，需要先配置分片集群。这包括定义分片集群中的每个分片以及它们的位置，以及定义 mongos 的位置。在配置分片集群之前，需要先确定分片键（Shard Key），它是用于将数据分散到不同分片的关键字段。
2. 启动 mongos
启动 mongos 后，它将连接到配置服务器（Config Server），并获取分片集群的配置信息。mongos 将使用这些信息来将客户端请求路由到适当的分片上。
3. 启动分片服务器
启动分片服务器后，它将连接到 mongos，并将自己注册为一个可用的分片。mongos 将使用这些信息来将数据分散到不同的分片上。
4. 创建分片集合
创建分片集合时，需要指定分片键。MongoDB 将使用此键来确定将数据分散到哪个分片上。分片集合的创建方式与普通集合的创建方式相同。
5. 插入数据
插入数据时，MongoDB 将使用分片键来确定将数据插入到哪个分片上。如果分片集合中还没有数据，则会将数据插入到一个随机的分片上。
6. 查询数据
查询数据时，mongos 将使用分片键来确定需要查询哪个分片。如果查询涉及多个分片，则 mongos 将协调这些分片，并将结果合并后返回给客户端。
示例代码
下面是一个使用 Node.js 和 MongoDB 驱动程序的示例代码，它演示了如何使用 Sharding：
// javascriptcn.com 代码示例
const { MongoClient } = require('mongodb');
const uri = 'mongodb://localhost:27017,localhost:27018,localhost:27019/mydb?replicaSet=rs0';
const client = new MongoClient(uri);
async function run() {
try {
await client.connect();
const database = client.db('mydb');
const collection = database.collection('mycollection');
// 创建分片集合
await collection.createIndex({ shardKey: 1 });
// 插入数据
await collection.insertOne({ shardKey: 'abc', data: '123' });
// 查询数据
const result = await collection.find({ shardKey: 'abc' }).toArray();
console.log(result);
} finally {
await client.close();
}
}
run().catch(console.dir);总结
Sharding 是 MongoDB 提供的一种可扩展性解决方案，它可以将数据分散到多个服务器上，从而提高系统的性能和可扩展性。Sharding 的实现需要配置分片集群、启动 mongos 和分片服务器、创建分片集合等步骤。在使用 Sharding 时，需要注意选择适当的分片键，以确保数据能够平均分布到不同的分片上。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 本文地址：https://www.javascriptcn.com/post/655b0c75d2f5e1655d5375da