引言
MongoDB 作为一种文档型数据库，在高并发、大数据等情况下，它的性能和扩展性问题备受关注。MongoDB 自带的扩展性较强的方案是分片（Sharding），但是我们在使用分片之前，需要考虑哪些因素？本文将从三个方面进行分析：数据量、查询和写入速度以及系统资源利用率。
数据量
在 MongoDB 中，数据分为两类：metadata 和 application data。metadata 是 MongoDB 内部维护的数据，包括一些系统元信息，例如集合名、索引、分片等等。application data 是具有业务意义的数据，包括用户数据、日志数据等等。在实际应用中，我们需要根据业务数据的增长速度决定什么时候需要分片。
通常来说，在单个 MongoDB 实例中，数据量达到 50GB 左右时，查询性能会开始下降，这时需要考虑分片。当数据上涨到 100GB - 200GB 时，单个 MongoDB 实例已经无法继续存储数据了，无论是从性能还是可靠性的角度考虑，我们都需要使用分片来扩展 MongoDB 数据库的横向能力。
查询和写入速度
在 MongoDB 中，查询和写入性能是很重要的考虑因素，尤其是在高并发下，它们是影响系统性能的主要因素。在某些情况下，我们并不需要分片，原因可能是查询和写入性能，在单个 MongoDB 实例下已经能够满足需求。
我们需要明确查询速度主要取决于数据量的多少、查询方式和索引设置。通常来说，MongoDB 在内存中执行操作并使用索引来加速查询，如果查询需要深入到磁盘，那么查询速度大大降低。因此，我们可以适当调整索引策略，提高内存管理，从而提升查询性能。
相对来说，写入操作对于 MongoDB 较为困难，因为 MongoDB 采用的是复制机制来保证数据的可靠性。如果单个 MongoDB 实例写入速度已经达到了瓶颈，那么我们需要考虑分片，以便在多个 MongoDB 实例上进行写入操作，提高写入速度。
系统资源利用率
在 MongoDB 进行分片时，我们需要考虑系统资源利用率。尽管分片能够提高查询性能和写入速度，但是它需要占用更多的系统资源，包括 CPU 和内存。对于一些资源紧张的部署环境（例如云服务器），我们需要权衡分片能够带来的好处和它占用的系统资源。
为了避免系统资源的过度占用，在分片之前，我们需要对系统进行评估，从而决定分片的数量和容量设置。另外，我们还需要注意分片集群的负载均衡，避免特定的 Shard 过度负担。
示例代码
// 创建一个分片集群
sh.addShard("shard-01.example.com:27017")
sh.addShard("shard-02.example.com:27017")
sh.addShard("shard-03.example.com:27017")
// 向分片集群中添加数据库
sh.enableSharding("myDatabase")
// 分配 collection 到 shard
sh.shardCollection("myDatabase.myCollection", { "shardKey" : 1 })结论
在使用 MongoDB 进行大规模数据存储时，我们需要考虑到查询性能、写入速度以及系统资源利用率等方面。在数据量增长到一定程度时，我们需要将数据库分片，以便横向扩展 MongoDB 的性能和扩展能力。在进行分片之前，我们需要对系统进行评估，从而决定分片的数量、容量设置以及分片集群的负载均衡。
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