01 片键
mongodb的片键决定了集合中存储的数据在集合中的分布情况，具体的方法是使用片键值的范围来对集合中的数据进行分区。举个例子：
假如我们以年龄age来作为片键，那么age的范围理论上是0~80，此时，mongodb会为我们定义age的四个范围区间，他们分别是：0~20,20~40,40~60，60~80，每个范围都是一个chunk，这样我们写入数据之后，数据里面的数据块就有：
chunk1: age 0~20
chunk2: age 20~40
chunk3：age 40~60
chunk4：age 60~80
需要注意的是，在一个集合中，被选为片键的这个字段上必须有一个支持片键的索引，或者是必须有一个以这个字段开头的联合索引。
通常情况下，我们给字段添加的索引，最常见的是普通索引或者哈希索引，
普通的索引字段如果作为片键，那么这个片键我们称为范围片键；
哈希索引字段如果作为片键，那么这个片键我们称为哈希片键。
下面我们来看二者的不同之处：
02 范围片键(递增片键)
范围片键，顾名思义，就是将数据根据片键划分到连续的范围里面，在这个模型中，那些值"相似"的文档可能位于同一个片中。例如下面这样：
这中分片方式是mongodb默认的分片方式，它有好处也有坏处。
好处：
可以高效的读取连续范围内的目标文档。如果你使用范围查询，则可以比较快速的拿到所有的结果值。因为数据所在的数据chunk比较少。
坏处：
如果我们写入的数据都几种在某一个分片区间，那么读写性能都可能因为片键划分不均匀而降低。(例如下图中，数据的基数大部分在20~maxkey，则大部分都在chunk c的位置，本身分布不均匀),chunk c的写入压力将会增大。
在下列场景中，使用范围片键比较合适：
1、数据的基数比较大
2、分片的写入频率比较低(插入较少不容易产生chunk的搬运)
3、非单调变化的分片(如果单调写，则会分到同一个块里面，容易达到chunk割裂的条件，产生chunk的搬运)
如果数据满足上面的三个条件，则我们写入的数据可能是这样的：
就是比较均匀的写入到了数据块中。
03 哈希片键
哈希片键使用哈希索引在共享集群中对数据进行分区。哈希索引计算单个字段的哈希值作为索引值，该值用作片键(注意，这里并不是字段本身的值，而是hash之后的值)。
使用哈希索引，我们写入数据之后，对应写入数据块的图示可能如下：
从图中我们看出来，虽然我们输入的x值比较接近，分别是25、26、27，但是，经过hash函数之后，他们所在的数据块序号可能差距很远。
哈希分片在分片集群中提供了更均匀的数据分布，集合中那些具有近似值的文档，可能会被分到不同的块上，mongos更有可能执行广播操作来完成给定的范围查询。
哈希值得计算，是由mongodb来负责的，不是应用程序负责的
作为哈希片键的索引字段应该有如下特点：
1、具有大量不同的值
2、哈希索引适合单调变化的字段，例如自增值，时间值等(因为可以将单调的字段通过hash函数映射到不同的块上去，从而分散写入压力，例如下图，虽然数据连续，但是写入了不同的数据块中)
它的缺点也比较明显，当我们查询某个范围的值的时候，hash索引会查找更多的数据分片，并将最终的结果汇总起来交给我们。
在实际生产环境中，我们需要结合自己的需求来确定使用哪种类型的片键，再次强调，在设定某个字段作为片键之前，需要先在当前字段创建对应类型的索引，或者创建一个以当前字段开头的联合索引。否则设定片键的语句会报错。
下面是分片创建从无到有的过程举例：
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1、创建表，只有一个字段name，并插入数据mongos> use aaaswitched to db aaamongos> db.aaa.insert({name:1})writeresult({ "ninserted" : 1 })mongos> db.aaa.insert({name:2})writeresult({ "ninserted" : 1 })mongos> db.aaa.insert({name:3})writeresult({ "ninserted" : 1 })mongos> db.aaa.insert({name:4})writeresult({ "ninserted" : 1 })mongos> 2、查看数据mongos> db.aaa.find(){ "_id" : objectid("5fdb7d54d91f2f9bae3b09a1"), "name" : 1 }{ "_id" : objectid("5fdb7d56d91f2f9bae3b09a2"), "name" : 2 }{ "_id" : objectid("5fdb7d59d91f2f9bae3b09a3"), "name" : 3 }{ "_id" : objectid("5fdb7d5cd91f2f9bae3b09a4"), "name" : 4 }3、允许数据库分片mongos> sh.enablesharding("aaa"){ "ok" : 1, "operationtime" : timestamp(1608220038, 3), "$clustertime" : { "clustertime" : timestamp(1608220038, 3), "signature" : { "hash" : bindata(0,"shemm3xvsyrmiy9t7gsycvtfuue="), "keyid" : numberlong("6894922308364795934") } }}mongos> 4、在name字段创建hash索引mongos> db.aaa.createindex({name:"hashed"},{background:true}){ "raw" : { "sharding_yeyz/127.0.0.1:27018,127.0.0.1:27019,127.0.0.1:27020" : { "createdcollectionautomatically" : false, "numindexesbefore" : 1, "numindexesafter" : 2, "ok" : 1 } }, "ok" : 1, "operationtime" : timestamp(1608220115, 3), "$clustertime" : { "clustertime" : timestamp(1608220115, 3), "signature" : { "hash" : bindata(0,"s3wz9g26ejyocwa1ols6tvyu6se="), "keyid" : numberlong("6894922308364795934") } }}5、以name字段作为片键创建哈希分片mongos> sh.shardcollection("aaa.aaa",{name:"hashed"}){ "collectionsharded" : "aaa.aaa", "collectionuuid" : uuid("20a3895e-d821-43ae-9d28-305e6ae03bbc"), "ok" : 1, "operationtime" : timestamp(1608220238, 10), "$clustertime" : { "clustertime" : timestamp(1608220238, 10), "signature" : { "hash" : bindata(0,"qeqld3jssvrzkyamea2hjbezedm="), "keyid" : numberlong("6894922308364795934") } }}6、查看分片信息mongos> db.printshardingstatus()--- sharding status --- sharding version: { "_id" : 1, "mincompatibleversion" : 5, "currentversion" : 6, "clusterid" : objectid("5fafaf4f5785d9965548f687") } shards: { "_id" : "sharding_yeyz", "host" : "sharding_yeyz/127.0.0.1:27018,127.0.0.1:27019,127.0.0.1:27020", "state" : 1 } { "_id" : "sharding_yeyz1", "host" : "sharding_yeyz1/127.0.0.1:27024,127.0.0.1:27025,127.0.0.1:27026", "state" : 1 } active mongoses: "4.0.6" : 1 autosplit: currently enabled: yes balancer: currently enabled: yes currently running: no failed balancer rounds in last 5 attempts: 2 last reported error: could not find host matching read preference { mode: "primary" } for set sharding_yeyz time of reported error: wed nov 18 2020 17:08:14 gmt+0800 (cst) migration results for the last 24 hours: no recent migrations databases: { "_id" : "aaa", "primary" : "sharding_yeyz", "partitioned" : true, "version" : { "uuid" : uuid("26e55931-d1c1-4dc5-8a03-b5b0e70f6f43"), "lastmod" : 1 } } aaa.aaa shard key: { "name" : "hashed" } unique: false balancing: true chunks: sharding_yeyz 1 { "name" : { "$minkey" : 1 } } -->> { "name" : { "$maxkey" : 1 } } on : sharding_yeyz timestamp(1, 0) |
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