分片（sharding）是通過多台服務器存儲數據的方法。Mongodb使用分片可支持部署非常大的數據集和高的吞吐量操作。單台服務器的能力在各方面都有限，如CPU、IO、RAM、存儲空間等。解決擴展的問題，數據庫提供了兩種方法：垂直擴展和分片。
垂直擴展：增加CPU、RAM，存儲資源等，這也受限於硬件設備。而有些基於雲的供應商也規定用戶使用小的系統。
分片（水平擴展）：劃分數據集，將數據分布到多台服務器中，每個碎片（chard）是一個獨立的數據庫，這些碎片共同組成了一個邏輯的數據庫。（這類似於Windows動態磁盤條帶化一樣）
Mongodb 中的分片集群結構如下：
分片集群有三個組件：shards，query routers 和 configservers。
Shards：碎片，存儲數據，提供高可用性和數據的一致性。分片集群中，每個碎片都是一個復制集。
query routers：查詢路由，或稱mongos實例，客戶端應用程序直接操作碎片的接口。查詢路由處理和定位操作到碎片中並返回相關數據到客戶端。一個分片集群包含多個查詢路由來劃分客戶端的請求壓力。
configservers：配置服務器，存儲集群中的元數據。這些數據包含集群數據到碎片的映射。查詢路由使用這些元數據定位操作到明確的碎片中。共享集群需要有3台配置服務器。
注：用於測試，可以值配置1個config servers
Mongodb 分布數據或碎片，是在collection 級別上。分片是通過shardkey 劃分一個集合的數據。shard key 可以是一個索引鍵列，或者是存在每個文檔中的復合鍵列。Mongodb 劃分shard key 值到 chunk 中，並將chunk平均分配到碎片中。Mongodb 使用劃分的方法為范圍分區或者哈希分區。（更多參考：shardkey）
分片集群部署：
Mongodb服務器：（Red HatEnterprise Linux 6 64-bit + Mongodb 3.0.2）
192.168.1.11 mongodb11.kk.net 21017
192.168.1.12 mongodb12.kk.net 21018
192.168.1.13 mongodb13.kk.net 21019
192.168.1.14 mongodb14.kk.net 21020
用於測試結構如下：
注：配置前確保要加入集群中的成員都能相互連接。
【1. 配置 config servers】（在 192.168.1.14服務器上）
配置服務器（config servers）存儲集群元數據，因此首先配置該服務器。配置服務器需使用參數—configsvr 來啟動mongod服務。若有多個配置服務器，每個配置服務器都完整保存集群的元素就。
1. 1 創建數據庫目錄 configdb ：[root@mongodb14 ~]# mkdir /var/lib/mongo/configdb [root@mongodb14 ~]# chown mongod:mongod /var/lib/mongo/configdb/1.2. 配置啟動參數文件：
[root@mongodb14 ~]# vi /etc/mongod.conf
192.168.1.14
logpath=/var/log/mongodb/mongod.log
pidfilepath=/var/run/mongodb/mongod.pid
logappend=true
fork=true
port=27020
bind_ip=192.168.1.14
dbpath=/var/lib/mongo/configdb
configsvr=true
1.3. 重啟 mongod 服務：
[root@mongodb14 ~]# service mongod restart
【2. 配置 router】（在 192.168.1.11服務器上）
2.1.啟用 mongos （MongoDB Shard）實例，連接到 config servers：（更多參考：mongos ）
#使用mongos連接到config servers，指定本地端口，否則默認27017 #當前服務器mongod 端口為27017，所以配置mongos 端口為27016 #mongo --host--port [root@redhat11 ~]# mongos --configdb mongodb14.kk.net:27020 --port 27016 --chunkSize 200 --logpath /var/log/mongodb/mongos.log --fork
實際環境中，若配置了多個config servers ，mongos 可同時指定多個。
mongos--configdb mongodb14.kk.net:27020, mongodb15.kk.net:27020，mongodb16.kk.net:27020……
【3. 添加 shard 成員到集群中】(添加IP為 11、12、13 分片集中 ，以192.168.1.11為例)
3.1. 配置啟動參數文件：
[root@redhat11 ~]# vi /etc/mongod.conf
192.168.1.11
192.168.1.12
192.168.1.13
logpath=/var/log/mongodb/mongod.log
pidfilepath=/var/run/mongodb/mongod.pid
logappend=true
fork=true
port=27017
bind_ip=192.168.1.11
dbpath=/var/lib/mongo
shardsvr=true
logpath=/var/log/mongodb/mongod.log
pidfilepath=/var/run/mongodb/mongod.pid
logappend=true
fork=true
port=27018
bind_ip=192.168.1.12
dbpath=/var/lib/mongo
shardsvr=true
logpath=/var/log/mongodb/mongod.log
pidfilepath=/var/run/mongodb/mongod.pid
logappend=true
fork=true
port=27019
bind_ip=192.168.1.13
dbpath=/var/lib/mongo
shardsvr=true
3.2.重啟 mongod 服務：
[root@mongodb11 ~]# service mongod restart
3.3各shard 成員連接到mongos 實例中添加(添加前把已存在的用戶數據移走或者刪除)：
[root@mongodb11 ~]# mongo 192.168.1.11:27016
mongos> sh.addShard("mongodb11.kk.net:27017")
mongos> sh.addShard("mongodb12.kk.net:27018")
mongos> sh.addShard("mongodb13.kk.net:27019")
3.4添加完成！~連接到mongos可查看系統相關信息：
configsvr> show dbs
configsvr> use config
configsvr> show collections
configsvr>
configsvr> db.mongos.find()
{ "_id" : "mongodb11.kk.net:27016", "ping" : ISODate("2015-05-23T11:16:47.624Z"), "up" : 1221, "waiting" : true, "mongoVersion" : "3.0.2" }
configsvr>
configsvr> db.shards.find()
{ "_id" : "shard0000", "host" : "mongodb11.kk.net:27017" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "mongodb12.kk.net:27018" }
{ "_id" : "shard0002", "host" : "mongodb13.kk.net:27019" }
configsvr>
configsvr> db.databases.find()
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "mydb", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
【4. 對數據庫啟用分片】
4.1 當前可連接到 mongos 查看數據庫或者集合的分片情況（沒有分片）：
mongos> db.stats() mongos> db.tab.stats()4.2 對數據庫激活分片功能：
[root@mongodb11 ~]# mongo 192.168.1.11:27016
mongos> sh.enableSharding("test")
#或者
[root@mongodb11 ~]# mongo 192.168.1.11:27016
mongos> use admin
mongos> db.runCommand( { enableSharding: "test"} )
configsvr> use config
switched to db config
configsvr> db.databases.find()
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "mydb", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
啟用數據庫分片並沒有將數據進行分開，還需要對 collection 進行分片。【5. 對集合啟用分片】
啟用前，有幾個問題需要考慮的：
1. 選擇哪個鍵列作為 shard key 。（更多參考： Considerations for Selecting Shard Keys）
2. 如果集合中已經存在數據，在選定作為shard key 的鍵列必須創建索引；如果集合為空，mongodb 將在激活集合分片（sh.shardCollection）時創建索引。
3. 集合分片函數 sh.shardCollection ，
sh.shardCollection("
mongos> sh.shardCollection("test.tab", { "_id": "hashed" }）
測試：
for (var i=1; i<100000; i++) {
db.kk.insert({"id": i, "myName" : "kk"+i, "myDate" : new Date()});
}
mongos> show collections
mongos> db.kk.find()
mongos> db.kk.createIndex({ "id": "hashed" })
mongos> db.kk.getIndexes()
mongos> sh.shardCollection("test.kk", { "id": "hashed" })
mongos> db.stats()
mongos> db.kk.stats()
由於數據分區需要時間，過會再查看數據分布情況：
總行數：99999
mongos> db.kk.count() 99999
mongos> db.printShardingStatus();
--- Sharding Status ---
sharding version: {
"_id" : 1,
"minCompatibleVersion" : 5,
"currentVersion" : 6,
"clusterId" : ObjectId("556023c02c2ebfdfbc8d39eb")
}
shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "mongodb11.kk.net:27017" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "mongodb12.kk.net:27018" }
{ "_id" : "shard0002", "host" : "mongodb13.kk.net:27019" }
balancer:
Currently enabled: yes
Currently running: no
Failed balancer rounds in last 5 attempts: 0
Migration Results for the last 24 hours:
1334 : Success
2 : Failed with error 'could not acquire collection lock for test.kk to migrate chunk [{ : MinKey },{ : MaxKey }) :: caused by :: Lock for migrating chunk [{ : MinKey }, { : MaxKey }) in test.kk is taken.', from shard0000 to shard0001
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "mydb", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
test.kk
shard key: { "id" : "hashed" }
chunks:
shard0000 667
shard0001 667
shard0002 667
too many chunks to print, use verbose if you want to force print
{ "_id" : "events", "partitioned" : false, "primary" : "shard0002" }
mongos>
看這裡 chunks :
shard0000 667
shard0001 667
shard0002 667
原本 shard0000 最大，shard0001 與 shard0002 為 0 。最終平均，數據將穩定不再變化。
mongos> db.kk.stats()
{
"sharded" : true,
"paddingFactorNote" : "paddingFactor is unused and unmaintained in 3.0. It remains hard coded to 1.0 for compatibility only.",
"userFlags" : 1,
"capped" : false,
"ns" : "test.kk",
"count" : 99999,
"numExtents" : 19,
"size" : 11199888,
"storageSize" : 44871680,
"totalIndexSize" : 10416224,
"indexSizes" : {
"_id_" : 4750256,
"id_hashed" : 5665968
},
"avgObjSize" : 112,
"nindexes" : 2,
"nchunks" : 2001,
"shards" : {
"shard0000" : {
"ns" : "test.kk",
"count" : 33500,
"size" : 3752000,
"avgObjSize" : 112,
"numExtents" : 7,
"storageSize" : 22507520,
"lastExtentSize" : 11325440,
"paddingFactor" : 1,
"paddingFactorNote" : "paddingFactor is unused and unmaintained in 3.0. It remains hard coded to 1.0 for compatibility only.",
"userFlags" : 1,
"capped" : false,
"nindexes" : 2,
"totalIndexSize" : 3605616,
"indexSizes" : {
"_id_" : 1913184,
"id_hashed" : 1692432
},
"ok" : 1
},
"shard0001" : {
"ns" : "test.kk",
"count" : 32852,
"size" : 3679424,
"avgObjSize" : 112,
"numExtents" : 6,
"storageSize" : 11182080,
"lastExtentSize" : 8388608,
"paddingFactor" : 1,
"paddingFactorNote" : "paddingFactor is unused and unmaintained in 3.0. It remains hard coded to 1.0 for compatibility only.",
"userFlags" : 1,
"capped" : false,
"nindexes" : 2,
"totalIndexSize" : 3343984,
"indexSizes" : {
"_id_" : 1389920,
"id_hashed" : 1954064
},
"ok" : 1
},
"shard0002" : {
"ns" : "test.kk",
"count" : 33647,
"size" : 3768464,
"avgObjSize" : 112,
"numExtents" : 6,
"storageSize" : 11182080,
"lastExtentSize" : 8388608,
"paddingFactor" : 1,
"paddingFactorNote" : "paddingFactor is unused and unmaintained in 3.0. It remains hard coded to 1.0 for compatibility only.",
"userFlags" : 1,
"capped" : false,
"nindexes" : 2,
"totalIndexSize" : 3466624,
"indexSizes" : {
"_id_" : 1447152,
"id_hashed" : 2019472
},
"ok" : 1
}
},
"ok" : 1
}
mongos>
上面中，個分片數據分布情況：
"shard0000" "count" : 33500
"shard0001" "count" : 32852
"shard0002" "count" : 33647
總計99999 行，完全准確，數據分布也很平均了。
（測試數據盡量多些，否則看不得效果。一開始本人測試數據較少，不到1000行，沒有效果，還以為哪裡出現問題，又多折騰了2小時！~）
