深入浅出MongoDB数据库分片

1. MongoDB数据库分片概述

MongoDB是使用分片技术来解决海量数据存储和查询的问题。分片是一项将数据划分并分布在不同机器上的技术，分片技术能够把整个系统的负载分散到不同的机器上。MongoDB通过分片机制，将一个大型的数据集合分解为多个片段，再分配到不同的服务器上存储，使得每个服务器只需要处理相应片段的处理负载，从而提高整个系统的并发处理能力和数据处理速度。

1.1 分片的优势

1. 可扩展性：分片服务能够轻松添加或删除片段，以便根据业务需求进行横向扩展。

2. 高可用性：在分片实例中，除了主分片外，还会存在其他的副本分片。这个副本的作用可以解决网络闪断或者节点宕机的影响。

3. 通过均衡负载来增加系统吞吐量：分片服务可以将数据均衡分配到机群中的每个服务器上，使得整个系统的负载能够均等，从而实现系统的高并发处理。

1.2 分片的适用场景

1. 数据库扩容：当数据量超过单机器的存储能力时，通过分片机制把数据集合分解成多个片段，并分配到不同的服务器上，以达到数据扩容的需求。

2. 数据库高可用：在分片实例中，能够提供多个副本分片。当主分片发生故障时，其他副本分片顶替主分片，确保数据高可用。

3. 数据库负载均衡：因为数据均衡分配到机群中的每个服务器上，使得整个系统的负载能够均等，并且实现数据库负载均衡。

2. MongoDB数据库分片原理

2.1 分片服务由哪些组件构成

分片服务由多个组件构成，其中包括:

1. mongos： 分片的路由程序，是应用程序和MongoDB分片集群之间的代理。

2. config server： 负责在分片集群中保存元数据信息，包括每个分片键和其相应的分片片段。

3. shard： 分片的实际数据存储区域。

2.2 分片服务的数据划分和路由机制

在MongoDB中，划分分片的依据是分片键。分片键是定义数据片段的关键字，标志着数据在整个系统内的分布情况。MongoDB 的路由服务（mongos）通过分片键来将数据请求路由到正确的分片上，从而实现分片的读写操作。

MongoDB可以设置分片键的值的范围，从而划分出多个数据片段。例如，可以根据时间对分片键值进行划分，以达到按时间查询的目的。当mongos代理收到一个读或写请求时，会根据分片键的值，将请求路由到正确的分片之上。

3. MongoDB数据库分片部署

3.1 部署前的准备

在分片环境中部署分片服务之前，必须执行如下操作：

1. 创建mongos和config servers。 mongos指定分片集群名称，连接方式等一些基础信息，config servers负责存储元数据相关信息。

# 创建mongos实例
mongos --configdb config/host1:port1,host2:port2,host3:port3 --bind_ip localhost
# 创建config server实例
mongod --configsvr --dbpath /data/configdb --port 27019 --bind_ip localhost

2. 创建分片片段（shard chunk）。分片集群是由多个分片片段构成的。使用MongoDB管理类工具，在mongos服务器上运行addShard、enableSharding等命令，实现分片片段的创建和管理。

# 创建分片数据库
use shardingTest
# 启用对分片数据库的sharding支持
sh.enableSharding('shardingTest')
# 为指定集合启用sharding
sh.shardCollection('shardingTest.user', {name: 1})

3.2 部署实例示例

下面是一个使用Docker Compose部署MongoDB分片的示例配置文件：

version: '3.1'
services:
  shard01:
    image: mongo
    container_name: shard01
    command: mongod --shardsvr --replSet rs0 --port 27017
    environment:
      MONGODB_INITDB_ROOT_USERNAME: root
      MONGODB_INITDB_ROOT_PASSWORD: example
    ports:
      - 27017
    volumes:
      - ./data/shard01:/data/db
  shard02:
    image: mongo
    container_name: shard02
    command: mongod --shardsvr --replSet rs0 --port 27017
    environment:
      MONGODB_INITDB_ROOT_USERNAME: root
      MONGODB_INITDB_ROOT_PASSWORD: example
    ports:
      - 27018
    volumes:
      - ./data/shard02:/data/db
  shard03:
    image: mongo
    container_name: shard03
    command: mongod --shardsvr --replSet rs0 --port 27017
    environment:
      MONGODB_INITDB_ROOT_USERNAME: root
      MONGODB_INITDB_ROOT_PASSWORD: example
    ports:
      - 27019
    volumes:
      - ./data/shard03:/data/db
  config01:
    image: mongo
    container_name: config01
    command: mongod --configsvr --replSet rs1 --port 27017
    environment:
      MONGODB_INITDB_ROOT_USERNAME: root
      MONGODB_INITDB_ROOT_PASSWORD: example
    ports:
      - 27017
    volumes:
      - ./data/config01:/data/db
  config02:
    image: mongo
    container_name: config02
    command: mongod --configsvr --replSet rs1 --port 27018
    environment:
      MONGODB_INITDB_ROOT_USERNAME: root
      MONGODB_INITDB_ROOT_PASSWORD: example
    ports:
      - 27018
    volumes:
      - ./data/config02:/data/db
  mongos01:
    image: mongo
    container_name: mongos01
    command: mongos --configdb rs1/config01:27017,config02:27018 --bind_ip_all
    environment:
      MONGODB_INITDB_ROOT_USERNAME: root
      MONGODB_INITDB_ROOT_PASSWORD: example
    ports:
      - 27017
      - 27018
      - 27019

上面的配置文件中，我们一共启动了3个分片实例（shard01、shard02、shard03）、2个配置实例（config01、config02），以及1个mongos实例（mongos01），最终使用replicaSets（rs0、rs1）实现副本集集群。

4. MongoDB数据库分片性能优化

4.1 分批插入大量数据

在使用分片的MongoDB集群中，因为所有分片数据库之间需要同步数据，所以使用批量插入进入展示将显著提高系统吞吐量。

下面是一个使用Python写入50w条数据的示例代码：

import pymongo
import random
client = pymongo.MongoClient()
db = client.test
collection = db.random
data = [{"id": i, "value": random.random()} for i in range(500000)]
collection.insert_many(data)

4.2 将请求转发到负载较小的分片服务器上

因为MongoDB分片机制允许数据分散在整个集群之中，所以在集群节点分布极度不均衡时，优雅地负载均衡的问题将相当重要。

一种解决办法是根据每个分片服务器的负载情况，将请求转发给负载较小的服务器。这将减少单个分片实例的高负荷压力，并提高整个系统的响应速度。

5. MongoDB数据库分片的使用限制

以下是MongoDB数据库分片的使用限制：

1. 分片键不支持多个键值。 如果数据的关键字是由多个变量组成的，那么就需要将其合并为一个变量，以保证激活分片。

2. 选择的分片键必须是高基数。 如果不选择基数较高的值，那么单个分片将会负担过多的负载，极有可能引发性能问题。

3. 不建议在单个分片中存储大二进制数据或大型的Blob数据。 MongoDB的分片机制是从整个数据集合的层面考虑的，而不是单个文档。这会导致大型二进制或Blob数据的单个存储，影响了整个文档的视图。

总结

MongoDB分片技术是应对海量数据存储和查询的重要技术手段。本文从MongoDB分片的概念原理、分布式架构部署等角度，详细阐述了MongoDB数据库分片的相关知识。同时，阐述了分批插入大量数据、将请求转发到负载较小的分片服务器上、选高基数的分片键等优化手段，以及MongoDB数据库分片在实际应用中的使用限制。最终希望本文对MongoDB分片技术感兴趣的读者有所启迪。