1.介绍
MongoDB是非关系型数据库中最流行的一种，它被很多企业所使用，可以轻松存储大量数据。但是在处理PB级别存储时，可能会面临一些挑战。本文将介绍如何升级MongoDB以处理TB级别到PB级别的存储量。
2.问题
2.1 存储容量问题
在处理大量数据时，存储容量是一个重要的问题。一般来说，MongoDB能够处理的存储容量上限在TB级别。但是，在处理PB级别的数据时，需要采用不同的方式来处理存储容量问题。
2.2 性能问题
处理PB级别的存储量时，性能也是一个重要的问题。MongoDB 3.2提供了一种新的存储引擎WiredTiger，它在大部分情况下提升了性能。但是在处理PB级别数据时，仍然需要采用不同方式来处理性能问题。
3.升级MongoDB
3.1 分片存储
分片存储是解决存储容量问题的一种方式。它通过将数据分成多个分片进行存储，并将查询请求路由到相应的分片上，从而提高存储和查询的性能。同时，分片存储也提高了可用性，以防某个分片出现故障。
MongoDB提供了内置的分片机制，可以使用MongoDB Shard来创建分片集群。首先需要决定如何划分分片，比如按照地理位置等方式划分。然后可以在分片集群上启动mongod进程，将数据块分配到不同的分片上。
以下是如何创建一个MongoDB Shard分片集群的代码：
sh.addShard("shard1.example.com:27017")
sh.addShard("shard2.example.com:27017")
sh.addShard("shard3.example.com:27017")
以上代码将三个分片添加到分片集群中。在添加之后，分片集群会为每个分片分配一个唯一ID，这个ID用于 MongoDB在后续操作中识别分片。
3.2 垂直拆分
垂直拆分是另一种降低存储容量的方法。它指的是将数据库中不同的表或者文档拆分成不同的集合，然后将集合存储在不同的服务器上。
例如，您可以将用户信息存储在一个集合中，将订单信息存储在另一个集合中。当查询用户信息时，您只需要查询用户集合，而不需要查询所有集合。这种方法可以减少存储数据的冗余，还可以提高查询性能。
3.3 水平拆分
水平拆分是处理性能问题的一种方式。它将数据划分成多个分片进行存储，从而提高查询性能和并发处理能力。
例如，您可以按照用户的ID来进行水平拆分。如果有1000个用户，您可以将其分为10个分片，每个分片包含100个用户的数据。当进行查询时，您只需要查询其中一个分片，而不需要查询所有分片。这种方法可以提高查询性能和并发处理能力。
以下是如何进行水平拆分的代码：
sh.enableSharding("myDB")
sh.shardCollection("myDB.users", {"userID": 1})
以上代码将myDB数据库中的users集合进行了水平拆分，并将其按照userID字段进行了划分。它将提高查询性能和并发处理能力。
4.总结
升级MongoDB以处理PB级别存储需要使用分片存储和垂直、水平拆分等方法来降低存储容量和提高性能。在实际应用中，需要根据实际需求选择适合的方法来处理大数据存储和处理问题。