In sharded clusters, if you do not use the _id field as the shard key, then your application must ensure the uniqueness of the values in the _id field to prevent errors.

This is most-often done by using a standard auto-generated ObjectId.

在分片中，也要保证object id的唯一性

整理自：

https://www.cnblogs.com/chenmh/p/8954584.html

https://cloud.tencent.com/developer/article/1451897

《MongoDB权威指南》

MongoDB拆分数据常用的数据分发方式有三种：

升序片键

随机分发片键

基于位置片键

一、升序片键

1.1 什么是升序片键

升序片键通常有点类似于date字段或者时objectId，是一种随着时间稳定增长的字段。

1.2 升序片键数据插入表现

升序片键在数据插入会带来一些属性，通常是不良属性

1、最大快现象

假设要建立一个新文档，它会位于哪个块？答案是范围为objectId("5115aa552cascsa222")到

$maxkey的块。这个块叫做最大快。因为此块包含$maxkey。

所有的写都会被路由到一个分片中。该块是唯一一个不断增长和拆分的块，因为他是唯一一个能够接收到插入请求的块。

随着新数据的不断插入，该最大块会不断拆分处新的小块。

2、分片内的数据块不均匀

这种模式经常导致MongoDB的数据均匀处理变得更为困难，因为所有的新块都是由同一分片创建。因此，

MongoDB必须不断将一些块移入其他分片，而不能像在一个比较均匀的分发系统中那样，只需纠正那些

比较小的不均衡就好了。

二、随机分发的片键

2.1 什么是随机分发片键

随即分发的键可以是用户名、邮件地址、UDID（唯一设备标识符）、MD5散列值，或者是数据集中其他一些

没有规律的键。

2.2 随即分发片键数据插入表现

1、写入数据是随机分发，各个片键增长速度应大致相同，减少了需要进行迁移的次数

2、随即分发唯一弊端在于

MongoDB在随机访问超出RAM大小的数据失效率不高。然而，如果拥有足够多的RAM或者是并不介意系统

性能的话，使用随机片键在集群上分配负载是非常好的。

三、基于位置的片键

3.1 什么是基于位置的片键

基于位置的片键可以是用户的IP、经纬度、或者是地址。

位置片键不必与实际的物理位置字段相关：这里的位置比较抽象，数据会依据这个位置进行分组。无论

如何，所有与该键值比较接近的文档都会被保存在同一范围的块中。这样可以比较方便的将数据与相应的

用户，以及相关联的数据保存在一起。

3.2 基于位置的片键数据插入表现

1、使用tag将特定范围的块出现在特定的分片中。

比如：IP段，让“56.*.*.*"（美国邮政署的IP段）出现在shard0000，让"17.*.*.*"（苹果公司的IP段）出现在

shard0000或者shard0002上。

>sh.addShardTag("shard0000","USPS")

>sh.addShardTag("shard0000","Apple")

>sh.addShardTag("shard0002","Apple")

四、片键策略

针对不同类型应用程序的几种片键选项

4.1 散列片键

1、散列片键特性

优点：

如果追求数据加载速度的极致，那么散列片键（Hashed Shard Key）是最佳选择。

散列片键可使其他任何键随机分发，因此，如果打算在大量查询中使用升序键，但同时又希望写入

数据随机分发的话，散列片键是个非常好的选择。

弊端：

无法使用散列片键做指定目标的范围查询。如果无需做范围查询，那么散列片键就非常适合。

2、创建一个散列片键

1）数据库启用分片

>sh.enableSharding("app")

2）在已经存在集合上面使用散列片键

创建散列索引

>sh.users.ensureIndex({"username":"hashed"})

然后对集合分片

>sh.shardCollection("app.users",{"username":"hashed"})

3）在不存在的集合上面使用散列片键

语法同上，但是有如下注意点

MongoDB假设我们希望对数据块进行均衡分发，所以他会立即创建一些空的块，并将这些块分发在集群

中。

3、散列分片的局限

1）不能使用unique选项

2）与其他分片键一样，不能使用数组字段

3）浮点型的值会被取证，然后才进行散列，所以1和1.999会得到形同的散列值

4.2 Ranged Sharding 范围片键

通过分片键的值来将数据分成不同的范围。它可以提供比较快的范围查询，但是当分片键选择不好的时候，也会降低读写性能。如果没有配置Hashed Sharding或者zones(https://docs.mongodb.com/manual/core/zone-sharding/#zone-sharding)它是默认的分片键方法。

sh.shardCollection( "database.collection", { <shard key> } )

大致分布见下图：

4.3zones sharding（列表分区）

The following image illustrates a sharded cluster with three shards and two zones. The A zone represents a range with a lower boundary of 1 and an upper bound of 10. The B zone represents a range with a lower boundary of 10 and an upper boundary of 20. Shards Alpha and Beta have the A zone. Shard Beta also has the B zone. Shard Charlie has no zones associated with it. The cluster is in a steady state and no chunks violate any of the zones.

For example, given a shard key { a : 1, b : 2, c : 3 }, creating or updating a zone to cover values of b requires including a as the prefix. Creating or updating a zone to covers values of c requires including a and b as the prefix. 创建shard tag：

sh.addShardTag("shard0000", "NYC")sh.addShardTag("shard0001", "NYC")sh.addShardTag("shard0002", "SFO")sh.addShardTag("shard0002", "NRT")

创建zone rang:

sh.addTagRange("records.users", { zipcode: "10001" }, { zipcode: "10281" }, "NYC")sh.addTagRange("records.users", { zipcode: "11201" }, { zipcode: "11240" }, "NYC")sh.addTagRange("records.users", { zipcode: "94102" }, { zipcode: "94135" }, "SFO")

参考：https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/manage-shard-zone/

与hashed shard key一起使用时，zone的范围一般要覆盖minKey和maxKey才可以。参考：https://docs.mongodb.com/manual/core/zone-sharding/#zone-sharding

比如对于一些日志非查询文档，可以通过标签将其只插入到某个分片中。例如

sh.addTagRange("test.log",{ "_id" : { "$minKey" : 1 }  }, { "_id" : { "$maxKey" : 1 } },"tag_rs-a");

可以在config库中的tag文档中查看设置的标签信息。

use config

db.tags.find();

4.4 组合片键

数据库中没有比较合适的片键供选择，或者是打算使用的片键基数太小（即变化少如星期只有7天可变化），可以选另一个字段使用组合片键，甚至可以添加冗余字段来组合。一般是粗粒度+细粒度进行组合。

组合片键的创建，对GridFS的chunks集合使用files_id和n组合分片。

组合分片是比较好的一种分片的选择，好的组合分片可以同时解决热点和随机读IO问题。例