看了一些关于mongodb cluters分片的资料，后期对shard key的作用和数据迁移感到很迷茫。假设我们有两个分片来存储英语词典中的单词。单词的第一个字母是选择的分片键。假设以A-C开头的词被分配到shard-A；以 D-Z 开头的单词分配给分片 B。显然，通过这种方式，Shard-B 中的词数比 Shard-A 中的词数多得多。因此，一段时间后，一些以 D-Z 开头的词会从 Shard-B 迁移到 Shard_A 以进行数据平衡。所以，我的困惑是，以 D-Z 开头的单词出现在 Shard-A 中与分片键的规则相矛盾。
请帮助我走出迷茫。 提前致谢。
最佳答案
当你choose a shard key您正在确定 MongoDB 集群如何根据观察值自动对数据进行分区。
您对字母表中的单个字母进行分片的示例将是一个糟糕的选择，因为:
您会将分片键粒度限制为一组固定的选择(例如，如果值是大写 A-Z，则有 26 个可能的选择)。
具有低基数的分片键确实会导致无法进一步分割的范围(即您的字典示例，其中以“B”开头的单词多于“X”)。在 MongoDB 术语中，分片键范围称为 block ；那些不能进一步划分的将被标记为 jumbo chunks .巨型 block 将继续增长，平衡器不会尝试迁移它们。
除非您的应用程序用例涉及在大多数查询中频繁地按首字母进行搜索，否则此分片键也不会对 targeted queries 有效。 .有针对性的查询效率更高，因为 mongos 可能会将范围查询限制到一个或多个分片，而不必将查询发送到所有分片(又名 scatter-gather 查询)。
注意:如果“单个字母”已保存为分片集合中每个文档中存在的字段，则只能选择“单个字母”作为分片键。
一个更典型的分片键示例是使用具有高基数(良好的唯一性)的字段的值。在字典示例中，您也许可以使用字典单词作为分片键。
假设您首先对一个空集合进行分片，这在概念上将演化如下:
该集合从单个 block 开始，该 block 覆盖具有特殊值“MinKey .. MaxKey”(又名从负到正无穷大，或全方位的数据)。
添加文档时，MongoDB 会估计有多少文档已插入到给定 block 中，并会自动 split chunks一旦一个 block 范围内有大约 64MB 的文档，就分为多个范围。
block 范围将反射(reflect)数据的分布，因此在字典示例中，包含 B 的值范围将比包含 X< 的数据范围有更多的="" block="">。例如，与“waffle .. yak”相比，可能有“bab .. bacon”、“baconer .. badger”等范围。
基于 migration thresholds ，MongoDB 平衡器将根据需要定期在分片之间重新分配 block 。
一个好的分片键将具有固有的写入分布，可以最大限度地减少重新平衡工作。您还必须考虑数据的到达方式。例如，如果您根据英语词典中的单词进行分片并按词典顺序插入单词定义，那么您最终会将所有写入定向到当前值范围所在的单个“热分片”。相比之下，如果您的单词具有自然分布(例如，当它们出现在报纸文章中时)，则写入会更加分散。
Assume that words begining with A-C is assigned to shard-A; word begining with D-Z is assigned to shard-A.
默认情况下，分片键范围和分片之间没有关联。正常的目标是允许数据根据需要自动重新分配。
可以使用 tag aware sharding 设置一些分片亲和性，但通常这是出于非常具体的原因，例如多个数据中心或热/冷数据用例(另请参阅:Four Ways to Optimize Your Cluster With Tag-Aware Sharding)。
关于mongodb 分片键使用，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30288123/
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