面试题：MongoDB数据分片的基本原理是什么

Question

请简要阐述MongoDB数据分片的基本原理，包括分片键的作用、数据如何基于分片键分布到不同分片上。

Answer 1

MongoDB数据分片基本原理

1. 分片键作用
   • 数据分布依据：分片键是决定文档分配到哪个分片的关键依据。它类似于索引，MongoDB根据分片键的值将集合中的文档分散到不同的分片上。
   • 负载均衡：合理选择分片键能确保数据在各个分片上均匀分布，避免出现数据倾斜（即某些分片数据量过大，而其他分片数据量过小）的情况，从而实现集群的负载均衡。例如，如果选择一个在数据集中分布较均匀的字段作为分片键，就可以使不同值对应的文档均匀地分散到不同分片。
   • 查询优化：当查询条件中包含分片键时，MongoDB可以快速定位到包含相关数据的分片，减少不必要的跨分片查询，提高查询效率。
2. 数据基于分片键分布到不同分片的过程
   • 范围分片：如果使用范围分片策略，MongoDB会按照分片键值的范围将数据划分到不同的分片。例如，假设分片键是用户ID，范围是1 - 1000，1 - 500的用户文档可能被分配到分片A，501 - 1000的用户文档可能被分配到分片B。当插入一个新文档时，MongoDB会根据文档的分片键值，判断其所属范围，进而将文档存储到对应的分片。
   • 哈希分片：采用哈希分片时，MongoDB会对分片键值计算哈希值，然后根据哈希值将数据分配到不同的分片。哈希值均匀分布，所以数据也会相对均匀地分布在各个分片上。比如，无论分片键是何种类型的数据，计算出的哈希值会决定该文档最终落在哪个分片。这样即使分片键的值分布不均匀，通过哈希运算后，数据也能均匀分布，减少数据倾斜。