面试题：MongoDB中片键选择对数据分布的影响

Question

请阐述在MongoDB中，不同类型的片键（如单调递增片键、随机片键等）是如何影响数据在集群中的分布的，并举例说明每种片键适用的场景。

Answer 1

单调递增片键

1. 对数据分布的影响：
   • 数据会按照片键值的顺序依次分布在各个分片上。随着片键值单调递增，新的数据会不断添加到最后一个分片上。这可能导致数据写入热点，即最后一个分片承受过多的写操作，而其他分片利用率较低。例如，假设片键是时间戳字段，随着时间推移，新产生的数据都具有更大的时间戳值，这些数据都会被写入到最新的分片区域。
2. 适用场景：
   • 日志记录：如应用程序的日志数据，通常按时间顺序产生。使用单调递增的时间戳作为片键，可以让新的日志数据依次写入，并且便于按时间范围查询，例如快速查询最近一段时间内的日志。
   • 订单流水：订单数据一般按订单生成时间顺序产生，使用单调递增的订单生成时间作为片键，适合按订单时间进行分析和查询，如统计某时间段内的订单量。

随机片键

1. 对数据分布的影响：
   • 数据会较为均匀地分布在各个分片上。因为片键值是随机的，每个分片接收新数据的概率相对均衡，避免了某个分片成为写入热点。例如，使用UUID（通用唯一识别码）作为片键，UUID的生成是随机的，所以数据会随机分布在不同分片上。
2. 适用场景：
   • 实时数据分析：在实时收集大量数据并进行分析的场景下，如物联网设备实时上传的数据。使用随机片键能确保数据均匀分布，避免单个分片过载，保证系统的高并发写入性能。
   • 在线游戏数据：例如游戏中的玩家实时状态数据，每个玩家的状态更新都是随机的，使用随机片键可以使数据均匀分布在集群中，支持大量玩家同时在线的高并发场景。