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未整理好，以下仅仅为关键内容笔记

MongoDB 中常用的分布式架构
1、Replica Set 副本集模式：一个 Primary 节点用于写入数据，其它的 Secondary 节点用于查询数据
2、Sharding 分片模式：将不同的数据分配在不同的机器中，也就是数据的横向扩展

Sharding 分片模式
分片（shard）：每个分片包含一部分分片数据。每个分片可以部署为一个副本集；

MongoDB 在集合级别分片数据，将收集数据分布在集群中的各个分片上。
MongoDB 使用分片键在各个分片之间分发集合中的文档。分片键由文档中的一个或多个字段组成。

集合必须有一个以分片键开头的索引，如果集合本身没有对应的索引，在指定分片的时候会创建对应的索引。

MongoDB 的分片集群，数据会被均匀的分布在不同的 shard 中，对于每一个 shard 中的数据，是存储在一个个的 chunk 中的，每个 chunk 代表 shard 中的一部分数据。

简单就是使用 chunk 存储数据，方便集群进行数据在分片集群中进行数据的均衡迁移操作。

chunk 的大小选择很重要，集群默认的大小是 64 兆，可以根据业务大小进行调节。
较小的 chunksize
优点：数据均衡和迁移速度快，数据分布更均匀；
缺点：数据分裂频繁，路由节点消耗更多资源。

较大的 chunksize
优点：数据分裂少；
缺点：数据块移动集中消耗IO资源。

分片的算法
哈希分片
哈希分片会计算分片键字段值的哈希，然后根据哈希分片键值，每个块分配一个范围。

范围分片
MongoDB 中分片键划分数会根据数据范围，将不同范围内的数据划分到不同的分片中，同一个范围内的数据就能够分布在同一个分片中了。