chunk切分是根據(jù)分片策略進(jìn)行實(shí)施的，分片策略的內(nèi)容包括分片鍵和分片算法。
當(dāng)前，MongoDB支持兩種分片算法：
- 范圍分片（range sharding）
假設(shè)集合根據(jù)x字段來(lái)分片，x的完整取值范圍為[minKey, maxKey]（x為整數(shù)，這里的minKey、maxKey為整型的最小值和最大值），其將整個(gè)取值范圍劃分為多個(gè)chunk。
如：
chunk1包含x的取值在[minKey，-75）的所有文檔。
chunk2包含x取值在[-75，25）之間的所有文檔，依此類(lèi)推。
范圍分片能很好地滿足范圍查詢(xún)的需求，比如想查詢(xún)x的值在[-30，10]之間的所有文檔，這時(shí)mongos直接將請(qǐng)求定位到chunk2所在的分片服務(wù)器，就能查詢(xún)出所有符合條件的文檔。
范圍分片的缺點(diǎn)在于，如果Shard Key有明顯遞增（或者遞減）趨勢(shì)，則新插入的文檔會(huì)分布到同一個(gè)chunk，此時(shí)寫(xiě)壓力會(huì)集中到一個(gè)節(jié)點(diǎn)，從而導(dǎo)致單點(diǎn)的性能瓶頸。
一些常見(jiàn)的導(dǎo)致遞增的Key如下：
時(shí)間值。
ObjectId，自動(dòng)生成的_id由時(shí)間、計(jì)數(shù)器組成
UUID，包含系統(tǒng)時(shí)間、時(shí)鐘序列
自增整數(shù)序列
- 哈希分片（hash sharding）
哈希分片會(huì)先事先根據(jù)分片鍵計(jì)算出一個(gè)新的哈希值（64位整數(shù)），再根據(jù)哈希值按照范圍分片的策略進(jìn)行chunk的切分。
哈希分片與范圍分片是互補(bǔ)的，由于哈希算法保證了隨機(jī)性，所以文檔可以更加離散地分布到多個(gè)chunk上，這避免了集中寫(xiě)問(wèn)題。然而，在執(zhí)行一些范圍查詢(xún)時(shí)，哈希分片并不是高效的。因?yàn)樗械姆秶樵?xún)都必然導(dǎo)致對(duì)所有chunk進(jìn)行檢索，如果集群有10個(gè)分片，那么mongos將需要對(duì)10個(gè)分片分發(fā)查詢(xún)請(qǐng)求。
哈希分片與范圍分片的另一個(gè)區(qū)別是，哈希分片只能選擇單個(gè)字段，而范圍分片允許采用組合式的多字段作為分片鍵。
哈希分片僅支持單個(gè)字段的哈希分片：
{ x : "hashed" }
4.4 以后的版本，可以將單個(gè)字段的哈希分片和一個(gè)到多個(gè)的范圍分片鍵字段來(lái)進(jìn)行組合，比如指定 x:1,y 是哈希的方式：
{x : 1 , y : "hashed"}
分片鍵選擇：
分片鍵的基數(shù)，取值基數(shù)越大越有利于擴(kuò)展
分片鍵的取值分布應(yīng)該盡可能均勻
業(yè)務(wù)讀寫(xiě)模式，盡可能分散寫(xiě)壓力，而讀操作盡可能來(lái)自一個(gè)或少量的分片
分片鍵應(yīng)該能適應(yīng)大部分的業(yè)務(wù)操作
參考
全面剖析 MongoDB 高可用架構(gòu)
https://mp.weixin.qq.com/s/jLsviuQ0wCcsmkskXSFdEQ
MongoDB分片（Sharding）技術(shù)
https://blog.csdn.net/weixin_52622200/article/details/121613135
mongoDB高可用部署架構(gòu)——分片集群篇（Sharding）
https://developer.aliyun.com/article/879873
