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分片（sharding）是MongoDB通过水平扩展将数据集分布在不同的服务器上来提高自己的存储容量和吞吐量。和MySQL分区方案相比，MongoDB的最大区别在于它几乎能自动完成所有事情，只要告诉MongoDB要分配数据，它就能自动维护数据在不同服务器之间的均衡。

为什么要引入分片

高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的性能造成较大压力, 大的查询量会将单机的CPU耗尽, 大的数据量对单机的存储压力较大, 最终会耗尽系统的内存而将压力转移到磁盘IO上。

为了解决这些问题, 有两个基本的方法: 垂直扩展和水平扩展。

分片设计思想

分片为应对高吞吐量与大数据量提供了方法。使用分片减少了每个分片需要处理的请求数，因此，通过水平扩展，集群可以提高自己的存储容量和吞吐量。举例来说，当插入一条数据时，应用只需要访问存储这条数据的分片.

分片目的

一个MongoDB的分片集群包含如下组件：

这里要注意mongos提供的是客户端application与MongoDB分片集群的路由功能，这里分片集群包含了分片的collection和非分片的collection。如下展示了通过路由访问分片的collection和非分片的collection:

分片的内部是如何管理数据的呢？

在一个shard server内部，MongoDB还是会把数据分为chunks，每个chunk代表这个shard server内部一部分数据。chunk的产生，会有以下两个用途：

Splitting：当一个chunk的大小超过配置中的chunk size时，MongoDB的后台进程会把这个chunk切分成更小的chunk，从而避免chunk过大的情况
Balancing：在MongoDB中，balancer是一个后台进程，负责chunk的迁移，从而均衡各个shard server的负载，系统初始1个chunk，chunk size默认值64M,生产库上选择适合业务的chunk size是最好的。MongoDB会自动拆分和迁移chunks。

分片集群的数据分布（shard节点）

适合业务的chunksize是最好的。

chunk的分裂和迁移非常消耗IO资源；chunk分裂的时机：在插入和更新，读数据不会分裂。

chunksize的选择：

随着数据的增长，其中的数据大小超过了配置的chunk size，默认是64M，则这个chunk就会分裂成两个。数据的增长会让chunk分裂得越来越多。

这时候，各个shard 上的chunk数量就会不平衡。这时候，mongos中的一个组件balancer 就会执行自动平衡。把chunk从chunk数量最多的shard节点挪动到数量最少的节点。

chunkSize 对分裂及迁移的影响

MongoDB 默认的 chunkSize 为64MB，如无特殊需求，建议保持默认值；chunkSize 会直接影响到 chunk 分裂、迁移的行为。
chunkSize 越小，chunk 分裂及迁移越多，数据分布越均衡；反之，chunkSize 越大，chunk 分裂及迁移会更少，但可能导致数据分布不均。
chunkSize 太小，容易出现 jumbo chunk（即shardKey 的某个取值出现频率很高，这些文档只能放到一个 chunk 里，无法再分裂）而无法迁移；chunkSize 越大，则可能出现 chunk 内文档数太多（chunk 内文档数不能超过 250000 ）而无法迁移。
chunk 自动分裂只会在数据写入时触发，所以如果将 chunkSize 改小，系统需要一定的时间来将 chunk 分裂到指定的大小。
chunk 只会分裂，不会合并，所以即使将 chunkSize 改大，现有的 chunk 数量不会减少，但 chunk 大小会随着写入不断增长，直到达到目标大小。