MongoDB范圍片鍵和哈希片鍵是什么

這篇文章給大家分享的是有關MongoDB范圍片鍵和哈希片鍵是什么的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

01 片鍵

    MongoDB的片鍵決定了集合中存儲的數據在集合中的分布情況，具體的方法是使用片鍵值的范圍來對集合中的數據進行分區。舉個例子：

假如我們以年齡age來作為片鍵，那么age的范圍理論上是0~80，此時，MongoDB會為我們定義age的四個范圍區間，他們分別是：0~20,20~40,40~60，60~80，每個范圍都是一個chunk，這樣我們寫入數據之后，數據里面的數據塊就有：

chunk1:  age  0~20

chunk2:  age  20~40   

chunk3：age  40~60

chunk4：age  60~80

需要注意的是，在一個集合中，被選為片鍵的這個字段上必須有一個支持片鍵的索引，或者是必須有一個以這個字段開頭的聯合索引。

通常情況下，我們給字段添加的索引，最常見的是普通索引或者哈希索引，

普通的索引字段如果作為片鍵，那么這個片鍵我們稱為范圍片鍵；

哈希索引字段如果作為片鍵，那么這個片鍵我們稱為哈希片鍵。

下面我們來看二者的不同之處：

02 范圍片鍵(遞增片鍵)

范圍片鍵，顧名思義，就是將數據根據片鍵劃分到連續的范圍里面，在這個模型中，那些值"相似"的文檔可能位于同一個片中。例如下面這樣：

這中分片方式是MongoDB默認的分片方式，它有好處也有壞處。

好處：

    可以高效的讀取連續范圍內的目標文檔。如果你使用范圍查詢，則可以比較快速的拿到所有的結果值。因為數據所在的數據chunk比較少。

壞處：

    如果我們寫入的數據都幾種在某一個分片區間，那么讀寫性能都可能因為片鍵劃分不均勻而降低。(例如下圖中，數據的基數大部分在20~maxKey，則大部分都在chunk C的位置，本身分布不均勻),Chunk C的寫入壓力將會增大。

在下列場景中，使用范圍片鍵比較合適：

1、數據的基數比較大

2、分片的寫入頻率比較低(插入較少不容易產生chunk的搬運)

3、非單調變化的分片(如果單調寫，則會分到同一個塊里面，容易達到chunk割裂的條件，產生chunk的搬運)

如果數據滿足上面的三個條件，則我們寫入的數據可能是這樣的：

就是比較均勻的寫入到了數據塊中。

03 哈希片鍵

    哈希片鍵使用哈希索引在共享集群中對數據進行分區。哈希索引計算單個字段的哈希值作為索引值，該值用作片鍵(注意，這里并不是字段本身的值，而是hash之后的值)。

    使用哈希索引，我們寫入數據之后，對應寫入數據塊的圖示可能如下：

從圖中我們看出來，雖然我們輸入的x值比較接近，分別是25、26、27，但是，經過hash函數之后，他們所在的數據塊序號可能差距很遠。

哈希分片在分片集群中提供了更均勻的數據分布，集合中那些具有近似值的文檔，可能會被分到不同的塊上，mongos更有可能執行廣播操作來完成給定的范圍查詢。

哈希值得計算，是由MongoDB來負責的，不是應用程序負責的

作為哈希片鍵的索引字段應該有如下特點：

1、具有大量不同的值

2、哈希索引適合單調變化的字段，例如自增值，時間值等(因為可以將單調的字段通過hash函數映射到不同的塊上去，從而分散寫入壓力，例如下圖，雖然數據連續，但是寫入了不同的數據塊中)

它的缺點也比較明顯，當我們查詢某個范圍的值的時候，hash索引會查找更多的數據分片，并將最終的結果匯總起來交給我們。

在實際生產環境中，我們需要結合自己的需求來確定使用哪種類型的片鍵，再次強調，在設定某個字段作為片鍵之前，需要先在當前字段創建對應類型的索引，或者創建一個以當前字段開頭的聯合索引。否則設定片鍵的語句會報錯。

下面是分片創建從無到有的過程舉例：

1、創建表，只有一個字段name，并插入數據
mongos> use aaa
switched to db aaa
mongos> db.aaa.insert({name:1})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
mongos> db.aaa.insert({name:2})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
mongos> db.aaa.insert({name:3})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
mongos> db.aaa.insert({name:4})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
mongos> 

2、查看數據
mongos> db.aaa.find()
{ "_id" : ObjectId("5fdb7d54d91f2f9bae3b09a1"), "name" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5fdb7d56d91f2f9bae3b09a2"), "name" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5fdb7d59d91f2f9bae3b09a3"), "name" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5fdb7d5cd91f2f9bae3b09a4"), "name" : 4 }

3、允許數據庫分片
mongos> sh.enableSharding("aaa")
{
 "ok" : 1,
 "operationTime" : Timestamp(1608220038, 3),
 "$clusterTime" : {
  "clusterTime" : Timestamp(1608220038, 3),
  "signature" : {
   "hash" : BinData(0,"shemm3xvSYrMiy9t7gSYcVtFUuE="),
   "keyId" : NumberLong("6894922308364795934")
  }
 }
}
mongos> 

4、在name字段創建hash索引
mongos> db.aaa.createIndex({name:"hashed"},{background:true})
{
 "raw" : {
  "sharding_yeyz/127.0.0.1:27018,127.0.0.1:27019,127.0.0.1:27020" : {
   "createdCollectionAutomatically" : false,
   "numIndexesBefore" : 1,
   "numIndexesAfter" : 2,
   "ok" : 1
  }
 },
 "ok" : 1,
 "operationTime" : Timestamp(1608220115, 3),
 "$clusterTime" : {
  "clusterTime" : Timestamp(1608220115, 3),
  "signature" : {
   "hash" : BinData(0,"S3Wz9G26eJyOcwa1OLS6TVYu6SE="),
   "keyId" : NumberLong("6894922308364795934")
  }
 }
}

5、以name字段作為片鍵創建哈希分片
mongos> sh.shardCollection("aaa.aaa",{name:"hashed"})
{
 "collectionsharded" : "aaa.aaa",
 "collectionUUID" : UUID("20a3895e-d821-43ae-9d28-305e6ae03bbc"),
 "ok" : 1,
 "operationTime" : Timestamp(1608220238, 10),
 "$clusterTime" : {
  "clusterTime" : Timestamp(1608220238, 10),
  "signature" : {
   "hash" : BinData(0,"qeQlD3jsSvRZkyamEa2hjbezEdM="),
   "keyId" : NumberLong("6894922308364795934")
  }
 }
}

6、查看分片信息
mongos> db.printShardingStatus()
--- Sharding Status --- 
 sharding version: {
 "_id" : 1,
 "minCompatibleVersion" : 5,
 "currentVersion" : 6,
 "clusterId" : ObjectId("5fafaf4f5785d9965548f687")
 }
 shards:
 { "_id" : "sharding_yeyz", "host" : "sharding_yeyz/127.0.0.1:27018,127.0.0.1:27019,127.0.0.1:27020", "state" : 1 }
 { "_id" : "sharding_yeyz1", "host" : "sharding_yeyz1/127.0.0.1:27024,127.0.0.1:27025,127.0.0.1:27026", "state" : 1 }
 active mongoses:
 "4.0.6" : 1
 autosplit:
 Currently enabled: yes
 balancer:
 Currently enabled: yes
 Currently running: no
 Failed balancer rounds in last 5 attempts: 2
 Last reported error: Could not find host matching read preference { mode: "primary" } for set sharding_yeyz
 Time of Reported error: Wed Nov 18 2020 17:08:14 GMT+0800 (CST)
 Migration Results for the last 24 hours: 
  No recent migrations
 databases:
 { "_id" : "aaa", "primary" : "sharding_yeyz", "partitioned" : true, "version" : { "uuid" : UUID("26e55931-d1c1-4dc5-8a03-b5b0e70f6f43"), "lastMod" : 1 } }
  aaa.aaa
   shard key: { "name" : "hashed" }
   unique: false
   balancing: true
   chunks:
    sharding_yeyz 1
   { "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : sharding_yeyz Timestamp(1, 0)

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