如果没有对集合设置数据分片，数据将被集中存放在一个Shard节点中，这将导致其他Shard节点的存储空间和计算性能无法被充分利用。

前提条件

实例类型为分片集群实例。

• 片键一经设置，不可修改，不可删除。
• 执行了数据分片操作后，均衡器会对满足条件的数据进行拆分，这将占用实例的资源，请在业务低峰期操作。

说明 您可以在设置数据分片之前，调整均衡器的活动窗口，指定它在业务低峰期执行均衡操作。详情请参见设置Balancer的活动窗口。

• 片键的选取将影响分片集群实例性能，关于片键选取的案例介绍，请参见。

分片策略介绍

除了上述两种分片策略，您还可以配置复合片键，例如由一个低基数的键和一个单调递增的键组成，详情请参见Shard Key选择案例。

本文以mongodbtest数据库，customer集合为例介绍操作流程。

• 对集合所在的数据库启用分片功能。

示例：

说明 您可以通过sh.status()查看分片状态。

• 对片键的字段建立索引。

说明

• <collection>：集合名。

• <keypatterns>：包含用于建立索引的字段和索引类型。 常见的索引类型如下：

  • 1：创建升序索引
  • -1：创建降序索引
  • "hashed"：创建哈希索引

创建哈希索引示例：

• 对集合设置数据分片。

sh.shardCollection("<database>.<collection>",{ "<key>":<value> } ) 

说明

• <database>：数据库名。
• <collection>：集合名。
• ：分片的键，MongoDB将根据片键的值进行数据分片。
• <value>
  • 1：表示基于范围分片，通常能很好地支持基于片键的范围查询。

基于范围分片的配置示例：

基于哈希分片的配置示例：

sh.shardCollection("mongodbtest.customer",{"id":"hashed"})

后续操作

经过一段时间的运行或数据写入后，您可以在Mongo Shell中执行sh.status()，查看数据在各Shard节点中的分布信息。