mongodb 分片键的特点，选择条件及分片原则
1、集群cluster:包含多个分片
分片shard:包含多个chunk
块chunk:包含多个文档
文档doc:包含shard key 的一行数据
片键shard key:文档中的一个字段
复制集
分片demo:
2._id 自增作为片键的特点，邮件业务：
块的基数大小：要非常大，避免一个chunk太大
写分布：_id 片键自增，连续写到chunk1，chunk2，导致chunk1,chunk2过大，副本移动数据慢
定向查询：一般不用邮件id来查邮件
3._id hashed作为片键的特点，邮件业务：
块的基数大小：id hashed 后也足够大，随机均衡分布在不同的分片上
写分布：_id 随机均衡分布在不同的分片上
定向查询：一般不用邮件id来查邮件，所以每次查询都要到所有节点查询数据，比较慢
4._userid作为片键的特点，邮件业务：
块的基数大小：太小，一个用户的邮件都写到一个块里,时间久了，一个块的数据非常大，不好移动
写分布：_id 随机均衡分布在不同的分片上
定向查询：一般不用邮件id来查邮件，所以每次查询都要到所有节点查询数据，比较慢
组合片键：
5. {userid：1，time:1}作为组合片键的特点，邮件业务：
块的基数大小：基数足够大
写分布：能分布写到不同的块分片上
定向查询：一般会用userid来查数据，能很好的定位到分片上查询数据，不用查询所有的分片；
综合总结：组合片键来给mongodb分片比较好，能满足基数比较大，写分布也可以写到不同的分片上，也可以根据业务常用的使用情景查询部分节点就可以查到数据，不用查询所有节点提高查询速度。
mongodb 块的原因：
刷盘机制，缓存机制100秒，日志文件，刷盘时间60秒后刷到磁盘
写比较多没有查询，可以修改缓存100秒的时间，修改大，这样提高写的速度，多次提交，减少刷盘此时，每次刷盘的数据量会增大
标签：原则,mongodb,查询,分片,片键,id,邮件 From： https://www.cnblogs.com/csj007523/p/16863600.html