MongoDB的分片是指把大數據分散到多臺不同的物理機上，通過分片讀取大數據，從而解決單臺服務器不能存儲大量數據，單個操作讀取負荷大、性能難以滿足期望等問題。本文主要介紹了MongoDB架構下的分片優化實踐。

MongoDB架構下的分片優化，一般需要經過如下幾個步驟：

1. 分區鍵的選擇：可以通過一些性能分析工具，來尋找MongoDB數據量最大的分區鍵。這里分為兩類：一類是唯一分區鍵，非唯一分區鍵；另一類是按照時間、地理位置等，從而將數據庫分成幾個區域。分區鍵的選擇是整個MongoDB架構優化過程的基礎。

2. 節點規劃：如果采用備份方式，將一個主節點備份到另外一臺服務器上，可以增加數據的容錯能力，充分讓用戶利用存儲設備；如果采用Sharding方式，就會分配許多Shard節點，這些節點會根據分區鍵的維度，分布到各個單元中。

3.數據索引：為了提高查詢性能，應當根據檢索的Key字段，主動創建索引。要根據頻繁查詢的字段，創建業務索引，以及按照collection中的_id字段，分區表的分區鍵創建索引。

通過上述步驟，MongoDB架構下的分片優化，用來解決數據讀取時的性能問題，從而提升數據訪問以及排序分析等等操作。如某一場景需要將單個集合的1.2億條數據進行排序排名，并且每3秒統計和生成排名數據，可以通過將以上集合按唯一分區鍵分片，設置24個分片，使用 24個Shard節點，有效的將24次排序耗時從12分鐘削減至1分鐘左右：

// 連接MongoDB

client = pymongo.MongoClient(‘mongodb://localhost:27017/’)

// 建立index

db.users.createIndex({“name”: 1})

// 分片

sh.shardCollection(‘db.users’,{“name”: 1},{numInitialChunks: 24})

// 根據分片鍵來提交查詢

query = {

name: {

‘$in’: [‘hello’,’world’]

}

}

// 進行排序

users.aggregate([

{$match: query}

{

‘$sort’: {

‘name’: -1

}

}

])

從上述代碼可以看出，正確而有效的安排分片規劃，能夠有效的實現MongoDB架構下的分片優化。

總之，分片優化不僅可以提高MongoDB的性能，同時也可以實現數據的容錯能力，個性化的數據劃分。使用MongoDB進行數據分片，必須正確的實施，才能夠最大限度的發揮其所提供的性能提升的作用。