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MongoDB自动分片介绍
MongoDB的分片框架中有3个角色：1）Query Routers：路由 2）Config servers：元数据服务器 3）Shards：数据节点 接着是坐标系的定义：MongoDB可通过索引来获取相关对象的地址，成为“坐标系”。
MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。
水平扩展能力：MongoDB的分片功能不仅可以用来存储大量数据，还可以提高数据库的读写性能。因为分片可以将数据分散到多个服务器，从而充分利用了服务器的并行处理能力。
面向集合存储，容易存储对象类型的数据。在MongoDB 中数据被分组存储在集合中，集合类似RDBMS 中的表，一个集合中可以存储无限多的文档。（2）模式自由，采用无模式结构存储。
MongoDB 的数据分块称为 chunk。每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录，通常最大尺寸是 200MB，超出则生成新的数据块。
如何部署MongoDB分片集群
1、Config Servers就是用来存储：所有shard节点的配置信息、每个chunk的shard key范围、chunk在各shard的分布情况、该集群中所有DB和collection的sharding配置信息。
2、提供了对外暴露的服务 mongo-service ，可通过 主机：NodePort的端口 的方式访问。使用 curl http：//17123207：30741 测试连接 MongoDB 。
3、我这里做了从原单机数据库数据导出后，再分片集群库中导入操作。当设置了要分片的库，及表后，系统会自动帮你添加库及表。设置完成后，就可以导入数据了。
4、部署过，没有深入研究过，一般mongodb部署主从、或者mongodb分片集群；建议3台或5台服务器来部署。MongoDB分片的基本思想就是将集合切分成小块。这些块分散到若干片里面，每个片只负责总数据的一部分。
5、片键基比较小时，所有的键值相同导致MongoDB不能分裂Chunk，迁移这些不可分裂的Chunk将更加耗时，即使迁移后也难以保证数据在各个分片上的平衡。
MongoDB应用1——日志分析
1、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
2、游戏场景，使用MongoDB存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新。
3、查看是否开启操作日志：nosql ： db.getProfilingStatus（）返回：{ was： NumberInt（0）， slowms： NumberInt（100）} 注：was：0表示未开启。
4、物联网场景：使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析。 ● 视频直播：使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等。
5、MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。
mongodb适用于什么场景
1、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
2、高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。
3、● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
mongodb切片坐标系定义
1、接着是坐标系的定义：MongoDB可通过索引来获取相关对象的地址，成为“坐标系”。
