如何选择合适的分片键以避免性能问题

在MongoDB中，分片键的选择对分片集群的性能和效率有着重要的影响。以下是一些关于如何选择合适的分片键以避免性能问题的建议：

1.分片键的选择原则

选择分片键时，需要考虑以下几个原则：

分布性：分片键应该能够将数据均匀地分布在集群的所有分片上，而不是集中在少数几个分片上。如果分片键的选择导致所有最近插入的文档都落到某个很小的连续范围内，那么这就抵消了分片的一个很大的好处：将插入的负载自动分布到不同的机器上。

局部性：分片键应该能够利用局部性原理，即任意给定时间间隔内所访问的数据基本都是有关系的；这能用来进行相关优化。例如，虽然对象ID是个糟糕的分片键，但它们提供了很好的局部性，因为它们是升序的。

足够的粒度：分片键应该有足够的粒度进行块拆分。如果随机分片键和升序分片键都不好用，那么下一个显而易见的选择就是粗粒度分片键，用户ID就是很好的例子。但如果粗粒度分片键的基数太小（如星期只有7天可变化），可以选另一个字段使用组合分片键，甚至可以添加冗余字段来组合。

2.分片键的选择策略

选择分片键时，可以参考以下策略：

首先确定一个经常性查询的字段：这个字段应该能够命中更少的分片，从而提高查询性能。

找到影响这些操作性能的关键点：如果选的字段基数比较小，可以添加一个粒度细的字段，以提高数据的分布性和利用率。

使用复合分片键：如果数据库中没有比较合适的片键供选择，或者是打算使用的片键基数太小，可以选另一个字段使用组合分片键，甚至可以添加冗余字段来组合。一般是粗粒度+细粒度进行组合。

3.分片键的选择案例

以下是一些分片键的选择案例：

案例1：使用日期字段、自增字段、时间戳分片的问题。这种方法可能会导致所有最近插入的文档都落到某个很小的连续范围内，从而影响分片的效果。

案例2：大粒度字段分片问题。如果使用大粒度字段作为分片字段，可能会导致分片的粒度太大，导致每个分片的数据都非常的大而且没有再分的可能，同时也可能会导致某个分片在某个时间点的访问量远远大于其他分片。

案例3：使用月份和用户名进行组合分片。这种方法可以保证热数据优于内存，同时也能保证数据的随机性，避免集中过热问题。但需要注意的是，对于新文档由于很多月份还不存在，可能会导致新数据都是往最后一个分片上面插入数据，存在热读写问题，最后通过均衡器对数据块进行移动。

总的来说，选择合适的分片键需要综合考虑多个因素，包括数据的访问模式、查询性能的需求以及数据的分布性和利用率等。通过对这些因素的深入理解和灵活运用，可以有效地避免性能问题，并充分利用MongoDB的分片功能。