在单个MongoDB副本集的情况下，客户端是直接连接mongod来操作MongoDB， 如果在MongoDB分片下，则客户端不是直接连接mongod，而是 客户端连接mongos，而mongos再路由到对应的MongoDB副本集上，而路由的关系是保存是配置服务器上.关系以下： 客户端 | mongos -- 配置服务器(保存路由关系等分片相关信息) | 副本集

1.建立配置服务器

配置服务器相当于集群的大脑，保存着集群和分片的相关路由数据，如各分片包含哪个数据的信息。 配置服务器并不需要太多的空间，它保存的只是数据的分布表。 由于它包含数据是非常重要的，必须启用日志功能。 启动脚本： MONGODB_HOME="`pwd`" ${MONGODB_HOME}/bin/mongod \ --configsvr \ --dbpath ${MONGODB_HOME}/data/db \ --port 40000 \ --fork \ --pidfilepath ${MONGODB_HOME}/mongodb.pid \ --logpath ${MONGODB_HOME}/logs/mongod.log --logappend --logRotate rename其中 --configsvr选项指定mongod为新的配置服务器，使用该选项就比较直白地说明了配置服务器的用途。 按照类似以上配置再建立端口40001,40002的配置服务器，形成40000,40001,40002三台配置服务器

2.建立mongos服务器

mongos需要知道配置服务器的地址，所以必须使用--configdb选项启动mongos。 还需要注意的是，mongos服务器材并不需要指定数据目录，因为它本身并不保存数据，它会在启动时从配置服务器加载集群数据。 启动脚本: MONGODB_HOME="`pwd`" ${MONGODB_HOME}/bin/mongos \ --configdb 192.168.20.111:40000,192.168.20.111:40001,192.168.20.111:40002 \ --port 50000 \ --fork \ --pidfilepath ${MONGODB_HOME}/mongodb.pid \ --logpath ${MONGODB_HOME}/logs/mongod.log --logappend --logRotate rename

其中，

--configdb 192.168.20.111:40000,192.168.20.111:40001,192.168.20.111:40002指定了mongos保存相关分片集群数据到配置服务器，配置服务器的配置地址。

另外，再建立端口50001，50002，成立三个接收客户端的mongos服务器

3.副本集转换为分片

有两种情况， 一种是已经存在副本集，即在建立分片群集之差，副本集已经处于启动的状态; 另一种是新建立的副本集。

3.1已存在的副本集转换为分片

如现在192.168.20.111:20000, 192.168.20.111:20001, 192.168.20.111:20002上有一个shard2的副本集 使用mongo客户端连接上mongos运行命令 mongos>sh.addShard("shard2/192.168.20.111:20000,192.168.20.111:20001,192.168.20.111:20002")可以在参数中指定副本集的所有成员，也可以不指定全部成员，因为mongos能够自动检测到没有包含在副本集成员表中的成员， 可使用sh.status()，可发现MongoDB已经找到其他的副本成员。 如有多个已经存在的副本集还没转换为分片，则只要它们跟现已有的分片副本集存在同名的数据库，就可将它们作为新分片全部 添加到集群中； 但如果它们有一个相同的数据库存在，则mongos会拒绝添加这个副本集到集群中。

3.2新建立的副本集转换为分片

先启用副本集脚本: MONGODB_HOME="`pwd`" ${MONGODB_HOME}/bin/mongod \ --shardsvr \ --replSet shard3 \ --dbpath ${MONGODB_HOME}/data/db \ --port 30000 \ --fork \ --pidfilepath ${MONGODB_HOME}/mongodb.pid \ --logpath ${MONGODB_HOME}/logs/mongod.log --logappend --logRotate rename \ --oplogSize 10 假设副本集shard3有3个成员192.168.20.111:30000, 192.168.20.111:30001, 192.168.20.111:30002 则连接上mongos运行命令sh.addShard()将副本集转换成分片 #查看分片服务器的配置 连接上mongos运行命令db.runCommand( { listshards : 1 } )查看分片的详细列表 mongos> use admin; switched to db admin mongos> db.runCommand({listshards:1}); { "shards" : [ { "_id" : "shard1", "host" : "shard1/192.168.20.109:10000,192.168.20.109:10001" }, { "_id" : "shard2", "host" : "shard2/192.168.20.109:20000,192.168.20.109:20001" }, { "_id" : "shard3", "host" : "shard3/192.168.20.109:30000,192.168.20.109:30001" } ], "ok" : 1 }

4.数据分片

默认情况下，MongoDB不会自动对数据进行拆分，如果需要对某个数据库、集合进行拆分，则需要通过命令通知到mongos #拆分数据库 mongos> db.enableSharding("test"); 2016-12-03T06:19:35.901-0800 E QUERY [thread1] TypeError: db.enableSharding is not a function : @(shell):1:1没以上方法，则使用以下命令 mongos> db.runCommand({enablesharding:"test"}); { "ok" : 0, "errmsg" : "enableSharding may only be run against the admin database.", "code" : 13 }则表明需要切换到admin才可以执行enableSharding命令 mongos> use admin; switched to db admin mongos> db.runCommand({enablesharding:"test"}); { "ok" : 1 } #指定片键来分片 >db.shardCollection("test.foo", {"name":1}); 2016-12-03T06:24:44.049-0800 E QUERY [thread1] TypeError: db.shardCollection is not a function : @(shell):1:1则使用以下命令 >db.runCommand({shardCollection:"test.foo", key:{"name":1}}); { "collectionsharded" : "test.foo", "ok" : 1 } >use test; switched to db test mongos> db.foo.insert({"name":"abc"}); WriteResult({ "nInserted" : 1 })

在这里，我们说下分片的策略。

4.1分片策略

分片策略有两种: 升序分片（Ranged Sharding） 根据片键的值将集合分成多个块，每个块包含一个连续的范围，这样片键值相近的文档就很可能处于同一块中， 这种情况下，片键创建的是升序索引

>db.createIndex({ "userId":1 })升序分片

如果应用中比较倾向于范围查询的情况下，可以考虑升序分片这种策略， 如将用户id作为升序分片的片键：

>sh.shardCollection( "database.collection", { "userId":1 } ); 哈希分片（Hashed Sharding） 将片键进行运算得到哈希值，映射到对应集合块中， 这种情况下，片键创建的是哈希索引 >db.createIndex({ "userId" : "hashed" })哈希分片

这种分片可以查询速度很快， 使用哈希值可以比较平均地将查询平衡到不同的分片中，达到分片的真正作用， 不过，有个缺点就是，在哈希分片情况下，如果需要范围查询，则需要查询各个分片，然后再聚合结果，这对分片的使用不太理想。 哈希分片:

>sh.shardCollection( "database.collection", { "userId" : "hashed" } )

#查看数据在分片上情况

mongos> db.foo.stats();#使用sh.status()查看分片、数据库和分片集合的摘要信息

mongos> sh.status(); --- Sharding Status --- sharding version: { "_id" : 1, "minCompatibleVersion" : 5, "currentVersion" : 6, "clusterId" : ObjectId("5842d23e32e5f535ca644556") } shards: { "_id" : "shard1", "host" : "shard1/192.168.20.109:10000,192.168.20.109:10001" } { "_id" : "shard2", "host" : "shard2/192.168.20.109:20000,192.168.20.109:20001" } { "_id" : "shard3", "host" : "shard3/192.168.20.109:30000,192.168.20.109:30001" } active mongoses: "3.2.8" : 3 balancer: Currently enabled: yes Currently running: no Failed balancer rounds in last 5 attempts: 0 Migration Results for the last 24 hours: No recent migrations databases: { "_id" : "test", "primary" : "shard1", "partitioned" : true } test.foo shard key: { "name" : 1 } unique: false balancing: true chunks: shard1 1 { "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard1 Timestamp(1, 0)

5.java客户端

https://github.com/jjavaboy/lam-nio/blob/master/lam-mongodb/src/main/java/lam/mongo/demo/ShardDemoTest.java