MongoDB 数据库基础 之 chunk详解
MongoDB中，在使用到分片的时候，常常会用到chunk的概念，chunk是指一个集合数据中的子集，也可以简单理解成一个数据块，每个chunk都是基于片键的范围取值，区间是左闭右开。例如，我们的片键是姓名的第二个字母，包含了A-Z这26中可能，理想情况下，划分为26个chunk，其中每个字母开头的姓名记录即为一个chunk。
在数据写入的时候，mongos根据片键shard key的值来写入对应的chunk中，chunk可以表示的最小范围是单个唯一的shard key的值，只包含具体的单个片键值文档的chunk不能被分割，这个也比较容易理解，如果某个chunk只包含一个片键的值，如果对它进行分割，则代表一个片键值映射了2个chunk，下次遇到这个片键的文档时，mongos就不知道应该存放在哪个chunk当中了。
chunk的大小如何确定？？？
在MongoDB中，chunk的默认大小是64MB，可以增加或者减少chunk的大小。
chunk的大小不宜过小，如果chunk过小，好处是可以让数据更加均匀的分布，但是会导致chunk之间频繁的迁移，有一定的性能开销；同样的，chunk的大小不宜过大，过大的chunk size会导致数据分布不均匀，
chunk的分裂
当某个chunk的值达到了chunk所能表示的最大值的时候，这个时候chunk不能无限增长，需要通过分割的方法来减少chunk的大小，例如一个64MB的chunk分割成2个32MB的chunk，这样虽然增加了chunk的数量，但是带来的收益是单个chunk的缩小。
chunk的迁移
在分片+复制集的架构中，当某个服务器上的数据记录不停的增多，它上面分割的chunk就会变多，当集群中每个服务器上的chunk数量严重失衡的时候，mongodb会自动进行chunk的迁移工作，这个自动迁移的工作，是通过balancer来进行的。如果balancer发现各个shard之间的chunk数差异超过了提前规定的阈值，则会进行chunk的迁移工作，如下：
也就是从上面的状态变成下面的状态。每个小块代表一个chunk。
MongoDB自动触发迁移的阈值表如下：
chunk数量： <20，迁移阈值：2
chunk数量：20~79，迁移阈值：4
chunk数量： >80，迁移阈值：8
chunk的迁移一般使用锁来实现，从MongoDB3.4版本起，chunk的迁移分为7个步骤：
1、balancer进程将moveChunk的命令发送到源shard中
2、源shard使用内部moveChunk命令开始移动，迁移过程中，该chunk的操作依旧在源shard上进行，源shard依旧负责该chunk的写入操作
3、目标shard开始创建所需索引
4、目标shard开始请求chunk中的文档并开始接收数据的复制
5、接收完源shard的最后一个文档之后，目标shard启动一个同步进程，这个进程会拉取迁移期间的日志，将迁移期间对该chunk的操作更新到目标chunk中。
6、当完全同步时，源shard连接到config数据库并更新chunk的位置元数据。
7、完成数据更新后，一旦在源shard上没有对该chunk的操作，源shard会异步删除chunk。当然，用户可以设置_waitforDelete参数为true，让源shard在chunk迁移完成后同步删除chunk数据
通常情况下，chunk迁移由下面三种场景触发：
1、多个shard上分布不均匀
2、用户调用removeShard之后，被移除的shard上的chunk就要被迁移到其他的shard上
3、MongoDB的shard tag功能，可以对shard或者shard key range打标签，系统会自动将对应的range的数据迁移到拥有相同tag的shard上。
MongoDB中，在使用到分片的时候，常常会用到chunk的概念，chunk是指一个集合数据中的子集，也可以简单理解成一个数据块，每个chunk都是基于片键的范围取值，区间是左闭右开。例如，我们的片键是姓名的第二个字母，包含了A-Z这26中可能，理想情况下，划分为26个chunk，其中每个字母开头的姓名记录即为一个chunk。
在数据写入的时候，mongos根据片键shard key的值来写入对应的chunk中，chunk可以表示的最小范围是单个唯一的shard key的值，只包含具体的单个片键值文档的chunk不能被分割，这个也比较容易理解，如果某个chunk只包含一个片键的值，如果对它进行分割，则代表一个片键值映射了2个chunk，下次遇到这个片键的文档时，mongos就不知道应该存放在哪个chunk当中了。
chunk的大小如何确定？？？
在MongoDB中，chunk的默认大小是64MB，可以增加或者减少chunk的大小。
chunk的大小不宜过小，如果chunk过小，好处是可以让数据更加均匀的分布，但是会导致chunk之间频繁的迁移，有一定的性能开销；同样的，chunk的大小不宜过大，过大的chunk size会导致数据分布不均匀，
chunk的分裂
当某个chunk的值达到了chunk所能表示的最大值的时候，这个时候chunk不能无限增长，需要通过分割的方法来减少chunk的大小，例如一个64MB的chunk分割成2个32MB的chunk，这样虽然增加了chunk的数量，但是带来的收益是单个chunk的缩小。
chunk的迁移
在分片+复制集的架构中，当某个服务器上的数据记录不停的增多，它上面分割的chunk就会变多，当集群中每个服务器上的chunk数量严重失衡的时候，mongodb会自动进行chunk的迁移工作，这个自动迁移的工作，是通过balancer来进行的。如果balancer发现各个shard之间的chunk数差异超过了提前规定的阈值，则会进行chunk的迁移工作，如下：
也就是从上面的状态变成下面的状态。每个小块代表一个chunk。
MongoDB自动触发迁移的阈值表如下：
chunk数量： <20，迁移阈值：2
chunk数量：20~79，迁移阈值：4
chunk数量： >80，迁移阈值：8
chunk的迁移一般使用锁来实现，从MongoDB3.4版本起，chunk的迁移分为7个步骤：
1、balancer进程将moveChunk的命令发送到源shard中
2、源shard使用内部moveChunk命令开始移动，迁移过程中，该chunk的操作依旧在源shard上进行，源shard依旧负责该chunk的写入操作
3、目标shard开始创建所需索引
4、目标shard开始请求chunk中的文档并开始接收数据的复制
5、接收完源shard的最后一个文档之后，目标shard启动一个同步进程，这个进程会拉取迁移期间的日志，将迁移期间对该chunk的操作更新到目标chunk中。
6、当完全同步时，源shard连接到config数据库并更新chunk的位置元数据。
7、完成数据更新后，一旦在源shard上没有对该chunk的操作，源shard会异步删除chunk。当然，用户可以设置_waitforDelete参数为true，让源shard在chunk迁移完成后同步删除chunk数据
通常情况下，chunk迁移由下面三种场景触发：
1、多个shard上分布不均匀
2、用户调用removeShard之后，被移除的shard上的chunk就要被迁移到其他的shard上
3、MongoDB的shard tag功能，可以对shard或者shard key range打标签，系统会自动将对应的range的数据迁移到拥有相同tag的shard上。
以上就是MongoDB的chunk详解的详细内容，更多关于MongoDB chunk的资料请关注其它相关文章！
