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MongoDB Manual (Version 4.2）> Sharding > Data Partitioning with Chunks > Split Chunks in a Sharded Cluster

通常，如果某个数据块超过最大块大小，则MongoDB会在插入后对数据块进行拆分。但是，在以下情况下，您可能需要手动拆分数据块：

• 您的集群中有大量数据，并且只有很少的数据块，就像使用现有数据部署集群后的情况一样

• 您希望添加大量最初驻留在单个数据块或分片中的数据。例如，您计划插入大量数据，这些数据的分片键值在300到400之间，但是所有分片键的值在250到500之间都在一个块中(且落在一个分片上)。

注意

MongoDB提供了 mergeChunks 命令以将连续的块范围合并为一个块。有关更多信息，请参考在分片群集中合并数据块。

如果移动有利于接下来的插入，则平衡器可以立即将最近拆分的数据块迁移到新的分片上。平衡器不会区分是手动拆分的数据块还是系统自动拆分的数据块。

警告

在分片集合中拆分数据以创建新数据块时，请务必小心。当你对一个已有数据的集合进行分片操作时，MongoDB会自动创建数据块以均匀分布该集合。为了有效地在分片群集中拆分数据，必须考虑单个数据块中的文档数和平均文档大小才能创建统一的数据块大小。当数据块的大小不规则时，分片间可能具有相同数量的数据块，但它们的数据大小却大不相同。应避免由于创建时的拆分而导致的分片集合具有大小不同的数据块现象。

使用sh.status()来确定当前集群中的数据块范围。

想要手动进行数据块的拆分，使用带middle或者find字段的split命令。mongos shell提供了sh.splitFind()和sh.splitAt()帮助方法。

splitFind()将包含与该查询匹配的返回的第一个文档的数据块拆分为两个大小相等的数据块。您必须将分片集合的完整命名空间（即“<数据库>.<集合>”）指定给splitFind()。splitFind()中的查询可以不使用分片键，尽管这样做几乎总是有意义的（指可以利用到分片键索引）。

示例

下面的命令对records数据库的people集合为包含zipcode字段值为63109的数据块进行拆分：

sh.splitFind( "records.people", { "zipcode": "63109" } )

使用splitAt（）将大块一分为二，将查询的文档用作新的块的下限：

示例

下面的命令对records数据库的people集合为包含zipcode字段值为63109的数据块进行拆分：

sh.splitAt( "records.people", { "zipcode": "63109" } )

注意

splitAt()不一定会将数据块平均为两个大小相等的块。拆分发生在于查询匹配的文档的位置，而不会考虑该文档在整个数据块中的位置。

另请参考空集合。

原文链接：https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/split-chunks-in-sharded-cluster/index.html

译者：刘翔

MongoDB中文社区翻译小组成员

坐标深圳的程序猿一枚，后台开发。工作中经常接触MongoDB，请多指教~

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*查看更多翻译请移步至MongoDB中文社区网站（mongoing.com）查阅中文用户手册。

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