文档数据库中的数据分片涉及将数据分割到多个服务器或存储单元中，以提高可扩展性和性能。 像 MongoDB 或 Couchbase 这样的文档数据库通常通过将 JSON 类文档的集合分成称为分片的较小子集来对数据进行分区。 每个分片都存储在单独的节点或服务器上，从而允许数据库通过在机器之间分配工作来处理更大的数据集和更高的查询负载。 分片通常使用分片键进行管理——文档中的一个字段，用于确定如何对数据进行分组和分发。 例如，用户数据库可能会根据“user_id”字段对数据进行分区，从而确保特定用户的所有文档都存储在同一分片中。 这种方法平衡了负载并确保了用户特定操作的有效查询。
分片策略各不相同，但两种常见的方法是基于范围的分片和基于哈希的分片。 在基于范围的分片中，文档按分片键的范围分组（例如，ID 为 A-M 的用户位于分片 1 中，ID 为 N-Z 的用户位于分片 2 中）。 此方法适用于扫描顺序范围的查询，但如果某些范围的访问频率更高，则可能导致数据分布不均匀。 基于哈希的分片将哈希函数应用于分片键，从而生成映射到特定分片的值。 例如，对“user_id”进行哈希处理可能会将数据均匀地分布在分片上，从而减少热点。 一些数据库还支持自定义分片逻辑，例如基于“区域”字段的地理分布。 例如，电子商务应用程序可能会按“customer_country”对订单数据进行分区，以实现数据存储的本地化并符合法规。
有效分片的关键考虑因素包括选择一个分片键，该分片键可以平衡数据分布并与常见查询模式保持一致。 选择不当的键（例如，频繁更新的字段）可能会导致性能问题或分片大小不均匀。 此外，不包含分片键的查询可能需要扫描所有分片，这会降低性能。 现代文档数据库通常会自动进行分片管理——例如 MongoDB 的 balancer，它可以随着分片不均匀增长而重新分发数据。 但是，重新分片（更改分片键）可能很复杂，需要仔细规划。 例如，社交媒体应用程序最初可能按“post_date”进行分区，但稍后可能需要切换到“user_id”以更好地支持以用户为中心的查询。 正确的分片可确保可扩展性，同时保持查询效率，这对于大规模应用程序至关重要。