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github版本 - 7a02f29211e96977765f2461253d3fa99b6a3def
根据2015-01-14官方文档快照翻译（v2.6.7 & v2.8.0-rc4）
翻译 shingo（6623662005@163.com）
在分片集群环境中，MongoDB通过 mongos实例来路由读写操作。从应用的角度来说，mongos 是访问集群的唯一入口，应用程序不能直接连接集群环境中的分片节点。
通过缓存config节点的元数据信息， mongos 可以跟踪到数据在哪个分片上。mongos利用这些元数据信息将应用和客户端的操作路由到具体的mongod实例。mongos 不提供持久化，并且只消耗很少的系统资源。
最常见的做法是将mongos 实例和应用服务器部署在同一环境下，当然你也可以将mongos 实例和分片节点放在一起，或者用专门的资源来运行它。
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注意
2.1版更新。
一些使用aggregate 命令的聚合操作(即db.collection.aggregate()) ，会使得mongos 实例较之前的版本需要更多CPU资源。如果你的分片环境中大量使用了aggregation框架，那么你可能要更改部署架构来应对这部分性能上的调整。 |
路由过程
mongos如何决定由哪些分片来接收一个查询
mongos 路由一个查询到集群中有两步：
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确定接收查询的 分片列表。
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为所有目标分片建立一个游标。
在一些情况下，例如当 shard key 或shard key的某个前辍部分被当做查询条件的一部分时， mongos 会将查询路由到分片集的某个子集下，其它时候，mongos 将查询引向所有包含目标表数据的分片下。
(译者注：这里所说的shard key的某个前辍部分是指如果shard key是复合key，那么从第一个字段开始按序往后的子集，这个子集对查询时尽可能精确的定位分片有很大帮助，子集越大定位越准。)
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示例： 有下面的shard key： { zipcode: 1, u_id: 1, c_date: 1 }
根据集群中具体的chunk分布情况，mongos 可能会将查询路由到一部分分片上，如果查询包括以下字段： { zipcode: 1 } { zipcode: 1, u_id: 1 } { zipcode: 1, u_id: 1, c_date: 1 } |
Mongos如何处理查询修改器
如果查询结果不需要排序，mongos会开启一个结果游标，从各个目标分片的游标“轮循”结果。
2.0.5版更新：在2.0.5之前的版本中， mongos 一个接一个将游标从头滑到尾。
（译者注：2.0.5版之前mongos会循环所有目标分片返回的数据集，每一个数据库通过游标从头至尾；从2.0.5开始，mongos开启一个总的游标，每个数据集拿一条数据，循环往复。）
如果查询操作用sort()方法指定了排序规则， mongos将$orderby选项传递给各个目标分片。在通过mongos将结果集返回客户端之前，数据库的主shard会接收所有结果数据，确定后执行合并排序。
如果查询操作用limit()限制结果集的大小， mongos将这个限制传递给各个目标分片，在返回客户端之前再将整个结果集缩减到指定大小。
（译者注：如果数据够大，假设有n个目标分片，limit的参数为x，mongodb会至少扫描n*x条数据。 不过在现实的场景中，limit的需求一般为分页，或是专门被指定的一个有限集，这个数在多数情况下不会太大。）
如果查询操作用 skip()方法指定要忽略的结果个数，mongos 不会将这个忽略数传递给目标分片， 而是从各分片检索出符合查询条件的所有结果，在组装最终结果集时再忽略指定数目的数据。但是如果它和limit()方法联合使用， mongos将 limit 的值加上skip() 方法的值传递给目标分片，以此来提升这些操作的效率。
（译者注：limit+skip = 每个分片上最终limit值，这也是为了规避查询条件的不同，以及多种因为数据分布引发的结果数据不准确的可能性。 Mongodb的翻页查询随着skip数量的增加性能会越来越差，其实有很多办法可以规避这种查询，比如在主键，或者例用某个字段来精确定位某一页的值范围。）
检测连向mongos的连接
要检测你客户端连接的mongodb实例是否是mongos，可以使用isMaster 命令。当客户端连上 mongos，isMaster 返回一个带有msg 字段的文档，且字段值为isdbgrid，类似下面这样：
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{ "ismaster" : true, "msg" : "isdbgrid", "maxBsonObjectSize" : 16777216, "ok" : 1 } |
如果连接的是mongod实例，返回的文档不会包含isdbgrid 字符串。
广播操作和目标操作
一般来说，分片环境里的操作有以下两类：
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向集群内所有包含某个表数据的分片广播
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基于shard key，有目标的选定某一个分片或某一部分分片
为了获得最佳的性能，尽可能的使用目标操作。而对于一些需要广播到所有分片的操作，如果可以的话在条件里加上shard key让它转变为目标操作。
广播操作
mongos 会将查询广播到所有包含目标表数据的分片上，除非mongos 能搞清楚哪个或哪些分片上存储着目标数据。
批量更新操作属于广播操作。
remove()操作一般也是广播操作，除非条件中指定了完整的shard key。
目标操作
所有insert()操作会定位到具体的一个分片。
所有单个update() (包括upsert) 和 remove()也会定位到单独的分片。
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重要 指定了justOne 或 multi:false属性的，针对单个分片的update()和 remove() 操作，查询条件中必须包含shard key或_id字段，否则方法会报错。 |
对于包含shard key或包含一部分shard key的查询， mongos 可以定位到具体的某个或多个分片上。这里提到的“一部分shard key”是指从shard key的第一个字段开始依次往后的前辍部分。举个例子，如果有下面的shard key：
| { a: 1, b: 1, c: 1 } |
mongos 能够通过查询条件中完整的shard key或者下面两个条件来定位分片：
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{ a: 1 } { a: 1, b: 1 } |
由于数据分布的不同以及查询的多样性，mongos 可能仍然会连接到多个分片 [1]来完成查询。
[1]如果真的是因为数据分布上的原因，即使查询中包含shard key，mongos 也会将查询路由到所有分片。
分片的和未分片的数据
分片是基于collection级的，你可以在同一个数据库内对多个collection做分片，或者对多个数据库开库分片功能。[2]但是在生产环境中，一般会有一些数据库和collection使用了分片功能，而其它未开启分片的数据库和collection会存储在单个分片上。
不管你的分片集群环境的数据架构如何，一定要确保所有操作都通过mongos路由到分片上。即使你的操作针对的是未分片的数据，影响不了分片数据，也要通过mongos 来路由。
[2] 当配置分片功能时，需要使用enableSharding命令为数据库开启分片功能。这个操作也仅仅是为了让该数据库下的collection在分片时能执行shardCollection命令。
