MongoDB是一种非关系型数据库，它支持水平扩展，也就是通过增加服务器来提高数据库的性能和容量。MongoDB的水平扩展是通过分片集群来实现的，分片集群是由多个分片（shard）组成的，每个分片是一个独立的数据库服务器或者服务器组，负责存储一部分数据。分片集群还包括配置服务器（config server）和路由器（mongos），配置服务器负责存储集群的元数据，路由器负责将客户端的请求分发到对应的分片上。
MongoDB分片集群可以带来很多好处，比如：
1.提高数据的可用性和容错性，因为每个分片都可以有多个副本，如果一个分片出现故障，其他分片可以继续提供服务。
2.提高数据的读写性能，因为每个分片都可以并行处理请求，而且可以根据数据的访问模式来优化分片策略。
3.提高数据的存储容量，因为每个分片都可以存储更多的数据，而且可以根据数据的增长来动态调整分片数量。
然而，MongoDB分片集群也有一些坑，如果不注意规划和管理，可能会导致一些问题和错误，比如：
1.数据不均匀分布，导致某些分片过载，某些分片空闲，影响集群的性能和稳定性。
2.数据迁移失败或者过慢，导致集群出现不一致或者延迟，影响数据的正确性和及时性。
3.分片键选择不当，导致查询效率低下或者无法利用索引，影响数据的可查询性和可维护性。
为了避免这些坑，我们需要在使用MongoDB分片集群之前做好以下几点：
1.了解自己的数据特征和访问模式，选择合适的分片键和分片策略。分片键是决定数据如何在不同分片之间划分的字段或者字段组合，它应该具有以下特征：
2.高基数（cardinality），也就是有很多不同的值，这样可以保证数据均匀分布。
3.高选择性（selectivity），也就是能够过滤掉大部分无关的数据，这样可以提高查询效率。
4.低变动性（mutability），也就是不会经常改变值，这样可以减少数据迁移的开销。
5.监控和调整集群的状态和性能，及时发现和解决问题。我们可以使用MongoDB自带的工具或者第三方工具来监控集群的各项指标，比如：
6.分片大小和数量，以及它们之间的差异。如果发现某些分片过大或者过小，我们可以调整它们的权重或者手动触发数据迁移。
7.数据迁移进度和结果。如果发现数据迁移失败或者过慢，我们可以检查集群的网络和硬件资源，以及分片键的合理性，或者调整迁移的速度和频率。
8.查询性能和索引使用情况。如果发现查询效率低下或者无法利用索引，我们可以优化查询语句或者创建更合适的索引。
9.测试和验证集群的功能和容错性，确保集群能够满足业务需求。