MongoDB是一种非关系型数据库，它支持分片（sharding）技术，即将数据分散存储在多个服务器上，以提高性能和可扩展性。分片的基本单位是分片键（shard key），它是一个或多个字段的组合，用于决定数据在不同分片上的分布方式。MongoDB支持多种分片策略，其中一种是按时间分片（time-based sharding），即根据数据的时间属性来选择分片键。
按时间分片的优点是可以方便地进行时间范围查询，以及定期删除过期数据。例如，如果我们要存储日志数据，我们可以选择日志的创建时间作为分片键，这样就可以快速地查询某个时间段内的日志，或者定期删除超过一定期限的日志。按时间分片的缺点是可能导致数据倾斜（data skew），即某些分片上的数据量远大于其他分片，从而影响负载均衡和性能。
为了避免数据倾斜，我们需要合理地选择分片键和分片粒度。分片键应该具有足够的基数（cardinality），即不同值的数量，以便在不同分片上均匀地分布数据。如果我们只选择日志的创建时间作为分片键，那么可能会出现某些时间段内的日志量特别大或特别小的情况，导致数据倾斜。因此，我们可以考虑将创建时间和其他字段（如日志级别、来源等）组合起来作为分片键，以增加基数和随机性。
另一方面，我们也需要考虑分片粒度，即每个分片存储多少数据。如果我们选择太小的粒度，例如每秒或每分钟一个分片，那么可能会产生过多的小文件和元数据开销，影响存储效率和管理复杂度。如果我们选择太大的粒度，例如每天或每月一个分片，那么可能会导致单个文件过大和查询效率低下。因此，我们需要根据数据量和查询需求来确定合适的粒度，例如每小时或每天一个分片。
MongoDB按时间分片是一种常用的分片策略，它可以提高时间范围查询和过期数据删除的效率，但也需要注意避免数据倾斜和选择合适的分片键和粒度。