MongoDB是一种非关系型数据库，它可以存储大量的非结构化数据，并提供灵活的查询和索引功能。然而，随着数据量的增长，单个MongoDB服务器可能无法满足存储空间和性能的需求，因此需要将数据分布在多个服务器上，这就是MongoDB分片策略的作用。
MongoDB分片策略是一种水平扩展的方法，它可以将一个大的数据集划分为多个较小的子集，称为分片（shard）。每个分片可以由一个或多个服务器组成，称为副本集（replica set），以提供数据的冗余和容错。MongoDB使用一个称为路由器（router）的组件来管理分片之间的数据流动，路由器负责将客户端的请求转发到合适的分片，并将结果返回给客户端。
MongoDB分片策略的核心问题是如何划分数据集，即如何选择分片键（shard key）。分片键是一个或多个字段的组合，它决定了每条记录属于哪个分片。MongoDB支持两种类型的分片键：范围分片键（range shard key）和哈希分片键（hash shard key）。
范围分片键是按照分片键的值的范围来划分数据集，例如，按照日期或者地区来划分。范围分片键的优点是可以保持数据的局部性，即相近的值会存储在同一个或相邻的分片上，这有利于执行范围查询或排序操作。范围分片键的缺点是可能导致数据倾斜，即某些分片上的数据量过大或过小，从而影响负载均衡和性能。
哈希分片键是按照分片键的值经过哈希函数计算后得到的哈希值来划分数据集，例如，按照用户ID或者订单ID来划分。哈希分片键的优点是可以实现数据的均匀分布，即每个分片上的数据量大致相等，这有利于提高负载均衡和性能。哈希分片键的缺点是破坏了数据的局部性，即相近的值可能存储在不同或远离的分片上，这不利于执行范围查询或排序操作。
因此，在选择MongoDB分片策略时，需要根据数据集的特点和业务需求来权衡两种类型的分片键的优缺点，并进行适当的调整和优化。以下是一些常见的建议：
1.尽量选择具有高基数（cardinality）和低相关性（correlation）的字段作为分片键，以避免数据倾斜和热点问题。
2.尽量选择与查询条件和索引字段相关联的字段作为分片键，以提高查询效率和命中率。
3.尽量避免使用单调递增或递减的字段作为分片键，以防止产生写入热点和分片迁移的开销。
4.尽量避免使用复合字段作为分片键，以减少分片键的大小和复杂度。
5.尽量避免频繁修改分片键的值，以防止触发分片迁移和数据不一致的风险。
6.尽量避免使用哈希分片键来执行范围查询或排序操作，以减少跨分片的通信和计算的开销。