为了解决 MongoDB 超大块数据问题，可以采用以下几个步骤：

1. 修改 BSON 大小限制

默认情况下，MongoDB 对单个文档的大小有限制，它不能超过 16MB，因此如果在插入大型文件或文档时，可能会遇到错误。为了解决这个问题，可以使用下面的命令在 MongoDB 中设置更大的 BSON 最大限制

mongod --setParameter maxBsonObjectSize=16777216

2.使用 GridFS 存储大型文件和文档

如果在 MongoDB 中要存储大型文件或文档，GridFS 是一个非常好的解决方案。它利用了 MongoDB 自身的特性，将大型文件切割成小的块并存储到多个文档中。以下是一个简单的示例，演示了如何使用 GridFS 在 MongoDB 中存储一个超大块数据：

2.1 安装 GridFS

安装 GridFS 很简单，只需要运行以下命令：

npm install mongodb

如果您使用的是 Node.js，则需要使用 MongoDB 的 Node.js 驱动程序。如果您使用其他编程语言或框架，请参考官方文档。

2.2 编写代码

现在，我们来编写一个简单的 GridFS 示例代码。假设我们要存储一个超大的电影文件，大小为 2GB，我们可以使用以下代码将它存储到 MongoDB 中：

const { MongoClient } = require('mongodb');
const fs = require('fs');
const path = require('path');

const uri = 'mongodb://localhost:27017/video';
const client = new MongoClient(uri, { useUnifiedTopology: true });

async function run() {
  try {
    await client.connect();
    const db = client.db('video');
    const bucket = new mongodb.GridFSBucket(db, { bucketName: 'movies' });
    const filePath = path.join(__dirname, 'big-movie.mp4');
    const fileStream = fs.createReadStream(filePath);
    const uploadStream = bucket.openUploadStream('big-movie.mp4');
    fileStream.pipe(uploadStream);
    uploadStream.on('finish', () => {
      console.log('File saved!');
      process.exit(0);
    });
  } catch (err) {
    console.log(err.stack);
  }
}

run();

在此代码中，我们首先使用 MongoClient 连接到 MongoDB，然后创建一个文件读取流来读取文件，然后打开一个上传流来将文件写入到 MongoDB 中。此外，我们还提供了一个回调函数，以在文件上传完成后打印一条保存成功的消息。

2.3 运行代码

现在，我们来运行此代码以将电影文件存储到 MongoDB 中：

node index.js

运行成功后，项目路径下就会出现一个 “movies.files” 的 collection，来存储这个超大的电影文件。

3.使用 Sharding 分片

另一个解决 MongoDB 超大块数据问题的方法是使用 Sharding 分片。这是一种将数据水平切割成多个块并将其分布在多个服务器上的技术。以下是一个简单的示例，演示了如何使用 Sharding 分片来扩展 MongoDB 的存储容量：

3.1 安装好 MongoDB 集群

首先，需要安装 MongoDB 集群，并根据其文档进行配置。安装好单个节点之后执行下列命令：

mongod --replSet rs0 --port 27017 --dbpath /data/db0 --shardsvr

将其他节点加入群集，并从属于 Primary 的话执行：

rs.add("mongodb2.example.net:27017")
rs.add("mongodb3.example.net:27017")

3.2 配置 Shard 密钥

要使用 sharding 分片 MongoDB 数据，需要针对一个特定的 KEY 进行分片。在我们的例子中，假设我们的 KEY 是 country，代表每个文档都应当包含一个字段，表示其所在国家。

use videoDB;
sh.enableSharding("videoDB");
sh.shardCollection("videoDB.movies", { country: 1});

3.3 插入数据

插入数据至 MongoDB，数据库底层会根据 KEY 将数据水平切割成多个块并将其分配到多个服务器上。

3.4 查询数据

在查询数据时，MongoDB 会自动将所有分散在不同服务器上的块整合成一个完整的数据集，返回给客户端。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/18607.html