Fragmentação por zonas: fixando dados em regiões
Você definirá zonas em intervalos de chaves de fragmentação e as atribuirá a fragmentos, permitindo a residência dos dados e a partição geográfica.
Fragmentação por zonas: fixando dados em regiões é uma aula grátis de MongoDB Academy no CoddyKit. Esta é a aula 4 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de MongoDB Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de MongoDB Academy inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
What Is Zone Sharding?
Zone sharding (formerly tag-aware sharding) lets you assign specific shard key ranges to designated groups of shards called zones. Documents whose shard key falls in a zone's range are stored only on the shards belonging to that zone. This enables geographic data residency, hardware-tier affinity, and workload isolation within a single sharded cluster.
Key Use Cases for Zone Sharding
Zone sharding solves several production problems: Data residency — EU GDPR requirements mandate that European user data stays in EU data centers. Tiered storage — keep hot recent data on NVMe shards and cold archive data on slower, cheaper shards. Tenant isolation — in a multi-tenant SaaS application, pin each enterprise customer's data to dedicated shards for noisy-neighbor prevention.
Step 1: Tag Shards With Zone Names
The first step is to assign a zone tag to one or more shards. A shard can belong to multiple zones. Tags are just arbitrary strings you choose. Once tagged, the balancer will only move chunks assigned to a zone tag onto shards that carry that same tag.
// Tag shards with geographic zones
sh.addShardTag('shard-eu-west-1', 'EU')
sh.addShardTag('shard-eu-central-1', 'EU')
sh.addShardTag('shard-us-east-1', 'US')
sh.addShardTag('shard-us-west-2', 'US')Step 2: Define Shard Key Ranges for Zones
Next, define which shard key ranges map to each zone using sh.addTagRange(). This tells the balancer: 'all documents with a shard key in this range must live on shards tagged with this zone.' Use MinKey and MaxKey as open-ended range boundaries.
// Assign EU shard key range to EU zone
sh.addTagRange(
'mydb.users',
{ region: 'EU', userId: MinKey },
{ region: 'EU', userId: MaxKey },
'EU'
)
// Assign US shard key range to US zone
sh.addTagRange(
'mydb.users',
{ region: 'US', userId: MinKey },
{ region: 'US', userId: MaxKey },
'US'
)Shard Key Design for Zone Sharding
Zone sharding requires a compound shard key where the first component is the zone discriminator (e.g., region, tenantId, tier). The second component provides granularity within the zone for further splitting. Example: { region: 1, userId: 1 } — region routes to the right zone; userId allows fine-grained chunk splitting within each zone.
// Shard the collection with a zone-aware compound key
sh.enableSharding('mydb')
sh.shardCollection('mydb.users', { region: 1, userId: 1 })The Balancer Enforces Zone Membership
Once zones are configured, the balancer continuously enforces zone membership. If a chunk with a key in the EU zone range ends up on a US shard (e.g., after adding a shard or changing zone definitions), the balancer migrates it to an EU shard. This migration happens automatically during the next balancer round.
// Monitor that chunks are on the correct zone shards
use config
db.chunks.find(
{ ns: 'mydb.users', 'min.region': 'EU' },
{ shard: 1, min: 1 }
)
// All returned chunks should be on EU-tagged shardsTiered Storage: Hot and Cold Zones
Zone sharding enables tiered storage: assign recent data (e.g., current month) to a 'hot' zone on fast NVMe-backed shards, and older data to a 'cold' zone on slower HDD-backed shards. As data ages, you can update the zone range assignments so the balancer gradually migrates aging chunks from the hot zone to the cold zone.
// Tiered storage by age
sh.addShardTag('shard01', 'HOT')
sh.addShardTag('shard02', 'COLD')
sh.addTagRange('mydb.events',
{ year: 2025, _id: MinKey },
{ year: 2025, _id: MaxKey },
'HOT'
)
sh.addTagRange('mydb.events',
{ year: 2024, _id: MinKey },
{ year: 2024, _id: MaxKey },
'COLD'
)Removing and Updating Zone Ranges
Zone range assignments can be updated to move data as business needs change. Remove an existing range with sh.removeTagRange() and add a new one. The balancer will then migrate the affected chunks to match the new assignment. This is how you roll data from a 'hot' zone to a 'cold' zone monthly.
// Remove an old zone range
sh.removeTagRange(
'mydb.events',
{ year: 2024, _id: MinKey },
{ year: 2024, _id: MaxKey },
'HOT'
)
// Add it to COLD zone instead
sh.addTagRange('mydb.events',
{ year: 2024, _id: MinKey },
{ year: 2024, _id: MaxKey },
'COLD'
)Querying With Zone-Aware Shard Keys
When using a compound zone-aware shard key like { region: 1, userId: 1 }, queries that include the region field are automatically routed to the correct zone's shards. This gives both data residency compliance and query performance — EU queries never touch US shards.
// Query from a EU service — targeted to EU shards only
const user = await db.users.findOne({ region: 'EU', userId: 'u789' })
// mongos routes this to EU-tagged shards only — data never
// leaves EU-region shards even for the query itselfLimitations and Caveats
Zone sharding has some important limitations: 1) It only works with ranged sharding (not hashed sharding with a single field). 2) Documents not covered by any zone range can be balanced to any shard — ensure your ranges cover all possible values using MinKey to MaxKey. 3) Zone migration can take time for large collections; plan migrations during low-traffic windows.
// Ensure all documents are covered by a zone
// Uncovered ranges can land on any shard
sh.addTagRange('mydb.users',
{ region: MinKey, userId: MinKey }, // catch-all
{ region: 'EU', userId: MinKey },
'US' // everything before EU goes to US zone
)Inspecting Zone Configuration
You can inspect the current zone configuration at any time. The zone tags are stored in the config server's config.shards and config.tags collections. sh.status() prints zone information along with chunk distribution, making it easy to verify that the balancer has enforced zone membership correctly.
// View all zone ranges configured for a collection
use config
db.tags.find({ ns: 'mydb.users' })
// Full cluster and zone overview
sh.status()
// Shows: zones, shards in each zone, chunks per shardQuick Check
Test your understanding of MongoDB & NoSQL Databases concepts from this lesson.
Lesson Recap
In this lesson you learned: zone sharding pins shard key ranges to tagged shards for data residency and workload isolation, a compound shard key with a zone discriminator as the first field is required, and the balancer automatically enforces zone membership and migrates chunks when zone assignments change. Next up we explore performance tuning and the database profiler.
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Perguntas Frequentes
A aula “Fragmentação por zonas: fixando dados em regiões” é grátis?
Sim — o texto completo de “Fragmentação por zonas: fixando dados em regiões” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de MongoDB Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de MongoDB Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Fragmentação por zonas: fixando dados em regiões”?
Você definirá zonas em intervalos de chaves de fragmentação e as atribuirá a fragmentos, permitindo a residência dos dados e a partição geográfica. Você pratica MongoDB Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar MongoDB Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. MongoDB Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 4 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Fragmentação por zonas: fixando dados em regiões”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de MongoDB Academy?
Sim. Cada aula de MongoDB Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Conceitos de fragmentação: blocos, balanceador e chaves de fragmentação
- Escolhendo uma chave de fragmentação: cardinalidade, frequência e monotonicidade
- Estratégias de fragmentação por intervalo e por hash
- Fragmentação por zonas: fixando dados em regiões