在MongoDB集群中，常用的分片策略有以下几种：
范围分片：将数据按照指定的范围进行分片，每个分片负责一定范围内的数据。这种策略适用于数据按照一定范围连续存储的场景，可以减少查询时的数据分块和合并操作，提高性能。
散列分片：将数据根据散列函数的结果进行分片，确保数据均匀分布在各个分片中。这种策略可以避免热点数据集中在某个分片上，提高负载均衡能力，但可能导致数据分布不均匀的情况。
范围和散列混合分片：结合范围和散列两种分片策略的优点，将数据首先按照范围进行划分，再根据散列函数对每个范围内的数据进行分片。这种策略可以兼顾数据的连续性和均匀分布性，适用于复杂的数据分布情况。
不同的分片策略适用于不同的数据模式和查询需求，开发人员需要根据具体情况选择合适的分片策略来提高MongoDB集群的性能和可扩展性。
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