数据库 sharding 要注意些什么

Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。不太严格的讲，对于海量数据的数据库，如果是因为表多而数据多，这时候适合使用垂直切分。

一、数据库 sharding 要注意些什么

Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。不太严格的讲，对于海量数据的数据库，如果是因为表多而数据多，这时候适合使用垂直切分，即把关系紧密（比如同一模块）的表切分出来放在一个server上。如果表并不多，但每张表的数据非常多，这时候适合水平切分，即把表的数据按某种规则（比如按ID散列）切分到多个数据库(server)上。当然，现实中更多是这两种情况混杂在一起，这时候需要根据实际情况做出选择，也可能会综合使用垂直与水平切分，从而将原有数据库切分成类似矩阵一样可以无限扩充的数据库(server)阵列。

切分策略

如前面所提到的，切分是按先垂直切分再水平切分的步骤进行的。垂直切分的结果正好为水平切分做好了铺垫。垂直切分的思路就是分析表间的聚合关系，把关系紧密的表放在一起。多数情况下可能是同一个模块，或者是同一“聚集”。这里的“聚集”正是领域驱动设计里所说的聚集。在垂直切分出的表聚集内，找出“根元素”（这里的“根元素”就是领域驱动设计里的“聚合根”），按“根元素”进行水平切分，也就是从“根元素”开始，把所有和它直接与间接关联的数据放入一个shard里。这样出现跨shard关联的可能性就非常的小。应用程序就不必打断既有的表间关联。比如：对于社交网站，几乎所有数据最终都会关联到某个用户上，基于用户进行切分就是较好的选择。再比如论坛系统，用户和论坛两个模块应该在垂直切分时被分在了两个shard里，对于论坛模块来说，Forum显然是聚合根，因此按Forum进行水平切分，把Forum里所有的帖子和回帖都随Forum放在一个shard里是很自然的。

对于共享数据数据，如果是只读的字典表，每个shard里维护一份应该是一个不错的选择，这样不必打断关联关系。如果是一般数据间的跨节点的关联，就必须打断。

延伸阅读：

二、什么是数据库和数据库管理系统

数据库的应用非常广泛，举个例子，我们平时在浏览器上搜索内容，就要用到数据库去检索我们的关键字。以前我们可能会用数组、集合、文件等来存储数据，但是接下来我们就会面临一个问题，当存储的数据或内容过多的时候，我们如何去精准的找到我们需要的东西，这时候数据库管理系统就派上了用场。除此之外，数据库管理系统还能永久的储存我们的数据。

为了便于大家理解，这里先给大家讲解几个概念

DB数据库（database)：存储数据的“仓库”。它保存了一系列有组织的数据。

DBMS数据库管理系统（Database Management System)：数据库是通过DBMS创建和操作的容器。