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今天就跟大家聊聊有關sharding切分是什么，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。
數據庫切分是一個固有的關系流程，可以通過一些邏輯數據塊將一個表的行分為不同的小組。例如，如果您正在根據時間戳對一個名為foo的超大型表進行分區，2010年8月之前的所有數據都將進入分區A，而之后的數據則全部進入分區B。分區可以加快讀寫速度，因為它們的目標是單獨分區中的較小型數據集。
分區功能并不總是可用的（MySQL直到5.1版本后才支持），而且其需要的商業系統的成本也讓人望而卻步。更重要的是，大部分分區實現在同一個物理機上存儲數據，所以受到硬件基礎的影響。除此之外，分區也不能鑒別硬件的可靠性或者說缺乏可靠性。因此，很多智慧的人們開始尋找進行伸縮的新方法。
切分實質上是數據庫級別的分區：它不是通過數據塊分割數據表的行，而是通過一些邏輯數據元素對數據庫本身進行分割（通常跨不同的計算機）。也就是說，切分不是將數據表分割成小塊，而是將整個數據庫分割成小塊。
垂直拆分
垂直切分的最大特點就是規則簡單，實施也更為方便，尤其適合各業務之間的耦合度非常低，相互影響很小，業務邏輯非常清晰的系統。在這種系統中，可以很容易做到將不同業務模塊所使用的表分拆到不同的數據庫中。根據不同的表來進行拆分，對應用程序的影響也更小，拆分規則也會比較簡單清晰。
水平拆分
水平切分于垂直切分相比，相對來說稍微復雜一些。因為要將同一個表中的不同數據拆分到不同的數據庫中，對于應用程序來說，拆分規則本身就較根據表名來拆分更為復雜，后期的數據維護也會更為復雜一些。
兩種拆分組合
讓我們從普遍的情況來考慮數據的切分：一方面，一個庫的所有表通常不可能由某一張表全部串聯起來，這句話暗含的意思是，水平切分幾乎都是針對一小搓一小搓（實際上就是垂直切分出來的塊）關系緊密的表進行的，而不可能是針對所有表進行的。另一方面，一些負載非常高的系統，即使僅僅只是單個表都無法通過單臺數據庫主機來承擔其負載，這意味著單單是垂直切分也不能完全解決問明。因此多數系統會將垂直切分和水平切分聯合使用，先對系統做垂直切分，再針對每一小搓表的情況選擇性地做水平切分。從而將整個數據庫切分成一個分布式矩陣。
看完上述內容，你們對sharding切分是什么有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。
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