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一、前言
数据库的数据量达到一定程度之后，为避免带来系统性能上的瓶颈。需要进行数据的处理，采用的手段是分区、分片、分库、分表。
二、分片（类似分库）
分片是把数据库横向扩展（Scale Out）到多个物理节点上的一种有效的方式，其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 I/O 能力限制，解决数据库扩展性问题。Shard这个词的意思是“碎片”。如果将一个数据库当作一块大玻璃，将这块玻璃打碎，那么每一小块都称为数据库的碎片（DatabaseShard）。将整个数据库打碎的过程就叫做分片，可以翻译为分片。
形式上，分片可以简单定义为将大数据库分布到多个物理节点上的一个分区方案。每一个分区包含数据库的某一部分，称为一个片，分区方式可以是任意的，并不局限于传统的水平分区和垂直分区。一个分片可以包含多个表的内容甚至可以包含多个数据库实例中的内容。每个分片被放置在一个数据库服务器上。一个数据库服务器可以处理一个或多个分片的数据。系统中需要有服务器进行查询路由转发，负责将查询转发到包含该查询所访问数据的分片或分片集合节点上去执行。
三、Scale Out/Scale Up 和 垂直切分/水平拆分
Mysql的扩展方案包括Scale Out和Scale Up两种。
Scale Out（横向扩展）是指Application可以在水平方向上扩展。一般对数据中心的应用而言，Scale out指的是当添加更多的机器时，应用仍然可以很好的利用这些机器的资源来提升自己的效率从而达到很好的扩展性。
Scale Up（纵向扩展）是指Application可以在垂直方向上扩展。一般对单台机器而言，Scale Up值得是当某个计算节点（机器）添加更多的CPU Cores，存储设备，使用更大的内存时，应用可以很充分的利用这些资源来提升自己的效率从而达到很好的扩展性。
MySql的Sharding策略包括垂直切分和水平切分两种。
垂直(纵向)拆分：是指按功能模块拆分，以解决表与表之间的io竞争。比如分为订单库、商品库、用户库...这种方式多个数据库之间的表结构不同。
水平(横向)拆分：将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据库中，来解决单表中数据量增长出现的压力。这些数据库中的表结构完全相同。
表结构设计垂直切分。常见的一些场景包括
a).大字段的垂直切分。单独将大字段建在另外的表中，提高基础表的访问性能，原则上在性能关键的应用中应当避免数据库的大字段
b). 按照使用用途垂直切分。例如企业物料属性，可以按照基本属性、销售属性、采购属性、生产制造属性、财务会计属性等用途垂直切分
c). 按照访问频率垂直切分。例如电子商务、Web 2.0系统中，如果用户属性设置非常多，可以将基本、使用频繁的属性和不常用的属性垂直切分开
表结构设计水平切分。常见的一些场景包括
a). 比如在线电子商务网站，订单表数据量过大，按照年度、月度水平切分
b). Web 2.0网站注册用户、在线活跃用户过多，按照用户ID范围等方式，将相关用户以及该用户紧密关联的表做水平切分
c). 例如论坛的置顶帖子，因为涉及到分页问题，每页都需要显示置顶贴，这种情况可以把置顶贴水平切分开来，避免取置顶帖子时从所有帖子的表中读取
四、分表和分区
分表从表面意思说就是把一张表分成多个小表，分区则是把一张表的数据分成N多个区块，这些区块可以在同一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上。
分表和分区的区别
1，实现方式上
mysql的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完正的一张表，都对应三个文件（MyISAM引擎：一个.MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件）。
2，数据处理上
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