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1、Sharding 的運用場景普通都那些？
當數據庫中的數據量愈來愈年夜時，豈論是讀照樣寫，壓力都邑變得愈來愈年夜。試想，假如一張表中的數據量到達了萬萬乃至上億級其余時刻，不論是建索引，優化緩存等，都邑面對偉大的機能壓力。sharding經由過程某種前提，把統一個數據庫中的數據疏散到多個數據庫或多台機械上，以減小單台機械壓力。
聯機游戲、IM、BSP 都是比擬合適 Sharding 的運用場景；
2、Sharding與數據庫分區(Partition)的差別？
sharding完成了數據的散布式安排，將數據經由過程一系列的切分規矩，把數據散布到分歧的DB辦事器上，經由過程路由規矩拜訪特定的數據庫，如許一來，每次拜訪面臨的就不是單台辦事器，而是N台辦事器，如許就下降了單台辦事器的壓力。
partition只完成了DB內的分區，不克不及跨辦事器安排。
“Shard” 這個詞英文的意思是”碎片”，而作為數據庫相干的技巧用語，仿佛最早見於年夜型多人在線腳色飾演游戲(MMORPG)中。”Sharding” 權且稱之為”分片”。
Sharding 不是一門新技巧，而是一個絕對儉樸的軟件理念。如您所知，MySQL 5 以後才有了數據表分區功效，那末在此之前，許多 MySQL 的潛伏用戶都對 MySQL 的擴大性有所掛念，而能否具有分區功效就成了權衡一個數據庫可擴大性與否的一個症結目標(固然不是獨一目標)。數據庫擴大性是一個永久的話題，MySQL 的推行者常常會被問到：如在單一數據庫上處置運用數據左支右绌而須要停止分區化之類的處置，是若何辦到的呢? 謎底是：Sharding。
Sharding 不是一個某個特定命據庫軟件從屬的功效，而是在詳細技巧細節之上的籠統處置，是程度擴大(Scale Out，亦或橫向擴大、向外擴大)的處理計劃，其重要目標是為沖破單節點數據庫辦事器的 I/O 才能限制，處理數據庫擴大性成績。
